Sumérgete en la ingeniería de contexto para IA. Esta guía aborda principios clave, desde prompt vs. contexto hasta estrategias avanzadas como gestión de memoria, context rot y diseño multiagente.
El panorama del desarrollo de IA ha experimentado una transformación profunda. Donde antes nos obsesionábamos con crear el prompt perfecto, ahora nos enfrentamos a un reto mucho más complejo: construir arquitecturas de información completas que rodean y potencian a nuestros modelos de lenguaje.
Este cambio marca la evolución de la ingeniería de prompts a la ingeniería de contexto, y representa nada menos que el futuro del desarrollo de IA práctico. Los sistemas que hoy aportan valor real no dependen de prompts mágicos. Tienen éxito porque sus arquitectos han aprendido a orquestar ecosistemas de información integrales.
Andrej Karpathy capturó esta evolución perfectamente cuando describió la ingeniería de contexto como la práctica cuidadosa de poblar la ventana de contexto con exactamente la información adecuada en el momento preciso. Esta afirmación, en apariencia simple, revela una verdad fundamental: el LLM ya no es la estrella del espectáculo. Es un componente crítico dentro de un sistema cuidadosamente diseñado donde cada fragmento de información—cada memoria, cada descripción de herramienta, cada documento recuperado—ha sido posicionado deliberadamente para maximizar los resultados.
Las raíces de la ingeniería de contexto son más profundas de lo que muchos piensan. Aunque el debate sobre la ingeniería de prompts explotó entre 2022 y 2023, los conceptos fundacionales de la ingeniería de contexto surgieron hace más de dos décadas desde la computación ubicua y la investigación en interacción humano-computadora.
En 2001, Anind K. Dey estableció una definición sorprendentemente visionaria: el contexto incluye cualquier información que ayude a caracterizar la situación de una entidad. Este marco temprano sentó las bases de cómo pensamos la comprensión de entornos por parte de las máquinas.
La evolución de la ingeniería de contexto se ha desplegado en fases distintas, cada una moldeada por avances en inteligencia de máquina:
Era 1.0: Computación Primitiva (1990s–2020) — Durante este periodo, las máquinas solo podían manejar entradas estructuradas y señales ambientales básicas. Los humanos soportaban toda la carga de traducir contextos a formatos procesables por máquina. Piensa en aplicaciones de escritorio, apps móviles con sensores y chatbots tempranos con árboles de respuesta rígidos.
Era 2.0: Inteligencia Centrada en el Agente (2020–Presente) — El lanzamiento de GPT-3 en 2020 supuso un cambio de paradigma. Los grandes modelos de lenguaje trajeron comprensión genuina del lenguaje natural y la capacidad de trabajar con intenciones implícitas. Esta era habilitó colaboración auténtica humano-agente, donde la ambigüedad y la información incompleta se volvieron manejables mediante comprensión sofisticada del lenguaje y aprendizaje en contexto.
Eras 3.0 y 4.0: Inteligencia Humana y Sobrehumana (Futuro) — Las próximas olas prometen sistemas capaces de captar y procesar información de alta entropía con fluidez humana, avanzando eventualmente más allá de respuestas reactivas para construir proactivamente contexto y anticipar necesidades no expresadas por los usuarios.
En esencia, la ingeniería de contexto es la disciplina sistemática de diseñar y optimizar cómo fluye la información contextual a través de los sistemas de IA—desde la recolección inicial, pasando por el almacenamiento y la gestión, hasta su uso final para mejorar la comprensión y ejecución de tareas por la máquina.
Podemos expresarlo matemáticamente como una función de transformación:
$CE: (C, T) \rightarrow f_{context}$
Donde:
Desglosando en términos prácticos, revela cuatro operaciones fundamentales:
La ingeniería de contexto aborda una asimetría fundamental en la comunicación humano-máquina. Cuando los humanos conversan, rellenan huecos sin esfuerzo gracias al conocimiento cultural compartido, inteligencia emocional y conciencia situacional. Las máquinas carecen de estas capacidades.
