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Building AI Agents with Google ADK
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Puedes previsualizar la animación HTML directamente en la interfaz del chat. Los resultados fueron muy buenos y coincidieron con la simulación que creé con Gemini Diffusion.
Ejemplo 2: Visualización de datos de redes complejas
A continuación, intenté visualizar una red compleja utilizando la biblioteca NetworkX y ejecutando el script Python generado por Grok directamente en el navegador.
Mensaje: Utiliza NetworkX en Python para generar y gráficar una red aleatoria sin escala con 100 nodos, resaltando los centros en rojo para lograr un mayor impacto visual.
El comando anterior generó el siguiente código:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate a random scale-free network using Barabási-Albert model
# n=100 nodes, m=2 (number of edges to attach from a new node to existing nodes)
G = nx.barabasi_albert_graph(100, 2)
# Calculate degrees to identify hubs
degrees = dict(G.degree())
# Sort nodes by degree in descending order
sorted_nodes = sorted(degrees, key=degrees.get, reverse=True)
# Define hubs as the top 10% nodes with the highest degree
num_hubs = int(0.1 * len(G.nodes()))
hubs = set(sorted_nodes[:num_hubs])
# Assign colors: red for hubs, blue for others
node_colors = ['red' if node in hubs else 'blue' for node in G.nodes()]
# Plot the network
plt.figure(figsize=(12, 8))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42) # For reproducible layout
nx.draw(G, pos, node_color=node_colors, with_labels=False, node_size=50, edge_color='gray', alpha=0.7)
plt.title('Scale-Free Network with 100 Nodes (Hubs in Red)')
plt.axis('off')
plt.show()Puedes ejecutar este código directamente en el navegador, de forma muy similar a como lo haces con ChatGPT. El código devuelve una imagen de una red que muestra los centros importantes con puntos rojos. Por lo tanto, Grok4 también realiza muy bien la tarea de visualización.
Ejemplo 3: Resume datos de redes sociales en tiempo real
Otra función interesante que se mostró durante la retransmisión en directo fue pedirle a Grok que mostrara imágenes de perfil interesantes de empleados de X. Así que, inspirado por eso, probé la capacidad de búsqueda web de Grok y sus habilidades en redes sociales en tiempo real.
Mensaje: Identifica las tres publicaciones de X (antes Twitter) más valoradas en las que se comenten los últimos anuncios importantes sobre modelos de lenguaje grande (LLM). Para cada publicación identificada, proporciona los siguientes detalles: el texto completo de la publicación, la fecha en que se publicó y el anuncio específico de LLM al que hace referencia (por ejemplo, nombre del modelo, nueva capacidad, puntuación de referencia). Presenta esta información en un formato claro y conciso.
Parece que a la comunidad tecnológica le encanta Claude 4, el Proyecto Vend de Anthropic, y la plataforma india Sarvam.
Ejemplo 4: Simulación de conversación en vivo
Todos trabajamos con chatbots, pero queremos algo más conversacional, como una experiencia de chat individual o conversaciones de voz. Con esta idea en mente, probé este experimento para simular una conversación entre Grok 4 y un usuario.
Mensaje: Simula una conversación natural y real en la que el usuario le pide a Grok 4, de manera informal, consejos para mantener la motivación mientras trabaja desde casa. Grok 4 debe responder con empatía, reconociendo dificultades comunes como el aislamiento o la procrastinación, y ofrecer algunas sugerencias prácticas. A medida que avanza la conversación, el usuario le pide en broma a Grok 4 que escriba un rap o una canción motivadora corta. A continuación, Grok 4 ofrece una respuesta divertida y rimada en tono coloquial. Toda la interacción se transcribe en directo en la pantalla con sutiles animaciones que indican cuándo Grok 4 está escuchando, pensando y respondiendo.
Asegúrate de tener el sonido activado.
Ejemplo 6: Del boceto a la historia
Inspirado por la capacidad de Google Gemini para convertir un boceto en una imagen, intenté crear una historia basada en un boceto aleatorio y convertir también el boceto en una imagen.
Esta función está disponible tanto en Grok 3 como en Grok 4. Sin embargo, el matiz y la profundidad de la historia generada por Grok 4 resultaron ser significativamente más convincentes que los producidos por Grok 3.
Mensaje: Crea una historia en torno a este boceto:
Para el aspecto visual de este experimento, le pedí a Grok 4 que convirtiera el boceto directamente en una imagen, y obtuve los siguientes resultados:
Mensaje: Convertir este boceto en una imagen
Es interesante señalar que Grok integra una marca de agua en cada imagen generada por IA, lo que mejora la responsabilidad y la transparencia. Sin embargo, en términos de calidad de generación de imágenes en bruto a partir de bocetos, observé una diferencia mínima entre Grok 3 y Grok 4.
Ejemplo 7: Análisis de gráficos
El equipo de Grok destacó el potencial de Grok 4 para analizar gráficos, especialmente gracias a sus capacidades en tiempo real. Para ponerlo a prueba, proporcioné una indicación para analizar un gráfico de tendencias y complementar su análisis con información actual sobre empresas que invierten activamente en IA.
Mensaje: Analiza este gráfico y encuentra más información relevante sobre empresas que invierten activamente en IA.
Fuente: Mercado de la IA adaptativa
Grok 4 procesó esta tarea de manera eficiente y proporcionó un análisis exhaustivo del gráfico.
¿Por qué es importante Grok 4?
Grok 4 evoca el mismo factor sorpresa que Gemini Diffusion con su capacidad para generar vistas previas en directo, ejecutar scripts Python y crear simulaciones HTML dinámicas, todo ello a partir de indicaciones en lenguaje natural. Sin embargo, Grok 4 se inclina más hacia el razonamiento en tiempo real, la conciencia social y la toma de decisiones basada en datos.
Es un modelo muy capaz para procesar y responder a entradas del mundo real, ya sean datos extraídos de la web o publicaciones de tendencia en X (antes Twitter). Comprende cuatro razones, hace predicciones y se adapta al contexto de forma creativa y, a menudo, visualmente atractiva.
Dicho esto, sus puntos fuertes actuales se concentran en ámbitos específicos: simulaciones científicas, búsqueda de datos sociales, codificación generativa y análisis de paneles de control empresariales. Aunque su ventana de contexto está limitada a 256 000 tokens, considerablemente menor que la de 1 millón de tokens de Gemini 2.5 Pro, sigue ofreciendo una potente visión de lo que será posible con las próximas versiones.
Si eres programador y deseas crear prototipos rápidamente, Grok 4 es muy recomendable. Sin embargo, para aplicaciones de nivel de producción, sus capacidades de razonamiento se beneficiarían de combinarse con una ventana de contexto ampliada en futuras iteraciones. Obtén más información en este blog sobre ingeniería de contexto.
Conclusión
Grok 4 combina un razonamiento rápido y estructurado con soporte para simulaciones, narración visual, generación de audio y codificación interactiva, todo ello a través de indicaciones en lenguaje natural.
A lo largo de este tutorial, hemos explorado cómo Grok 4 puede renderizar animaciones basadas en la física, visualizar redes complejas, simular conversaciones e incluso abordar problemas de química de nivel de doctorado. Su compatibilidad con el uso de herramientas, la salida estructurada y los datos web en tiempo real lo convierten en un asistente prometedor para programadores, investigadores y profesionales creativos.
Para obtener más información sobre Grok 4, te recomiendo estos dos artículos:
