Aprende a diseñar el contexto para agentes de IA gestionando la retroalimentación de herramientas, optimizando el uso de tokens e implementando estrategias como offloading, compresión y aislamiento para construir agentes de nivel productivo que sean fiables y escalables.
Construir agentes de IA fiables para producción es fundamentalmente distinto a desarrollar simples aplicaciones de chat. Mientras que los modelos de chat operan con una ventana de contexto relativamente estática —principalmente el mensaje del usuario y las instrucciones del sistema—, los agentes enfrentan un reto mucho más complejo. Los agentes realizan llamadas a herramientas en bucles, y la salida de cada herramienta pasa a formar parte del contexto que el LLM debe procesar en el siguiente paso. Esta acumulación dinámica de contexto da lugar a lo que muchos profesionales llaman ahora el “problema de la ingeniería de contexto”. A medida que más equipos comenzaron a construir agentes en 2024, surgió una comprensión compartida: gestionar el contexto no es una tarea trivial. Es, probablemente, el mayor reto de ingeniería al construir agentes de nivel productivo. Este artículo explora los principios, estrategias y técnicas prácticas de ingeniería de contexto que te ayudarán a crear agentes que escalen eficientemente, mantengan el rendimiento y controlen los costes.
La ingeniería de contexto representa un cambio fundamental en la forma en que pensamos la construcción de sistemas de IA. El término fue popularizado por Andrej Karpathy, quien lo definió como “el delicado arte y ciencia de llenar la ventana de contexto con la información justa para el siguiente paso”. Esta definición captura algo esencial: la ventana de contexto de un LLM es como la RAM de un ordenador—tiene capacidad limitada, y lo que introduces en ella afecta directamente al rendimiento. Así como un sistema operativo gestiona cuidadosamente qué datos caben en la RAM del CPU, los ingenieros que construyen agentes deben curar con esmero qué información fluye a la ventana de contexto del LLM en cada paso de la ejecución.
El concepto surgió de una experiencia compartida en la comunidad de ingeniería de IA. Cuando los desarrolladores empezaron a construir agentes con seriedad, descubrieron que el enfoque ingenuo —simplemente devolver todas las salidas de herramientas al historial de mensajes— conducía a problemas catastróficos. Un desarrollador construyendo un agente de investigación profunda, por ejemplo, podía observar que una sola ejecución consumía 500.000 tokens, costando entre $1 y $2 por ejecución. Esto no era una limitación de la arquitectura del agente en sí, sino un fallo en la ingeniería del contexto. El problema no es solo alcanzar el límite de la ventana de contexto, aunque esto es una preocupación real. Investigaciones de Chroma y otros han documentado lo que se denomina “context rot” (pudrición del contexto): un fenómeno en el que el rendimiento del LLM realmente empeora a medida que aumenta la longitud del contexto, incluso cuando teóricamente el modelo admite más tokens. Esto significa que rellenar la ventana de contexto a ciegas no solo encarece tu agente; también lo hace funcionar peor.
La ingeniería de contexto se aplica a tres tipos principales de contexto con los que trabajan los agentes: instrucciones (prompts del sistema, memorias, ejemplos few-shot, descripciones de herramientas), conocimiento (hechos, información histórica, expertise de dominio) y herramientas (retroalimentación de llamadas a herramientas y sus resultados). Cada uno requiere un enfoque de ingeniería diferente, y el reto está en orquestar estos tres tipos eficazmente mientras el agente ejecuta docenas o incluso cientos de pasos.
La importancia de la ingeniería de contexto no puede subestimarse para quienes construyen agentes a escala. Considera la magnitud de los sistemas de agentes modernos: el sistema de investigación multi-agente de Anthropic opera con agentes que realizan cientos de llamadas a herramientas por tarea. La investigación de Cognition sobre arquitecturas de agentes reveló que los agentes productivos típicamente mantienen conversaciones de cientos de turnos. Si multiplicas el número de llamadas a herramientas por el coste en tokens de cada salida, comprenderás rápidamente por qué la gestión del contexto es la labor principal de los ingenieros que construyen agentes de IA. Sin una ingeniería de contexto adecuada, tu agente se vuelve económicamente inviable y técnicamente poco fiable.