Esta brecha se manifiesta como entropía de información. La comunicación humana es eficiente porque asumimos grandes cantidades de contexto compartido. Las máquinas requieren que todo esté representado explícitamente. La ingeniería de contexto consiste, en esencia, en preprocesar los contextos para las máquinas—comprimir la complejidad de alta entropía de las intenciones y situaciones humanas en representaciones de baja entropía que la máquina pueda procesar.
A medida que avanza la inteligencia de las máquinas, esta reducción de entropía se automatiza cada vez más. Hoy, en la Era 2.0, los ingenieros deben orquestar manualmente gran parte de esta reducción. En la Era 3.0 y más allá, las máquinas asumirán progresivamente más de esta carga de forma independiente. Sin embargo, el reto clave permanece: cerrar la brecha entre la complejidad humana y la comprensión de la máquina.
Un error común es confundir estas dos disciplinas. En realidad, representan enfoques fundamentalmente distintos del diseño de sistemas de IA.
La ingeniería de prompts se centra en crear instrucciones individuales o consultas para moldear el comportamiento del modelo. Consiste en optimizar la estructura lingüística de lo que comunicas al modelo—la redacción, ejemplos y patrones de razonamiento dentro de una interacción.
La ingeniería de contexto es una disciplina sistémica integral que gestiona todo lo que el modelo encuentra durante la inferencia—incluyendo prompts, pero también documentos recuperados, sistemas de memoria, descripciones de herramientas, información de estado y más.
Considera esta distinción: Pedir a ChatGPT que redacte un correo profesional es ingeniería de prompts. Construir una plataforma de atención al cliente que mantenga el historial de conversaciones en varias sesiones, acceda a los detalles de la cuenta del usuario y recuerde tickets previos de soporte—eso es ingeniería de contexto.
| Dimensión | Ingeniería de Prompts | Ingeniería de Contexto |
|---|---|---|
| Área de Enfoque | Optimización de instrucciones individuales | Ecosistema de información integral |
| Alcance | Palabras, redacción, ejemplos | Herramientas, memoria, arquitectura de datos, estructura |
| Persistencia | Sin estado—sin retención de memoria | Con estado y memoria a largo plazo |
| Escalabilidad | Limitada y frágil a escala | Altamente escalable y robusta |
| Ideal Para | Tareas puntuales, generación de contenido | Aplicaciones de IA de producción |
| Complejidad | Baja barrera de entrada | Alta—requiere experiencia en diseño de sistemas |
| Fiabilidad | Impredecible a escala | Consistente y fiable |
| Mantenimiento | Frágil ante cambios de requisitos | Modular y mantenible |
El punto crucial: Las aplicaciones de LLM en producción requieren abrumadoramente ingeniería de contexto, no solo prompts ingeniosos. Como observó Cognition AI, la ingeniería de contexto se ha convertido en la responsabilidad principal de los ingenieros que construyen agentes de IA.
En los sistemas de IA líderes—desde Claude y ChatGPT hasta agentes especializados desarrollados por Anthropic y otros laboratorios de vanguardia—han cristalizado cuatro estrategias esenciales para una gestión de contexto efectiva. Pueden implementarse por separado o combinarse para mayor efecto.
El principio fundamental es simple y elegante: no obligues al modelo a recordarlo todo. Mejor, persiste la información clave fuera de la ventana de contexto para que sea accesible cuando se necesite.
Scratchpads ofrecen la implementación más intuitiva. Igual que los humanos anotan ideas para resolver problemas complejos, los agentes de IA usan scratchpads para guardar información para referencia futura. Puede ser tan sencillo como una herramienta para guardar notas, o tan sofisticado como campos en un objeto de estado en tiempo de ejecución que persisten entre pasos de ejecución.
El investigador multiagente de Anthropic lo demuestra perfectamente: el LeadResearcher empieza formulando un plan y guardándolo en Memoria para su persistencia, reconociendo que si la ventana de contexto supera los 200.000 tokens, se producirá truncamiento y el plan debe conservarse.
Memorias extienden el concepto de scratchpad entre sesiones. En lugar de capturar información solo dentro de una tarea (memoria de sesión), los sistemas pueden construir memorias a largo plazo que evolucionan en múltiples interacciones usuario-agente. Este patrón es estándar en productos como ChatGPT, Claude Code, Cursor y Windsurf.
