Cómo Construir un Agente de IA con Claude Code y Vertex AI

¿Qué es un Agente de IA y Por Qué Importa en 2026?

El ecosistema de la inteligencia artificial ha evolucionado de forma vertiginosa. Si hace unos años hablar de automatización inteligente sonaba a ciencia ficción, hoy en 2026 construir un Claude Code Vertex AI agent está al alcance de cualquier profesional con la formación adecuada. Pero antes de entrar en el código, conviene entender qué significa realmente un agente de IA y por qué las empresas están apostando por esta tecnología de forma masiva.

Un agente de IA no es simplemente un chatbot que responde preguntas. Es un sistema autónomo capaz de percibir su entorno, razonar sobre él, tomar decisiones y ejecutar acciones para alcanzar un objetivo. La diferencia es crucial: mientras un modelo de lenguaje convencional genera texto, un agente actúa, llama a herramientas externas, accede a bases de datos, escribe y ejecuta código, y adapta su comportamiento en función de los resultados que obtiene.

En este contexto, la combinación de Claude Code como motor de razonamiento y Vertex AI como infraestructura de despliegue representa, a día de hoy, una de las arquitecturas más potentes y escalables disponibles para construir agentes de producción. En este artículo aprenderás exactamente cómo hacerlo, paso a paso, con un enfoque práctico orientado a resultados reales.

Entendiendo las Piezas: Claude Code y Vertex AI

¿Qué es Claude Code?

Claude Code es el modelo de Anthropic optimizado específicamente para tareas de programación, razonamiento técnico y ejecución de agentes. A diferencia de otras variantes de Claude, este modelo está diseñado para entender contextos complejos de código, seguir instrucciones de múltiples pasos y utilizar herramientas externas de forma coherente y predecible. Su capacidad para mantener el hilo de una tarea a lo largo de muchos turnos de conversación lo convierte en la opción ideal para construir agentes robustos.

Lo que distingue a Claude Code de otros modelos en el mercado es su entrenamiento específico en escenarios de uso de herramientas (tool use), su baja tasa de alucinaciones en contextos técnicos y su capacidad para razonar sobre el código que genera antes de ejecutarlo. Esto es fundamental cuando el agente va a operar de forma semi-autónoma en un entorno de producción.

¿Qué es Vertex AI?

Vertex AI es la plataforma de machine learning e inteligencia artificial de Google Cloud. Proporciona la infraestructura necesaria para desplegar, escalar y gestionar modelos de IA en producción. En 2026, Vertex AI ofrece acceso directo a los modelos de Anthropic a través de su Model Garden, lo que significa que puedes utilizar Claude Code directamente desde la API de Google Cloud sin necesidad de gestionar credenciales separadas de Anthropic.

Las ventajas de usar Vertex AI como plataforma incluyen integración nativa con el ecosistema de Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Functions), gestión avanzada de permisos con IAM, observabilidad con Cloud Monitoring y Logging, y cumplimiento normativo para industrias reguladas. Es, en definitiva, la capa de infraestructura que convierte un prototipo en un producto real.

Arquitectura de un Claude Code Vertex AI Agent

Antes de escribir una sola línea de código, es esencial entender la arquitectura del sistema que vamos a construir. Un Claude Code Vertex AI agent típico tiene los siguientes componentes principales:

El modelo (LLM): Claude Code, accesible a través de la API de Vertex AI, actúa como el cerebro del agente. Recibe instrucciones, razona y decide qué herramientas usar.
El bucle del agente: La lógica que orquesta las interacciones entre el modelo y las herramientas. Generalmente implementado como un bucle ReAct (Razonar → Actuar → Observar).
Las herramientas (Tools): Funciones Python que el agente puede invocar. Pueden ser búsquedas web, consultas a bases de datos, llamadas a APIs externas o ejecución de código.
La memoria: El contexto acumulado de la conversación y, opcionalmente, una base de datos vectorial para memoria a largo plazo.
La interfaz: La capa de usuario final, que puede ser una API REST, una aplicación web o un webhook de Slack/Teams.