El argumento económico es claro. Si cada ejecución de agente cuesta entre $1 y $2 por un consumo excesivo de tokens, y ejecutas miles de agentes al día, estarás gastando miles de dólares diarios que podrían eliminarse gestionando mejor el contexto. Pero el argumento de rendimiento es igual de importante. A medida que el contexto crece, los LLMs experimentan varios modos de fallo. El “envenenamiento de contexto” ocurre cuando una alucinación o error de un paso anterior entra en el contexto e influye en las decisiones siguientes. La “distracción por contexto” sucede cuando el exceso de información sobrepasa la capacidad del modelo para enfocarse en la tarea. La “confusión de contexto” aparece cuando información superflua influye en las respuestas de formas inesperadas. El “choque de contexto” surge cuando partes del contexto se contradicen, creando ambigüedad sobre qué debe hacer el agente después. Estos no son problemas teóricos—son modos de fallo documentados que los equipos encuentran habitualmente al construir agentes sin una buena ingeniería de contexto.
El riesgo es especialmente alto para los agentes de larga duración. Un agente que debe investigar un tema complejo, escribir código, depurarlo e iterar, puede realizar entre 50 y 100 llamadas a herramientas. Sin ingeniería de contexto, el historial de mensajes crecería hasta incluir todos los resultados intermedios, todas las salidas de depuración, todos los intentos fallidos. El agente intentaría decidir mientras se ahoga en información histórica irrelevante. Con una buena ingeniería de contexto, el agente mantiene solo la información necesaria para el paso actual, mejorando drásticamente tanto el rendimiento como la eficiencia de costes.
Una fuente común de confusión es la relación entre la ingeniería de prompts y la ingeniería de contexto. Estos términos están relacionados pero son distintos, y entender la diferencia es fundamental para construir agentes eficaces. La ingeniería de prompts, en su sentido tradicional, hace referencia a la creación cuidadosa del prompt inicial—el mensaje del sistema y el del usuario—que envías a un modelo de lenguaje. Cuando trabajas con ChatGPT o Claude en una interfaz de chat, dedicas tiempo a optimizar ese prompt inicial para obtener mejores resultados. Puedes afinar las instrucciones, añadir ejemplos, clarificar el formato de salida deseado. Esto es ingeniería de prompts, y sigue siendo importante.
La ingeniería de contexto es un concepto más amplio que abarca la ingeniería de prompts pero va mucho más allá. Se aplica específicamente a agentes, donde el contexto no es estático, sino dinámico y evolutivo. En un modelo de chat, el mensaje humano es la entrada principal, y la mayor parte del esfuerzo de ingeniería se dedica a ese mensaje. Con un agente, el juego es fundamentalmente diferente. El agente recibe contexto no solo de la petición inicial humana, sino de las llamadas a herramientas que ocurren durante su trayectoria. En cada paso de la ejecución del agente, nuevo contexto fluye desde la salida de las herramientas. Esto genera un problema en cascada: si incluyes ingenuamente toda esa salida de herramientas en el historial de mensajes, tu ventana de contexto crece exponencialmente en cada paso.
Piensa en esto así: la ingeniería de prompts trata de optimizar las condiciones iniciales. La ingeniería de contexto trata de gestionar todo el flujo de información durante el ciclo de vida del agente. Incluye decisiones sobre qué salidas de herramientas incluir, cómo resumirlas, cuándo comprimir el historial de mensajes, si conviene externalizar información a almacenamiento externo, y cómo estructurar el estado del agente para minimizar el contexto irrelevante. La ingeniería de prompts es un subconjunto de la ingeniería de contexto. Las instrucciones del sistema y del usuario siguen siendo importantes—forman parte del contexto a diseñar. Pero la ingeniería de contexto también abarca todas las estrategias para gestionar el contexto dinámico que se acumula a medida que el agente ejecuta.
El marco más práctico para la ingeniería de contexto se desglosa en cuatro estrategias complementarias: escribir, seleccionar, comprimir y aislar. Estas estrategias pueden implementarse individualmente o en combinación, y constituyen la base de cómo los agentes productivos gestionan el contexto de manera eficaz. Comprender cada estrategia y saber cuándo aplicarla es esencial para construir agentes que escalen.
La estrategia de “escribir” consiste en guardar contexto fuera de la ventana de contexto, de modo que esté disponible para el agente pero no consuma tokens en el historial de mensajes. Esta es quizá la técnica más poderosa de ingeniería de contexto porque aborda directamente el problema de acumulación de tokens. En lugar de incluir todas las salidas de herramientas en el historial, se escriben en un sistema externo y se mantiene solo una referencia o resumen en el contexto.