Iniciativas como Reflexion introdujeron memorias reflexivas—haciendo que el agente reflexione sobre cada turno y genere recuerdos para el futuro. Generative Agents extendió esto sintetizando memorias periódicamente a partir de colecciones de retroalimentación pasada.
Tres Tipos de Memorias:
Una vez que la información está preservada, el agente debe recuperar solo lo relevante para la tarea actual. Una mala selección puede ser tan perjudicial como no tener memoria—la información irrelevante confunde al modelo o provoca alucinaciones.
Mecanismos de Selección de Memoria:
Enfoques simples emplean archivos fijos siempre incluidos. Claude Code usa un archivo CLAUDE.md para memorias procedurales, mientras Cursor y Windsurf usan archivos de reglas. Sin embargo, esta táctica no escala si el agente acumula cientos de hechos y relaciones.
Para colecciones de memoria grandes, lo habitual es el recupero por embeddings y gráficos de conocimiento. El sistema convierte memorias y la consulta en vectores, y recupera las memorias más semánticamente similares.
Pero como demostró Simon Willison en la AIEngineer World’s Fair, esto puede fallar espectacularmente. ChatGPT inyectó su ubicación desde memorias en una imagen generada, probando que incluso sistemas sofisticados pueden recuperar memorias inapropiadamente. Subraya la importancia de una ingeniería meticulosa.
Selección de Herramientas presenta su propio reto. Cuando los agentes acceden a decenas o cientos de herramientas, enumerarlas todas puede confundir—las descripciones se solapan y los modelos eligen herramientas inapropiadas. Una solución efectiva: aplicar principios RAG a las descripciones de herramientas. Recuperando solo las relevantes semánticamente, se han logrado mejoras triples en precisión de selección.
Recuperación de Conocimiento es probablemente el espacio de problemas más rico. Los agentes de código lo ejemplifican a escala de producción. Como destacó un ingeniero de Windsurf, indexar código no equivale a recuperar contexto eficaz. Realizan indexado y búsqueda por embeddings con análisis AST y fragmentación en límites semánticamente significativos. Pero la búsqueda por embeddings pierde fiabilidad en grandes bases de código. El éxito requiere combinar técnicas como búsqueda de archivos, recuperación por gráficos de conocimiento y un paso de re-rankeado por relevancia.
Cuando los agentes abordan tareas de largo horizonte, el contexto se acumula naturalmente. Notas, resultados de herramientas e historial de interacción pueden exceder rápidamente la ventana de contexto. Las estrategias de compresión abordan este reto destilando información inteligentemente y preservando lo esencial.
Resumir es la técnica principal. Claude Code implementa “auto-compact”—cuando el contexto alcanza el 95% de capacidad, resume toda la trayectoria de interacciones usuario-agente. Puede emplear varias estrategias:
Cognition AI reveló que usan modelos ajustados para resumir en los límites entre agentes y así reducir el uso de tokens en la transferencia de conocimiento—demostrando la profundidad de ingeniería necesaria.
Recorte de Contexto es un enfoque complementario. En vez de usar un LLM para resumir, el recorte elimina partes mediante reglas fijas—removiendo mensajes antiguos, filtrando por importancia o usando podadores entrenados como Provence para tareas de preguntas y respuestas.
El aprendizaje clave: Lo que eliminas importa tanto como lo que mantienes. Un contexto enfocado de 300 tokens suele superar a otro de 113.000 tokens dispersos en tareas conversacionales.
Finalmente, las estrategias de aislamiento reconocen que tareas diferentes requieren información diferente. En vez de meter todo en una única ventana, el aislamiento reparte contexto entre sistemas especializados.
Arquitecturas Multiagente son lo más frecuente. La biblioteca Swarm de OpenAI fue diseñada explícitamente en torno a la “separación de responsabilidades”, donde subagentes especializados manejan tareas concretas con sus propias herramientas, instrucciones y ventanas de contexto.
