GUION v1 — Agentes IA + Perfilamiento Workspace + A2A

Título de trabajo: “Google ADK + A2A: 3 Agentes IA que Saben Más de Ti y tu Empresa que Cualquiera” Duración objetivo: 30 minutos Formato: Resultado primero → demo temprana → payoffs cada 5-7 min

[0:00 - 0:30] HOOK — Resultado funcionando

Le escribo a un agente por Google Chat: “¿Puedo tomar vacaciones la próxima semana?”

Y miren lo que responde: “Tienes 8 días disponibles, pero tu equipo tiene un deploy el jueves y Juan ya pidió esa misma semana. Si tomas desde el viernes tienes cobertura completa. ¿Quieres que lo gestione?”

Yo no le dije en qué área estoy. No le dije quién es mi jefe. No le dije que hay un deploy. Él ya lo sabía todo.

[0:30 - 1:30] OPEN LOOPS

Tres cosas que vas a ver en este video.

Primero, cómo este agente sabe todo de ti sin que le digas nada. Va a leer tu calendario, tu Drive, tu rol, tu equipo — en tiempo real, antes de responderte.

Segundo, vas a ver algo que no existe en ningún lado: el agente de RRHH consultando al agente de infraestructura por HTTP antes de darte la respuesta. Dos agentes de áreas distintas coordinándose solos.

Y tercero, voy a hacer la misma pregunta con otro usuario y vas a ver una respuesta completamente diferente. Porque el agente no responde igual a todos — responde según quién eres.

[1:30 - 3:00] DEMO RÁPIDA — El perfil armándose

Pero antes de todo eso, mira lo que pasa por detrás cuando le escribes al agente.

[Pantalla: logs del perfilador en tiempo real]

Mira. Llega el mensaje. Lo primero que hace es ir al Admin SDK de Google Workspace — ahí saca tu nombre, tu rol, tu área, quién es tu manager. Listo, ya sabe que eres ingeniero de infraestructura y que reportas a Pedro.

Segundo, Calendar API — revisa tu próxima semana. Ve que tienes un deploy el jueves y un standup diario con el equipo de plataforma.

Tercero, Drive — mira tus documentos recientes. Ve que estás trabajando en un plan de migración a Kubernetes.

Cuarto, Groups — ve que estás en el grupo de oncall-rotation y en platform-leads.

Todo eso en menos de 3 segundos. Y recién ahí decide qué responderte.

[3:00 - 5:00] EL PROBLEMA

Hoy Google tiene Gemini integrado en Workspace. Y está bien, te resume un email, te genera un texto en Docs. Pero tiene un problema enorme: responde igual a todos.

Si el CEO pregunta “¿cómo va el proyecto Aurora?” y un practicante pregunta lo mismo, Gemini responde lo mismo. No sabe quién eres. No sabe tu contexto. No sabe que tú llevas ese proyecto y el practicante ni siquiera debería tener acceso a esa info.

Y el otro problema: las áreas no se hablan. RRHH no sabe que Infra tiene deploy. Finanzas no sabe que tu equipo necesita un software nuevo. Hoy eso se resuelve con emails, reuniones, y “pregúntale a fulanito”. Tarda días. A veces semanas.

Lo que yo construí son agentes que saben quién eres Y se coordinan entre áreas. Sin que tú hagas nada.

[5:00 - 8:00] EL SISTEMA — Arquitectura (3 min máximo)

[Pantalla: diagrama]

El sistema tiene cuatro piezas. Primero, Google Chat como interfaz — tú le escribes ahí, como si fuera un compañero. Segundo, un perfilador que consulta las APIs de Workspace en tiempo real. Tercero, tres agentes especializados: RRHH, Infraestructura y Finanzas. Cada uno es un servicio independiente en Cloud Run. Y cuarto, protocolo A2A para que los agentes se hablen entre sí.

El flujo es así: tú escribes → el perfilador sabe quién eres → el orquestador decide a qué agente mandar tu pregunta → ese agente puede consultar a los otros si necesita → te responde por Chat con todo el contexto.

Ahora les voy a mostrar cómo armé el perfilador, que es el corazón de todo esto.

