Las tareas A2A de larga duración superan la duración de las sesiones de chat.
La mayoría de las demostraciones de agentes de IA aún se comportan como completados de chat con pasos adicionales: envías un prompt, esperas unos segundos y recibes una respuesta en una sola salida.
El 40 % de los pilotos multiagente fracasa. Esta es la forma de elegir el patrón de orquestación adecuado y evitar los que fallan.
Los sistemas de IA de agente único alcanzaron su punto máximo en 2025: le dabas a un LLM un prompt, algunas herramientas y un objetivo, y funcionaba razonablemente bien en tareas acotadas.
Escribe el evento con los datos. Nunca los dividas.
Dos escrituras que deberían tener éxito juntas eventualmente fallan por separado.
Tu servicio de pedidos guarda el pedido en la base de datos y luego publica un evento order.created en un corredor de mensajes.
El contexto de Go es control de flujo, no almacenamiento.
El context.Context de Go es lo suficientemente simple como para usarse mal, y ese es el problema.
«La especificación como fuente de verdad, no como un documento secundario».
El Desarrollo Guiado por Especificaciones (Spec-Driven Development) es una de esas ideas a la que los ingenieros de software han recurrido antes y luego han dejado de lado cuando el esfuerzo dejó de ser rentable.
¿Las especificaciones como fuente de verdad o una ceremonia lenta?
El Desarrollo Basado en Especificaciones (Spec-Driven Development) llegó al 2026 como la respuesta seria de los desarrolladores al “deriva” del vibe coding.
Mantén la intención cerca del código.
Los registros de decisiones son la capa de memoria que falta en el desarrollo de software asistido por IA. Capturan no solo lo que se construyó, sino por qué, y esa distinción se vuelve crítica cuando las herramientas de IA escriben su código.
Manejar los errores en el límite adecuado.
Manejar errores en Go es fácil de criticar. Todos los desarrolladores de Go han escrito este código cientos de veces:
Deja de dormir en pruebas concurrentes de Go.
Probar código Go concurrente siempre ha requerido cierta disciplina. Las goroutines son baratas, los canales son simples, y la cancelación de contexto es idiomática: los workers en segundo plano y los temporizadores están en todas partes en los servicios Go reales.
El A2A no está muerto. Solo no es universal.
El protocolo Agent2Agent de Google, habitualmente abreviado como A2A, tuvo un primer año extraño.
Patrones de polling confiables para agentes de IA.
Los agentes de sondeo (polling agents) son una de las partes menos glamurosas de la arquitectura de asistentes de IA, pero también son una de las más útiles.
A2A convierte a los agentes en pares de red.
El Protocolo A2A, siglas de Agent2Agent Protocol (Protocolo de Agente a Agente), es un estándar abierto para la comunicación entre sistemas de agentes de IA independientes.
MCP proporciona herramientas a los agentes. A2A les da pares.
La arquitectura de agentes de IA está comenzando a dividirse en dos capas.
Construye CQRS en Go sin ceremonias innecesarias
CQRS es uno de esos patrones que se sobrevenden, se complican en exceso y, ocasionalmente, se diagnostican erróneamente como la cura para el aburrimiento del CRUD tradicional.
Controla el riesgo, no solo el modelo.
Los LLMs son impredecibles. Hallucinan, filtran datos, generan contenido dañino o rechazan solicitudes legítimas. Los guardrails (mecanismos de contención) limitan el comportamiento del modelo sin sacrificar capacidad.
Memoria de trabajo, estructurada y de recuperación para asistentes.
La memoria transforma a los asistentes de reactivos a persistentes, pero también es donde muchos sistemas se deterioran silenciosamente. Los análisis argumentan que la división entre memoria a corto y largo plazo ya no es suficiente para la memoria de agentes modernos; los SDK de OpenAI y LangGraph apuntan a un stack más simple: memoria de trabajo, estado durable y recuperación.