La investigación de Anthropic demuestra el poder de este enfoque: muchos agentes con contextos aislados superaron implementaciones monoagente, principalmente porque cada subagente puede dedicar su ventana de contexto a una sub-tarea más acotada. Los subagentes operan en paralelo y exploran aspectos diferentes simultáneamente.
Sin embargo, los sistemas multiagente suponen compromisos. Anthropic reportó hasta quince veces más uso de tokens frente al chat monoagente. Esto requiere orquestación cuidadosa, prompts para planificación y mecanismos de coordinación sofisticados.
Entornos Sandbox son otra estrategia de aislamiento. El CodeAgent de HuggingFace lo muestra: en vez de devolver JSON que el modelo debe interpretar, el agente genera código que se ejecuta en un sandbox. Solo los outputs seleccionados (valores de retorno) se pasan al LLM, manteniendo objetos pesados fuera del contexto. Este enfoque es ideal para datos visuales y de audio.
Aislamiento de Estado es quizás la técnica menos valorada. El estado en ejecución de un agente puede diseñarse como un esquema estructurado (como un modelo Pydantic) con varios campos. Un campo (como mensajes) se expone al LLM en cada paso, mientras los demás quedan aislados para uso selectivo. Así se logra control granular sin complejidad arquitectónica.
Aunque los avances en longitud de contexto han sido celebrados, investigaciones recientes revelan una realidad preocupante: más contexto no significa automáticamente mejor rendimiento.
Un estudio referente que analizó 18 LLMs líderes—incluyendo GPT-4.1, Claude 4, Gemini 2.5 y Qwen 3—descubrió el fenómeno del context rot: la degradación impredecible y a menudo severa del rendimiento a medida que la entrada crece.
1. Degradación No Uniforme
El rendimiento no cae de forma lineal ni predecible. Los modelos muestran descensos bruscos e idiosincráticos según el modelo y la tarea. Un modelo puede mantener 95% de precisión hasta una longitud, y de repente caer a 60%. Estos “precipicios” varían entre modelos.
2. La Complejidad Semántica Amplifica el Context Rot
Tareas simples (como copiar palabras repetidas o recuperación semántica exacta) muestran declive moderado. Pero cuando la tarea exige similitud semántica y no coincidencia exacta, el rendimiento cae abruptamente. Añadir distractores plausibles—información parecida pero incorrecta—empeora la precisión.
3. Sesgo Posicional y Colapso de Atención
La atención de los transformers no escala linealmente con contextos largos. Los tokens al inicio (sesgo de primacía) y al final (sesgo de recencia) reciben atención desproporcionada. En casos extremos, la atención colapsa y el modelo ignora gran parte de la entrada.
4. Patrones Específicos de Fallo según el Modelo
Cada LLM se comporta de forma única a escala:
5. Impacto Real en Conversación
Quizás lo más revelador: en el benchmark LongMemEval, los modelos con acceso a conversaciones completas (~113k tokens) rindieron mejor recibiendo solo el segmento focalizado de 300 tokens. Esto muestra que el context rot degrada tanto la recuperación como el razonamiento en diálogos reales.
La principal conclusión de la investigación sobre context rot es clara: la cantidad de tokens de entrada no determina la calidad. Cómo se construye, filtra y presenta el contexto es igual o más importante.
Esto valida toda la disciplina de la ingeniería de contexto. Más que ver ventanas largas como solución mágica, los equipos sofisticados reconocen que una ingeniería de contexto cuidadosa—mediante compresión, selección y aislamiento—es esencial para mantener el rendimiento con entradas sustanciales.
Claude Code y Cursor representan lo último en ingeniería de contexto para asistencia en código:
Recolección: Reúnen contexto de múltiples fuentes—archivos abiertos, estructura de proyecto, historial de ediciones, salida de terminal y comentarios del usuario.
Gestión: En vez de volcar todos los archivos en el prompt, comprimen inteligentemente. Claude Code usa resúmenes jerárquicos. El contexto se etiqueta por función (“archivo editado”, “dependencia referenciada”, “mensaje de error”).
Uso: En cada turno, el sistema selecciona los archivos y elementos contextuales relevantes, los presenta de forma estructurada y mantiene pistas separadas para razonamiento y salida visible.
