Construye un Agente Autoevolutivo: Mejora Autónoma

Construye un agente de planificación de viajes que se mejora a sí mismo sin que un humano edite el aviso, y luego observa cómo aprende a hacer trampa. Con un conjunto de datos fijo de lugares, horas y transporte, la verdadera puntuación del agente es la viabilidad: ¿están realmente abiertas las paradas y es factible el transporte? Ejecuta adk optimize y observa cómo la viabilidad sube del ~40% al ~90%, y lee las nuevas reglas que el agente escribió en sus propias instrucciones ("verifica las horas y el tiempo de viaje antes de agregar una parada"). Luego, intercambia al juez por una métrica de "apariencia completa" y pilla al agente con las manos en la masa: llena el itinerario con paradas no verificadas, expuesto inmediatamente cuando lo califiques en la viabilidad real nuevamente. La lección fundamental: optimizas lo que mides, así que califica la trayectoria (¿realmente verificó?), no la respuesta. Escala a Vertex Gen AI Eval y ajuste fino de Gemma a partir de los rastros. 🕒 Américas: jueves, 20 de agosto: 9:00 AM PDT 🕒 Asia-Pacífico: viernes, 21 de agosto: 9:30 AM IST