Crear agente de IA con Gemini: Gems, AI Studio y ADK de Google

Para crear un agente de IA con Gemini tienes tres niveles en el ecosistema de Google: Gems en la app de Gemini (sin código, con instrucciones y archivos), Google AI Studio para probar prompts y sacar una llave de la API de Gemini, y el Agent Development Kit (ADK), el framework de código abierto de Google para construir agentes con herramientas que corren en tu servidor o en Google Cloud. Aquí está cuándo usar cada uno y cómo empezar.

Nivel 1: Gems (sin código)

Un Gem es un asistente personalizado dentro de Gemini. Google lo hizo disponible también para usuarios gratuitos (Tom’s Guide).

1. Entra a gemini.google.com (la creación se hace en la web).
2. Abre Gems → Nuevo Gem.
3. Instrucciones de ejemplo:

Eres el asistente de ventas de "Climas Norte" en Monterrey.
Respondes con el catálogo adjunto: capacidad, consumo y precio.
Si te piden instalación, pide colonia y tipo de casa, y di que un
técnico confirma el costo. No inventes modelos ni precios.

4. Sube archivos de conocimiento (catálogo, fichas técnicas).
5. Guarda, prueba y comparte por enlace si lo necesitas.

Guía detallada en GPT personalizado en Gemini. Límite: el Gem vive en la app de Gemini; no responde solo en tus canales.

Gemini en Google Workspace

Si tu empresa usa Gmail, Drive y Docs, Gemini puede trabajar dentro de esas apps (resumir correos, buscar en Drive, redactar). Qué incluye depende de tu edición de Workspace; revisa en tu consola de administración o en la página de Google Workspace. Para precios y planes, ve Gemini para empresas: precio.

Nivel 2: Google AI Studio y la API de Gemini

Google AI Studio es la consola para desarrolladores:

1. Entra con tu cuenta de Google.
2. Prueba tu prompt y ajusta las instrucciones del sistema.
3. Pulsa Get API key para generar tu llave.
4. Usa el código que AI Studio te ofrece para llevarlo a tu programa.

El nivel gratuito tiene límites de uso y, según los términos, puede permitir a Google usar los datos para mejorar sus productos; para datos de clientes usa el nivel de pago. Revisa los precios y condiciones de la API de Gemini.

Llamada mínima con function calling (el modelo decide llamar tu función):

# pip install google-genai
from google import genai
from google.genai import types

def existencias(modelo: str) -> int:
    """Devuelve las piezas en existencia de un modelo de minisplit."""
    return {"ms-12k": 8, "ms-18k": 0}.get(modelo.lower(), 0)

client = genai.Client()  # lee GEMINI_API_KEY
r = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",  # revisa los modelos vigentes en ai.google.dev
    contents="¿Tienen el ms-18k?",
    config=types.GenerateContentConfig(tools=[existencias]),
)
print(r.text)

El SDK de Python puede ejecutar la función automáticamente cuando el modelo la pide.

Nivel 3: Agent Development Kit (ADK)

El ADK es el framework de Google para agentes: herramientas, varios agentes que se reparten tareas, memoria de sesión y una interfaz web local para probar. Documentación en google.github.io/adk-docs.

pip install google-adk
adk create cotizador     # crea la carpeta del agente con su configuración

Edita cotizador/agent.py:

from google.adk.agents import Agent

def precio(modelo: str) -> dict:
    """Devuelve el precio en MXN de un modelo del catálogo."""
    catalogo = {"ms-12k": 8999, "ms-18k": 11999}  # datos de ejemplo
    p = catalogo.get(modelo.lower())
    return {"precio": p} if p else {"error": "no encontrado"}

root_agent = Agent(
    name="cotizador",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="Cotizas minisplits usando la herramienta precio. No inventes.",
    tools=[precio],
)

Prueba con adk web (abre una interfaz local) o adk run cotizador en la terminal. Para producción, Google ofrece desplegarlo en sus servicios de nube (Cloud Run o su plataforma de agentes en Vertex AI), o lo puedes servir en tu propio servidor.

Ejemplos de agentes que aprovechan el ecosistema de Google

Gemini brilla cuando tu información ya vive en Google. Casos concretos donde suele encajar:

• Seguimiento de cotizaciones en Gmail: un agente revisa cada mañana los correos de clientes con la etiqueta “cotización”, identifica cuáles no tienen respuesta en dos días y deja un borrador de seguimiento para que alguien lo revise y lo mande.
• Respuestas con tus documentos de Drive: el equipo de ventas pregunta por especificaciones o políticas y el agente responde citando el documento de Drive del que sacó la respuesta.
• Captura de datos desde Sheets: el agente lee pedidos de una hoja de Google, valida que estén completos y avisa por correo de los que faltan datos.
• Resumen de juntas de Meet: según la edición de Workspace, Gemini puede tomar notas en las reuniones; un agente posterior convierte esas notas en tareas.

Para los tres primeros con ADK, tu agente necesita permisos sobre las APIs de Google Workspace (Gmail API, Drive API, Sheets API), que se configuran en un proyecto de Google Cloud. Da solo los permisos de lectura que necesite al principio.

Que responda con información actualizada

Un modelo solo sabe lo que aprendió hasta su fecha de entrenamiento y lo que tú le das. Para datos frescos tienes dos caminos:

1. Tus herramientas: funciones que consultan tu inventario, tu CRM o tu hoja de precios en el momento. Es lo correcto para datos de tu negocio.
2. Búsqueda de Google: la API de Gemini ofrece grounding con Google Search, que permite al modelo buscar en la web y citar fuentes. Sirve para preguntas generales (normas, noticias del sector), no para tus precios. Revisa en la documentación de grounding qué modelos lo soportan y cómo se cobra.

Llevarlo a WhatsApp o a tu sitio

ADK resuelve el “cerebro” del agente; el canal lo pones tú. El patrón es el mismo que con cualquier bot: un servidor recibe el mensaje (por ejemplo, el webhook de WhatsApp Cloud API), se lo pasa al agente junto con el identificador de sesión del usuario y manda la respuesta. Lo explicamos paso a paso en crear bot de WhatsApp con Python; solo cambias la función que genera la respuesta por la llamada a tu agente.

Qué revisar antes de producción

• Cuotas y límites: la API tiene límites de peticiones por minuto que dependen de tu nivel; si muchos clientes escriben a la vez, puedes chocar con ellos. Revisa los límites de tu proyecto en AI Studio.
• Facturación y alertas: activa alertas de presupuesto en Google Cloud.
• Registro de conversaciones: guarda qué pidió el usuario, qué herramientas usó el agente y qué contestó, para revisar errores.

Cuál elegir

Necesitas	Usa
Asistente personal o de equipo con documentos	Gem
Ayuda dentro de Gmail, Docs, Drive	Gemini en Workspace
Probar ideas y obtener llave de API	Google AI Studio
Agente propio con herramientas y en producción	ADK + API de Gemini
Sin código pero conectado a tus apps	n8n con el modelo de Gemini

Errores comunes

• Usar el nivel gratuito de la API con datos de clientes sin revisar sus condiciones de uso de datos.
• Llave de API en el código o en el repositorio.
• Herramientas que modifican datos sin confirmación.
• Modelos con nombre viejo en el código: Google retira versiones; revisa la lista vigente.

Para cerrar

Si tu empresa ya vive en Google Workspace, Gemini es un camino natural: empieza con un Gem y pasa al ADK cuando necesites que el agente trabaje solo. Para comparar con otras plataformas, ve crear agente de IA. En Black Engine construimos agentes con Gemini y ADK conectados a tus sistemas; escríbenos por WhatsApp.