Compresión: Al acercarse al límite, auto-compact resume la trayectoria de interacción, preservando las decisiones clave.
Resultado: Estas herramientas siguen siendo útiles en grandes proyectos (miles de archivos) sin perder rendimiento, pese a las restricciones de ventana.
Tongyi DeepResearch muestra cómo la ingeniería de contexto permite tareas complejas de investigación:
Pipeline de Síntesis de Datos: No depende de datos manuales, sino de un enfoque de síntesis que genera preguntas de investigación a nivel doctoral mediante iteraciones de complejidad creciente. Cada iteración profundiza y construye tareas de razonamiento más complejas.
Gestión de Contexto: Usa el paradigma IterResearch—en cada ronda, reconstruye un workspace reducido con solo lo esencial de la ronda previa. Así evita la “asfixia cognitiva” al acumular todo en una ventana.
Exploración Paralela: Varios agentes investigan en paralelo, cada uno con contexto aislado. Un agente de síntesis integra hallazgos para respuestas completas.
Resultados: Tongyi DeepResearch compite con sistemas propietarios como OpenAI DeepResearch, logrando 32.9 en Humanity’s Last Exam y 75 en benchmarks centrados en usuario.
La investigación de Anthropic muestra cómo el aislamiento y la especialización mejoran el rendimiento:
Arquitectura: Subagentes especializados gestionan tareas específicas (revisión, síntesis, verificación) con ventanas de contexto separadas.
Beneficios: Este enfoque superó a los sistemas monoagente, con el contexto de cada subagente optimizado para su tarea.
Compromiso: Aunque la calidad es superior, el uso de tokens puede multiplicarse por quince frente al chat monoagente.
Esto refleja un aprendizaje clave: la ingeniería de contexto exige equilibrar calidad, velocidad y coste. El balance óptimo depende de cada caso de uso.
Implementar ingeniería de contexto efectiva requiere pensar sistemáticamente en tres dimensiones: recolección y almacenamiento, gestión y uso.
Opciones Tecnológicas de Almacenamiento:
Patrones de Diseño:
Principio clave: Diseña para recuperación eficiente, no solo para almacenamiento. El sistema óptimo es aquel donde encuentras rápidamente lo que necesitas.
Procesamiento de Contexto Textual:
Procesamiento de Contexto Multimodal:
Organización de Contexto:
Abstracción de Contexto (Self-Baking):
El término “self-baking” se refiere a la capacidad del contexto de mejorar tras procesamientos repetidos. Patrones incluyen:
Selección de Contexto:
Compartición de Contexto:
Dentro de un sistema:
Entre sistemas:
Inferencia Proactiva de Usuario:
A medida que la ingeniería de contexto se vuelve central en IA, ciertas habilidades diferencian a los equipos efectivos de los que luchan por escalar.
Los equipos deben comprender qué información sirve a cada tarea. No es solo reunir datos, es entender los requisitos a fondo para separar lo esencial del ruido.
En la Práctica:
Diseñar memorias efectivas requiere entender los tipos y cuándo usarlos:
Más allá del simple matching por palabras clave:
Cada byte supone un compromiso:
Con varios agentes, herramientas y memorias, la orquestación es esencial:
La ingeniería de contexto es, en el fondo, una disciplina de optimización:
Como comentó un ingeniero senior, el camino más rápido para entregar software de IA de calidad a clientes es tomar pequeños conceptos modulares de la construcción de agentes e incorporarlos en productos existentes.
Comienza con ingeniería de prompts básica y memoria tipo scratchpad. Solo añade complejidad (aislamiento multiagente, recuperación sofisticada) cuando la evidencia lo justifique.
Utiliza herramientas como LangSmith para observabilidad. Rastrea:
La curación manual no escala. Implementa:
La calidad del contexto importa más cuando puedes comprender qué ve el modelo. Usa:
En vez de empezar con “¿qué LLM usamos?”, empieza con “¿qué contexto necesita esta tarea?”. El LLM es un componente de un sistema impulsado por contexto.
Separa:
Cada capa cumple un propósito y puede optimizarse por separado.