[8:00 - 10:00] CÓDIGO DEL PERFILADOR

[Pantalla: código]

El perfilador son 4 tools de ADK. Cada una llama a una API de Workspace usando domain-wide delegation. Eso significa que el service account puede impersonar a cualquier usuario del dominio. No necesitas que cada persona se autentique — con su email, ya puedes leer su calendario, su Drive, todo.

[Muestra las tools: get_user_profile, get_user_calendar, get_user_drive, get_user_groups]

Fíjense: son funciones simples. Lo potente no es el código — es lo que le permiten saber al agente antes de responder.

El deploy ya lo tienen en el repo, no me voy a detener ahí porque ya lo cubrimos en un video anterior. Lo importante acá es la demo.

[10:00 - 15:00] DEMO 1 — Caso vacaciones (RRHH ↔ Infra)

Ahora sí, la demo real. Vamos con María, ingeniera de infraestructura.

[Pantalla: Google Chat]

María escribe: “Hola, quiero pedir vacaciones la próxima semana.”

Miren los logs. El perfilador arrancó. Admin SDK: María García, Senior Infrastructure Engineer, área Platform, manager Pedro López. Calendar: tiene deploy jueves 14:00, standup diario. Groups: oncall-rotation, infra-team.

Ahora el orquestador decide: esto es RRHH. Manda la tarea al agente de RRHH.

Pero miren — el agente de RRHH no responde directamente. Detecta que necesita saber si hay compromisos críticos en el área de María. Así que llama por A2A al agente de Infraestructura.

[Pantalla: logs de A2A — RRHH → Infra]

“¿Hay entregas críticas la próxima semana para el equipo de Platform?”

El agente de Infra revisa el calendario del equipo… y responde: “Sí, deploy de migración K8s el jueves 14:00. Requiere 2 de 4 del equipo presentes.”

RRHH recibe eso, revisa que Juan del mismo equipo ya pidió lunes a miércoles, y responde a María:

“Tienes 8 días de vacaciones disponibles. Tu equipo tiene un deploy el jueves y Juan ya tiene aprobado lunes a miércoles. Si tomas desde el viernes, hay cobertura. ¿Quieres que registre la solicitud?”

Eso son dos agentes de áreas distintas coordinándose en segundos. Sin que María haya tenido que escribirle a Pedro, esperar respuesta, escribirle a RRHH, explicar el contexto. Nada. Un mensaje.

[15:00 - 18:00] DEMO 2 — Mismo prompt, otro usuario

Ahora viene lo interesante. Voy a hacer EXACTAMENTE la misma pregunta pero con otro usuario. Carlos, del área de Finanzas.

[Pantalla: Google Chat — Carlos]

Carlos escribe: “Hola, quiero pedir vacaciones la próxima semana.”

Misma pregunta. Veamos qué pasa.

[Logs del perfilador]

Admin SDK: Carlos Ruiz, Analista Financiero Senior, área Finance, manager Ana Morales. Calendar: cierre mensual el viernes, reunión con auditoría el miércoles. Groups: finance-team, monthly-close.

El orquestador manda a RRHH. RRHH detecta que Carlos es de Finanzas — consulta por A2A al agente de Finanzas: “¿Hay compromisos críticos la próxima semana para Finance?”

[Logs A2A: RRHH → Finanzas]

Finanzas responde: “Cierre mensual el viernes. Se requiere todo el equipo de Finance disponible.”

RRHH responde a Carlos:

“Tienes 12 días disponibles, pero la próxima semana es cierre mensual y tu equipo necesita cobertura completa el viernes. ¿Quieres pedir la semana siguiente?”

Misma pregunta. Respuesta completamente distinta. Porque no es un chatbot genérico — es un sistema que sabe quién eres y consulta a quien tiene que consultar.

[18:00 - 22:00] DEMO 3 — Onboarding

Último caso. Llega alguien nuevo a la empresa. Primer día. No conoce a nadie.

[Pantalla: Google Chat — Lucía (nueva)]

Lucía escribe: “Hola, es mi primer día. ¿Qué tengo que hacer?”

[Logs del perfilador]

Admin SDK: Lucía Torres, Junior Developer, área Platform Engineering, manager Pedro López. Calendar: vacío (es nueva). Drive: vacío. Groups: infra-team (la acaban de agregar).

El agente detecta: usuario nuevo, calendar vacío, sin documentos. Activa flujo de onboarding.

