Agentes de IA con GKE

Este artículo describe mi propuesta para el reto GKE Turns 10 Hackathon, cuyo objetivo fue simple pero potente: potenciar una aplicación de microservicios estándar, Online Boutique, con inteligencia artificial sin tocar ni una sola línea del código original. La solución fue construir un cerebro externo contenerizado compuesto por un equipo autónomo de agentes IA ejecutándose sobre Google Kubernetes Engine GKE.

Fundamento y descubrimiento de servicios GKE: La arquitectura se apoya en varios microservicios adicionales que deben comunicarse entre sí y con la aplicación original. GKE facilita el descubrimiento de servicios mediante servicios de Kubernetes que proporcionan nombres DNS estables para cada componente. Con esto mis agentes pueden invocarse entre ellos mediante llamadas HTTP internas resolviendo nombres como marketing-campaigner-service y dejando que GKE gestione el enrutamiento y la red.

Los sentidos: servidor MCP con sidecar seguro: El primer componente es un servidor MCP encargado de recibir eventos en tiempo real como add to cart desde el frontend. Para conectarse de forma segura a Cloud SQL uso el proxy de Cloud SQL como contenedor sidecar, aprovechando la arquitectura de pods de GKE para ejecutar la aplicación y el proxy dentro del mismo pod y así exponer la base de datos localmente a la app sin exponer credenciales en la red.

El estratega: agente con programación periódica CronJob: Algunos agentes no necesitan ejecutarse 24 7, solo deben despertarse periódicamente para detectar tendencias. Un CronJob de Kubernetes es perfecto para esto: define una expresión de horario y GKE crea pods puntuales que ejecutan el ciclo sentido pensar actuar y luego terminan, proporcionando una solución simple y declarativa para tareas programadas.

El ejecutor: colaboración agente a agente A2A: Cuando el analista detecta una tendencia delega tareas a un agente de marketing mediante mensajes A2A. Esa comunicación se implementa como solicitudes HTTP desacopladas usando los servicios internos de GKE lo que mantiene el diseño modular y escalable. Cada agente corre en su propio Deployment y escucha las peticiones que le corresponden.

Especialista IA: recomendador como cliente MCP y colaborador A2A: Reemplazé el servicio de recomendación original por un agente de recomendaciones impulsado por IA que actúa como servidor gRPC. Este agente combina varias técnicas: consulta a otros agentes vía A2A para conocer campañas promocionales en curso, actúa como cliente MCP usando el servicio de catálogo de productos como herramienta para obtener contexto fidedigno sobre los items del carrito y emplea un modelo de generación para producir recomendaciones inteligentes fundamentadas.

Asistente conversacional: cliente MCP con respuestas fundamentadas: Para atención al cliente desarrollé un agente conversacional orientado al usuario que actúa exclusivamente como cliente MCP y no utiliza A2A. Su única misión es ayudar al usuario y responder basándose estrictamente en la información que obtiene del servicio de catálogo mediante gRPC para evitar alucinaciones y generar confianza en el usuario.

Interfaces públicas: LoadBalancer para UIs: Para las demos y accesibilidad pública bastó con cambiar el tipo del Service a LoadBalancer y GKE aprovisionó una IP pública. Así expuse una interfaz tipo Mission Control Dashboard y un chatbot de soporte al cliente para interacción en vivo sin complicaciones adicionales de infraestructura.

Por qué GKE fue la elección adecuada: GKE permitió definir la infraestructura de forma declarativa con YAML, facilitar el descubrimiento de servicios mediante DNS interno, ofrecer herramientas nativas como CronJob y Deployments para distintos patrones de ejecución, proporcionar resiliencia automática al reiniciar pods fallidos y escalabilidad sencilla ajustando replicas. Para cargas de IA modernas y arquitecturas con múltiples agentes, GKE combina control operativo y simplicidad.

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