Los scratchpads son una implementación de esta estrategia. El concepto se toma de cómo los humanos resolvemos problemas complejos: tomamos notas, apuntamos resultados intermedios y los consultamos cuando los necesitamos. Los agentes pueden hacer lo mismo. El sistema de investigación multi-agente de Anthropic es un ejemplo claro: el agente LeadResearcher guarda su plan en memoria al inicio de la tarea. Esto es crucial porque si la ventana de contexto supera los 200.000 tokens, se truncará, y perder el plan sería catastrófico. Al escribir el plan en un scratchpad, el agente garantiza que esa información crítica persista incluso si se llena la ventana de contexto. Los scratchpads pueden implementarse como una llamada a herramienta que escribe en el sistema de archivos, como un campo en el objeto de estado del agente en tiempo de ejecución (como en LangGraph), o como entradas en una base de datos. Lo clave es que la información se almacena externamente y puede recuperarse bajo demanda.
Las memorias extienden el concepto a varias sesiones o hilos. Mientras que los scratchpads ayudan a resolver una sola tarea, las memorias permiten que los agentes aprendan y mejoren a través de muchas tareas. El framework Reflexion introdujo la idea de la reflexión—tras cada turno, el agente genera un resumen de lo aprendido y lo guarda como memoria. Generative Agents llevó esto más allá, sintetizando memorias periódicamente a partir de colecciones de feedback pasado. Estos conceptos han llegado a productos populares como ChatGPT, Cursor y Windsurf, que autogeneran memorias a largo plazo que persisten entre sesiones. Un agente puede almacenar memorias episódicas (ejemplos de comportamientos deseados), memorias procedimentales (instrucciones sobre cómo hacer algo) y memorias semánticas (hechos y conocimientos de dominio). Al guardar estas memorias externamente, el agente mantiene una base de conocimiento rica sin saturar la ventana de contexto.
El reto de la estrategia de escribir es decidir qué guardar y cómo organizarlo. No quieres guardar todo—eso anula el propósito. Debes guardar solo la información que será útil en pasos futuros pero que no es necesaria inmediatamente. Para un agente de investigación profunda, podrías guardar artículos completos en disco y mantener solo un resumen en el contexto. Para un agente de código, podrías guardar toda la base de código en el sistema de archivos y mantener solo el archivo actual en el contexto. La clave está en ser selectivo sobre qué guardar y asegurar que lo que queda en el contexto sea suficiente para que el agente sepa qué se ha guardado y cómo recuperarlo si lo necesita.
La estrategia de “seleccionar” consiste en elegir qué contexto incluir en el historial de mensajes en cada paso. Aquí el agente decide qué información necesita realmente para la decisión actual. Si has guardado contexto en almacenamiento externo, necesitas un mecanismo para seleccionar qué recuperar cuando sea relevante. Puede ser tan simple como que el agente haga una llamada a herramienta para leer un archivo, o más sofisticado, usando embeddings o grafos de conocimiento para hallar información relevante semánticamente.
En el caso de los scratchpads, la selección suele ser sencilla. El agente puede leer el scratchpad cuando necesita consultar el plan o notas previas. Para memorias, la selección es más compleja. Si un agente ha acumulado cientos de memorias a través de muchas sesiones, no puede incluirlas todas en el contexto. En su lugar, debe seleccionar las más relevantes. Aquí es donde los embeddings son útiles. Puedes hacer embedding de cada memoria y usar búsqueda semántica para encontrar las más relevantes para la tarea actual. El sistema de memorias de ChatGPT es un buen ejemplo: almacena memorias específicas de usuario y selecciona las relevantes para incluir en el contexto según la conversación actual.
El reto de la selección es asegurar que eliges la información adecuada. Si seleccionas muy poco, el agente carece de contexto importante y toma malas decisiones. Si seleccionas demasiado, vuelves al problema inicial de contexto saturado. Algunos agentes usan una heurística simple: siempre incluir ciertos archivos o memorias (como un archivo CLAUDE.md en Claude Code, o un archivo de reglas en Cursor). Otros emplean mecanismos de selección más sofisticados basados en similitud semántica o razonamiento explícito del agente sobre qué es relevante. El mejor enfoque depende de tu caso de uso, pero el principio es claro: sé intencional con el contexto que incluyes en cada paso.