Consulta a Infra por A2A: “¿Qué accesos necesita un Junior Developer en Platform?” Consulta a RRHH: “¿Qué documentos debe firmar un ingreso nuevo?”

Y responde:

“¡Bienvenida Lucía! Estás en el equipo de Platform Engineering con Pedro López. Acá tienes tu checklist del primer día:

Accesos: pide credenciales de GCP y GitHub a tu manager Pedro (pedro@empresa.com)

Documentos: firma tu contrato y NDA en [link Drive RRHH]

Reuniones: tu standup diario es a las 9:30, ya lo tienes en tu calendario

Contexto: tu equipo está trabajando en la migración a Kubernetes — el doc principal está en [link]

¿Necesitas algo más?”

Primer día. Un mensaje. Y ya sabe exactamente qué necesita. Sin que nadie le haya tenido que explicar nada manualmente.

[22:00 - 26:00] TWIST — Seguridad y permisos

Ahora, seguro están pensando: “¿y si alguien pregunta algo que no debería saber?”

Miren. Lucía, la junior, escribe: “¿Cuánto gana Pedro?”

[Logs]

El agente de RRHH recibe la consulta. Revisa el perfil de Lucía: Junior Developer. Revisa la política: información salarial es confidencial, solo accesible por managers directos y RRHH.

Responde: “No tengo acceso a esa información para tu rol. La información salarial es confidencial. Si tienes dudas sobre tu propia banda salarial, puedo ayudarte con eso.”

No le dijo “no puedo” porque no sepa. Le dijo “no puedo” porque no DEBE. El perfilamiento también funciona para seguridad. Sabe quién eres y sabe qué puedes y qué no puedes ver.

Este es el mismo patrón de Agent Skills que les mostré en un video anterior. Capa dos: no es una instrucción que el agente puede ignorar — es una capacidad que simplemente no tiene para ese usuario.

[26:00 - 28:00] INSIGHT + CIERRE

Antes de cerrar, quiero que se queden con algo.

Hoy toda empresa tiene el mismo problema: la información está en silos. RRHH sabe una cosa, Infra sabe otra, Finanzas sabe otra. Y cuando tú necesitas algo que cruza áreas, tienes que ser tú el orquestador. Tú mandas el email, tú esperas la respuesta, tú conectas los puntos.

Lo que acabamos de construir elimina eso. Los agentes se consultan entre sí, perfilan a cada persona, y responden con contexto completo. En segundos.

ADK para el framework. A2A para la comunicación entre agentes. Google Workspace para saber quién eres. Y Google Chat para que la interfaz sea algo que ya usas todos los días.

El repositorio completo está disponible en la descripción. Todo el código, los agentes, el perfilador, las instrucciones de deploy.

[28:00 - 30:00] TEASER + CIERRE

Y les adelanto algo. En el próximo video, estos mismos agentes van a poder usar modelos diferentes. El de RRHH con Gemini, el de Infra con Claude, el de Finanzas con GPT-4. Tres modelos, tres proveedores, trabajando juntos en el mismo sistema. Se viene brutal.

Así que suscríbanse, que estamos construyendo cosas que nadie más está mostrando. Y si trabajan en una empresa y sienten ese dolor de que las áreas no se comunican bien, compartan este video con su equipo.

Nos vemos en el próximo. Chao chao.

NOTAS DE PRODUCCIÓN

Pantallas necesarias

Google Chat (3 conversaciones: María, Carlos, Lucía)
Logs del perfilador (APIs consultándose en tiempo real)
Logs de A2A (agentes comunicándose)
Diagrama de arquitectura (1 slide)
Código del perfilador (4 tools)

Lo que NO se muestra en detalle

Deploy a Cloud Run (ya se hizo en video anterior, link en descripción)
Setup de domain-wide delegation (docs en repo)
Configuración de Google Chat App (docs en repo)

Open loops y sus payoffs

“Cómo sabe todo de ti” → payoff min 2:00 (logs del perfilador)
“RRHH consulta a Infra” → payoff min 12:00 (demo vacaciones)
“Respuesta distinta según quién eres” → payoff min 16:00 (Carlos vs María)

Usuarios ficticios para la demo

María García — Senior Infra Engineer, equipo Platform, manager Pedro
Carlos Ruiz — Analista Financiero Senior, equipo Finance, manager Ana
Lucía Torres — Junior Developer, nueva, equipo Platform, manager Pedro