"Los agentes de IA no son el futuro, son el presente. En 2026, las empresas que no tienen al menos un agente en producción están tomando decisiones con información incompleta y procesos más lentos que su competencia." — Tendencia documentada en el informe State of AI Agents, Q1 2026.

Configuración del Entorno: Requisitos Previos

Para seguir este tutorial necesitarás tener configurado lo siguiente en tu máquina o entorno de desarrollo:

Una cuenta de Google Cloud con Vertex AI habilitado y acceso al Model Garden de Anthropic
Python 3.11 o superior
La librería google-cloud-aiplatform instalada
La librería anthropic (versión compatible con Vertex AI)
Credenciales de Google Cloud configuradas (gcloud auth application-default login)
Un proyecto de Google Cloud con facturación activada

Una vez tienes todo esto en orden, el primer paso es instalar las dependencias necesarias:

pip install google-cloud-aiplatform anthropic python-dotenv

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Paso a Paso: Construyendo el Agente

Paso 1: Inicializar el Cliente de Vertex AI con Claude Code

La primera pieza del puzzle es establecer la conexión con Claude Code a través de Vertex AI. El siguiente fragmento muestra cómo inicializar el cliente correctamente:


import anthropic
from google.auth import default
from google.auth.transport.requests import Request

credentials, project_id = default()
credentials.refresh(Request())

client = anthropic.AnthropicVertex(
    project_id="tu-proyecto-gcp",
    region="us-east5",
)

Es importante elegir correctamente la región. En 2026, el modelo claude-sonnet-4-5 y sus variantes de Claude Code están disponibles en múltiples regiones de Vertex AI. Consulta la documentación oficial de Google Cloud para verificar la disponibilidad actualizada en tu región preferida.

Paso 2: Definir las Herramientas del Agente

Las herramientas son el corazón de cualquier agente funcional. Sin herramientas, Claude Code simplemente generaría texto. Con herramientas, puede actuar en el mundo real. Definamos tres herramientas básicas para nuestro agente de ejemplo: búsqueda en internet, consulta a una base de datos interna y envío de notificaciones.


tools = [
    {
        "name": "buscar_informacion",
        "description": "Busca información actualizada en internet sobre un tema específico.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {
                    "type": "string",
                    "description": "La consulta de búsqueda a realizar"
                }
            },
            "required": ["query"]
        }
    },
    {
        "name": "consultar_base_datos",
        "description": "Consulta la base de datos interna de clientes y productos.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "sql_query": {
                    "type": "string",
                    "description": "La consulta SQL a ejecutar (solo SELECT)"
                }
            },
            "required": ["sql_query"]
        }
    },
    {
        "name": "enviar_notificacion",
        "description": "Envía una notificación al usuario o a un canal de Slack.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "mensaje": {"type": "string"},
                "canal": {"type": "string", "enum": ["email", "slack", "sms"]}
            },
            "required": ["mensaje", "canal"]
        }
    }
]

Paso 3: Implementar el Bucle del Agente

El bucle del agente es donde ocurre la magia. En cada iteración, el modelo recibe el estado actual de la conversación, decide si necesita usar una herramienta o si puede responder directamente, y nosotros ejecutamos las herramientas y devolvemos los resultados. Este patrón se conoce como agentic loop y es la base de prácticamente todo sistema agéntico moderno:


def ejecutar_agente(tarea_inicial: str, max_iteraciones: int = 10):
    mensajes = [{"role": "user", "content": tarea_inicial}]
    
    for iteracion in range(max_iteraciones):
        respuesta = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5",
            max_tokens=4096,
            tools=tools,
            messages=mensajes
        )
        
        if respuesta.stop_reason == "end_turn":
            return extraer_texto(respuesta)
        
        if respuesta.stop_reason == "tool_use":
            mensajes.append({"role": "assistant", "content": respuesta.content})
            resultados_herramientas = []
            
            for bloque in respuesta.content:
                if bloque.type == "tool_use":
                    resultado = ejecutar_herramienta(bloque.name, bloque.input)
                    resultados_herramientas.append({
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": bloque.id,
                        "content": str(resultado)
                    })
            
            mensajes.append({"role": "user", "content": resultados_herramientas})
    
    return "Máximo de iteraciones alcanzado"