La estrategia de “comprimir” consiste en reducir el tamaño del contexto manteniendo la información que el agente necesita. Esto es diferente de borrar contexto—la compresión implica resumir, abstraer o reformatear la información para hacerla más concisa. La compresión es especialmente importante para gestionar el historial de mensajes cuando un agente ejecuta muchos pasos. Incluso con offloading y selección, el historial puede crecer significativamente. La compresión ayuda a mantenerlo controlado.
Un enfoque de compresión es la resumización. Cuando un agente completa una fase de trabajo, puedes resumir lo ocurrido y reemplazar los registros detallados por el resumen. Por ejemplo, si un agente investigó un tema en 10 pasos y realizó 10 llamadas a herramientas, podrías reemplazar todo eso con un solo resumen: “Investigó el tema X y encontró que Y es el hallazgo clave”. Esto preserva la información esencial y reduce drásticamente el número de tokens. El reto es hacer la resumización de manera que preserve el recall—el agente debe saber lo suficiente sobre el resumen para decidir si necesita recuperar los detalles completos.
La investigación de Cognition sobre arquitectura de agentes enfatiza que la resumización merece un esfuerzo de ingeniería considerable. Incluso emplean modelos ajustados específicamente para resumir, asegurando que toda la información relevante quede capturada. Lo clave es diseñar bien el prompt de la resumización. Debes instruir al modelo de resumen para que capture un conjunto exhaustivo de puntos clave del contexto original, permitiendo que el agente decida después si necesita los detalles completos. Esto es diferente de un resumen casual—es compresión con alto recall.
Otra técnica de compresión son los límites de agente. En sistemas multi-agente, puedes comprimir el contexto en los límites entre agentes. Cuando un agente pasa el trabajo a otro, no transfieres todo el historial de mensajes. En su lugar, pasas un resumen comprimido de lo logrado y lo que el siguiente agente debe saber. Aquí es donde la distinción entre sistemas de agente único y multi-agente cobra importancia. Aunque los sistemas multi-agente introducen complejidad en la comunicación, también proporcionan puntos naturales para compresión y aislamiento de contexto.
La estrategia de “aislar” implica utilizar múltiples agentes con contextos separados en lugar de un solo agente con contexto monolítico. Es el enfoque multi-agente, especialmente útil para tareas complejas que se pueden dividir en subtareas. Al aislar el contexto en agentes específicos, evitas que crezca desmesuradamente y permites que cada agente se enfoque en su rol.
El argumento a favor de sistemas multi-agente es sólido desde la perspectiva de ingeniería de contexto. Si tienes un solo agente gestionando investigación, redacción y edición, su ventana de contexto incluirá información sobre las tres tareas. Pero cuando el agente está escribiendo, no necesita los detalles de la investigación—solo los hallazgos clave. Al editar, tampoco necesita la investigación. Usando agentes separados para investigación, redacción y edición, el contexto de cada uno puede optimizarse para su tarea específica. El agente de investigación incluye herramientas y contexto de investigación. El de redacción, herramientas de escritura y los hallazgos. El de edición, herramientas de edición y el borrador. El contexto de cada agente es más pequeño y enfocado.
El reto de los sistemas multi-agente es la comunicación. Cuando un agente transfiere trabajo a otro, debes asegurarte de que el contexto transferido sea suficiente. Aquí la estrategia de compresión es crítica. El agente de investigación debe comprimir sus hallazgos en una forma que el agente de redacción pueda usar. El de redacción resume el borrador de manera que el de edición pueda trabajar con él. La investigación de Cognition sostiene que esta sobrecarga de comunicación puede ser significativa y requiere una ingeniería cuidadosa para que los sistemas multi-agente funcionen bien. Sin embargo, bien implementados, estos sistemas pueden reducir drásticamente el exceso de contexto y mejorar el rendimiento global.
Las capacidades de automatización de flujos de FlowHunt son especialmente adecuadas para implementar sistemas multi-agente con aislamiento de contexto. Al definir flujos claros con agentes distintos y puntos de transferencia explícitos, puedes asegurar que el contexto se gestione eficientemente en cada etapa. FlowHunt permite definir el estado que fluye entre agentes, implementar compresión en los puntos de transferencia y monitorizar el uso de contexto en todo tu sistema de agentes.
Comprender las cuatro estrategias es una cosa; implementarlas efectivamente es otra. Veamos un ejemplo concreto: construir un agente de investigación profunda. Una implementación ingenua haría que el agente realizara una serie de búsquedas web, incluyera todos los resultados en el historial de mensajes y permitiera que el agente los sintetizase. Esto se vuelve rápidamente caro e ineficaz. Una implementación bien diseñada emplearía las cuatro estrategias.
