Google lanza la versión 1.0 de Genkit Go, su framework open-source para desarrollar inteligencia artificial en Go

Google presenta Genkit Go 1.0, un framework open-source que facilita el desarrollo y la integración de inteligencia artificial en entornos Go.

Google ha lanzado la versión 1.0 de Genkit Go, su primer framework open source para el desarrollo de inteligencia artificial en el ecosistema de Go, que permite a desarrolladores crear y desplegar aplicaciones de IA listas para producción. Esta importante actualización introduce mejoras que facilitan la integración y el manejo de modelos de IA en entornos de desarrollo.

Entre las novedades más destacadas está el nuevo comando CLI genkit init:ai-tools, que integra directamente herramientas de asistencia en codificación con IA, como Gemini, Firebase, Claude y Cursor. Esto permite acceder rápidamente a asistentes de IA especializados, mejorando la eficiencia y fluidez en el proceso de desarrollo.

Otra innovación clave en Genkit Go 1.0 es la capacidad de construir flujos de trabajo seguros y tipados en Go, usando estructuras de datos con Go-Structs y validación mediante JSON-Schema. Esta funcionalidad permite estructurar de forma fiable las respuestas de modelos de IA y facilita las pruebas y validaciones del sistema. Por ejemplo, se puede definir un flujo que genera recetas culinarias basadas en ingredientes y preferencias alimentarias, construyendo prompts dinámicos, enviándolos a modelos como Google Gemini y procesando las respuestas en estructuras claras y verificables.

El framework también soporta la integración de APIs externas a través de Tool Calling, lo que permite acceder a modelos de Google AI, Vertex AI, OpenAI, Anthropic y Ollama mediante una interfaz unificada. La implementación se realiza de forma sencilla mediante endpoints HTTP, simplificando la integración en distintas aplicaciones.

Además, Genkit Go 1.0 incluye una interfaz autónoma de línea de comandos y una interfaz interactiva para desarrolladores que facilitan la creación de pruebas, la depuración y el monitoreo de los flujos de trabajo de IA. Con estas herramientas, la ciudadanía puede explorar, probar y optimizar sus flujos de forma más eficiente y segura.