Paso 4: Implementar las Funciones de Herramienta

Ahora necesitamos la implementación real de cada herramienta. Aquí es donde conectamos el agente con el mundo exterior. La función ejecutar_herramienta actúa como el despachador que redirige las llamadas del modelo a las funciones Python correspondientes:


def ejecutar_herramienta(nombre: str, parametros: dict) -> str:
    if nombre == "buscar_informacion":
        return buscar_en_internet(parametros["query"])
    elif nombre == "consultar_base_datos":
        return consultar_bd(parametros["sql_query"])
    elif nombre == "enviar_notificacion":
        return enviar_notif(parametros["mensaje"], parametros["canal"])
    else:
        return f"Error: herramienta '{nombre}' no reconocida"

Beneficios Concretos de Esta Arquitectura para Empresas

Una vez que tienes un Claude Code Vertex AI agent funcionando en producción, los beneficios son inmediatos y medibles. Basándonos en casos reales documentados en 2026, estos son los impactos más comunes que observan las organizaciones:

Reducción del tiempo de resolución de tickets: Agentes de soporte técnico que resuelven el 60-70% de las consultas sin intervención humana.
Automatización de informes: Generación automática de reportes ejecutivos consultando múltiples fuentes de datos, reduciendo horas de trabajo manual a minutos.
Escalabilidad inmediata: A diferencia de los equipos humanos, los agentes de Vertex AI escalan instantáneamente según la demanda sin costes de contratación.
Consistencia en la calidad: El agente aplica siempre las mismas reglas de negocio, eliminando la variabilidad asociada al error humano.
Integración nativa con el stack de Google Cloud: Conexión directa con BigQuery, Firestore, Cloud Storage y más de 200 servicios adicionales.
Observabilidad completa: Cada decisión del agente queda registrada en Cloud Logging, lo que facilita la auditoría y el debugging.
Cumplimiento normativo: Vertex AI facilita el cumplimiento con GDPR, SOC 2 y otras normativas, crítico para sectores como banca, salud o legal.

Mejores Prácticas para Agentes en Producción

Control de Costes

Uno de los errores más comunes al desplegar agentes en producción es no controlar el consumo de tokens. Un agente mal diseñado puede entrar en bucles innecesarios que disparan la factura de forma exponencial. Implementa siempre un límite de iteraciones, un presupuesto máximo de tokens por sesión y alertas en Google Cloud Billing. Además, usa el caching de prompts cuando el system prompt sea largo y repetitivo.

Seguridad y Validación de Herramientas

Nunca permitas que el agente ejecute código SQL arbitrario en producción sin una capa de validación. Implementa una lista blanca de operaciones permitidas, sanitiza todos los inputs antes de pasarlos a las herramientas y usa cuentas de servicio con el mínimo privilegio necesario (principio de least privilege). En sectores regulados, considera también implementar un sistema de aprobación humana para acciones de alto impacto.

Gestión del Contexto y la Memoria

Los modelos de lenguaje tienen una ventana de contexto finita. Para conversaciones largas o tareas que se extienden en el tiempo, necesitarás implementar algún mecanismo de memoria externa. Las opciones más comunes en 2026 incluyen bases de datos vectoriales como AlloyDB con extensiones pgvector, Pinecone o Weaviate. Almacena resúmenes de conversaciones pasadas y recupera los fragmentos relevantes usando búsqueda semántica antes de cada llamada al modelo.

Casos de Uso Reales en 2026

El Claude Code Vertex AI agent no es una tecnología experimental. En 2026 encont