1. Context Rot y Escalabilidad
Aunque existen técnicas para mitigarlo, el problema fundamental persiste. Al crecer la entrada, se requieren mecanismos de selección y compresión más sofisticados.
2. Consistencia y Coherencia de Memoria
Mantener coherencia entre diferentes tipos de memoria y escalas temporales es complicado. Memorias conflictivas o desactualizadas degradan el rendimiento.
3. Privacidad y Divulgación Selectiva
A medida que los sistemas guardan más contexto de los usuarios, equilibrar personalización y privacidad es crucial. Surge el problema de “la ventana de contexto ya no les pertenece” cuando aparece información inesperada.
4. Sobrecarga Computacional
La ingeniería avanzada de contexto añade coste computacional. Selección, compresión y recuperación consumen recursos. Encontrar el equilibrio óptimo sigue siendo un reto abierto.
1. Ingenieros de Contexto Aprendidos
En vez de gestionar el contexto manualmente, los sistemas podrían aprender estrategias óptimas de selección mediante meta-aprendizaje o refuerzo.
2. Emergencia de Mecanismos Simbólicos
Investigaciones recientes sugieren que los LLMs desarrollan mecanismos simbólicos emergentes. Aprovechar esto permitiría abstracción y razonamiento más sofisticados.
3. Herramientas Cognitivas y Programación de Prompts
Frameworks como “Cognitive Tools” de IBM encapsulan operaciones de razonamiento como componentes modulares. Así, la ingeniería de contexto se asemeja al software componible—piezas pequeñas y reutilizables que cooperan.
4. Teoría de Campos Neurales para Contexto
En vez de elementos discretos, modelar el contexto como un campo neuronal continuo permitiría gestión más fluida y adaptable.
5. Semántica Cuántica y Superposición
La investigación inicial explora si el contexto puede aprovechar la superposición cuántica—donde la información existe en varios estados hasta que se necesita. Esto podría revolucionar el almacenamiento y recuperación de contexto.
Estamos en un punto de inflexión en el desarrollo de IA. Durante años, el enfoque estuvo en hacer modelos más grandes e inteligentes. La pregunta era: “¿Cómo mejoramos el LLM?”
La pregunta de frontera hoy es diferente: “¿Cómo diseñamos sistemas alrededor de los LLMs para extraer todo su potencial?”
La ingeniería de contexto responde a esa pregunta. No es un truco técnico menor—es una disciplina fundamental para construir sistemas de IA fiables, escalables y realmente útiles en producción.
La evidencia es abrumadora. Equipos en Anthropic, Alibaba (Tongyi) y grandes tecnológicas han demostrado que la ingeniería de contexto sofisticada supera al simple aumento de escala. Un pequeño equipo bien coordinado, con un modelo menos potente pero gestión de contexto cuidadosa, supera sistemáticamente a grandes equipos con acceso a modelos frontera pero mala disciplina contextual.
Esto tiene implicaciones profundas:
La ingeniería de prompts se centra en crear una instrucción única para un LLM. La ingeniería de contexto es una disciplina sistémica más amplia que gestiona todo el ecosistema de información para un modelo de IA, incluyendo memoria, herramientas y datos recuperados, para optimizar el rendimiento en tareas complejas y con estado.
El context rot es la degradación impredecible del rendimiento de un LLM a medida que su contexto de entrada se hace más largo. Los modelos pueden mostrar caídas bruscas en precisión, ignorar partes del contexto o alucinar, lo que demuestra la necesidad de gestionar cuidadosamente la calidad del contexto más que la cantidad.
Las cuatro estrategias son: 1. Escribir Contexto (persistir información fuera de la ventana de contexto, como notas o memoria), 2. Seleccionar Contexto (recuperar solo la información relevante), 3. Comprimir Contexto (resumir o recortar para ahorrar espacio), y 4. Aislar Contexto (usar sistemas multiagente o sandboxes para separar preocupaciones).
Arshia es ingeniera de flujos de trabajo de IA en FlowHunt. Con formación en ciencias de la computación y una pasión por la IA, se especializa en crear flujos de trabajo eficientes que integran herramientas de IA en las tareas cotidianas, mejorando la productividad y la creatividad.
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