Dialogflow

Vertex AI Agent Builder: Arquitectura de Razonamiento Sistémico v3.0

A partir de enero de 2026, la plataforma ha completado su transición a un Marco Centrado en el Razonamiento. Desacopla la lógica de las tareas de los árboles de diálogo rígidos, utilizando Gemini 2.5 Pro como orquestador central que selecciona dinámicamente herramientas y fuentes de datos para satisfacer la intención del usuario 📑.

Orquestación Autónoma de Agentes

La arquitectura aprovecha las 'Cadenas de Razonamiento' para proporcionar una observabilidad completa del proceso de toma de decisiones del agente, reemplazando la naturaleza de 'caja negra' de los manuales generativos heredados 📑.

• Planificación Orientada a Objetivos: Los agentes operan con instrucciones en lenguaje natural (Playbooks) para invocar 'Herramientas' especializadas (APIs, Cloud Functions o almacenes de datos) basadas en la evaluación de tareas en tiempo real 📑.
• Interacción Multimodal en Tiempo Real: La compatibilidad nativa con los flujos multimodales de Gemini permite a los agentes procesar vídeo, audio y texto de forma concurrente con una latencia inferior a 200 ms 📑.
• Barreras Deterministas: La integración con los flujos de Dialogflow CX sigue siendo el método principal para garantizar el cumplimiento transaccional estricto en industrias reguladas 📑.

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Confianza Empresarial y Soberanía de Datos

El Grounding v3 de Google Cloud garantiza que las salidas de los agentes estén estrictamente ancladas en bases de conocimiento empresariales verificadas o en los resultados de Google Search, con una puntuación automatizada de alucinaciones 📑.

• Transparencia del Razonamiento: La función 'Traza de Razonamiento' proporciona un registro de auditoría paso a paso de cada token consumido y cada herramienta invocada durante una sesión 📑.
• Inyección de Identidad Contextual: La integración segura con Google Cloud IAM permite a los agentes actuar en nombre de usuarios específicos con ámbitos de permisos heredados 🧠.

Directrices de Evaluación

Los arquitectos deben comparar la 'Latencia de Planificación' con la 'Latencia de Ejecución' para optimizar el rendimiento (throughput) del agente. Se recomienda utilizar Gemini 2.5 Flash para el enrutamiento de alto volumen y Pro para el razonamiento complejo de múltiples pasos. Las organizaciones deben auditar la frecuencia de sincronización de su almacén de datos para evitar que los agentes fundamenten sus respuestas en información obsoleta 📑.