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Framework	Ideal para
LangChain	Punto de partida sólido si quieres crear agentes LLM que trabajen sobre datos, documentos, pipelines RAG, etc.
LangGraph	Cuando tu flujo necesita lógica compleja, permite orquestar agentes como nodos en un grafo, con control de estado y rutas condicionales.
CrewAI	Ideal para crear equipos de agentes con roles definidos. Buen balance entre simplicidad y escalabilidad para proyectos reales.
Google ADK	Soporta Agentes Secuenciales, Paralelos y en Bucle, que pueden combinarse en estructuras jerárquicas. Incluye herramientas integradas de evaluación y pruebas estructuradas.
LlamaIndex	Framework centrado en la conexión de LLMs con fuentes de datos externas, crucial para aplicaciones RAG y agentes especializados en consulta de datos.

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Recurso	Descripción
Mastering Multi-Agent Systems	Libro en formato PDF con información teórica y practica sobre MAS
Agentic AI	Curso de DeepLearning.AI sobre IA Agentica

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Follow these steps to configure a custom command in the Gemini CLI that acts as an expert in technical documentation:
*** More information: https://codelabs.developers.google.com/gemini-cli-hands-on#10 ***

1. Create a commands folder in your global configuration directory (~/.gemini/commands/) or your local project directory (<your-project-root>/.gemini/commands/).
2. Create a file named: generate_code_docs.toml.
3. Add the following prompt (or your own prompt) to the file and save it.

description="Create clear, accurate, and accessible documentation including READMEs, user guides, tutorials, ADRs, and code comments."
prompt = """