Primero, el agente usaría la estrategia de “escribir” para guardar los artículos completos en disco a medida que los recupera. En lugar de incluir el texto completo en el historial de mensajes, mantendría solo una referencia o un resumen. Segundo, emplearía la estrategia de “seleccionar” para traer solo los artículos más relevantes al sintetizar los hallazgos. Tercero, aplicaría la estrategia de “comprimir” para resumir los hallazgos en puntos clave antes de pasar a la siguiente fase. Cuarto, si la tarea es lo suficientemente compleja, podría emplear la estrategia de “aislar” dividiendo el trabajo entre agentes de investigación, síntesis y redacción, cada uno con su contexto optimizado.
Los detalles de la implementación importan. Para la estrategia de escribir, debes decidir dónde almacenar los artículos—un sistema de archivos, una base de datos o un vector store. Para seleccionar, debes decidir cómo recuperar los artículos relevantes—búsqueda por palabra clave, búsqueda semántica o razonamiento explícito del agente. Para comprimir, debes diseñar bien el prompt de resumen para garantizar alto recall. Para aislar, debes definir límites claros entre agentes y protocolos de comunicación.
Un aprendizaje clave de la experiencia en producción es que la ingeniería de contexto no es una optimización puntual—es un proceso continuo. Mientras tu agente ejecuta, deberías monitorizar el uso de contexto, identificar cuellos de botella y mejorar iterativamente tu ingeniería de contexto. Herramientas como LangGraph dan visibilidad sobre el estado del agente y el flujo de contexto, facilitando identificar dónde se está acumulando contexto innecesariamente. FlowHunt amplía esto proporcionando visibilidad a nivel de flujo de trabajo, permitiéndote ver cómo fluye el contexto por todo tu sistema de agentes e identificar oportunidades de optimización.
Construir agentes con ingeniería de contexto en producción revela retos que no son evidentes en la teoría. Un reto frecuente es el “problema de selección de contexto”—¿cómo saber qué contexto es realmente relevante? Un agente puede tener acceso a cientos de documentos, miles de memorias o grandes cantidades de datos históricos. Seleccionar el subconjunto correcto no es trivial. La búsqueda semántica con embeddings ayuda, pero no es perfecta. A veces, la información más relevante es algo que el agente no pensaría buscar. Algunos equipos abordan esto haciendo que los agentes razonen explícitamente sobre qué contexto necesitan, realizando llamadas a herramientas para recuperar información específica en vez de depender solo de selección automática. Otros usan una combinación de búsqueda semántica y razonamiento explícito.
Otro reto es el “problema de calidad de resumen”—¿cómo resumir contexto sin perder información crítica? Un mal resumen puede llevar al agente a tomar malas decisiones. La solución es invertir en el paso de resumen. Diseña cuidadosamente el prompt del modelo de resumen. Prueba diferentes enfoques. Considera usar un modelo afinado si tienes suficientes datos. Monitoriza si el agente toma decisiones que sugieran que está perdiendo información importante del contexto resumido.
Un tercer reto es el “problema de comunicación multi-agente”—¿cómo asegurar que el contexto se transfiere efectivamente entre agentes? Aquí los protocolos explícitos importan. Define exactamente qué información debe transferir cada agente al siguiente. Usa formatos estructurados (por ejemplo, JSON) en lugar de texto libre. Incluye metadatos sobre el contexto para que el agente receptor sepa con qué está trabajando. Prueba el protocolo con escenarios realistas para asegurar que funciona en la práctica.
La ingeniería de contexto eficaz requiere medición. Debes saber cuánto contexto usa tu agente, dónde se acumula y cómo afecta al rendimiento. Métricas clave incluyen tokens totales por ejecución, tokens por paso, utilización de la ventana de contexto y métricas de rendimiento como tasa de éxito de tareas y latencia. Al seguir estas métricas, puedes identificar cuándo la ingeniería de contexto funciona y cuándo necesita mejoras.
El uso de tokens es la métrica más obvia. Mide cuántos tokens usa tu agente por ejecución y por paso. Si el uso de tokens crece con el tiempo, es señal de acumulación de contexto. Si es alto respecto a la complejidad de la tarea, probablemente pueda mejorarse la ingeniería de contexto. El coste es otra métrica importante—si resulta caro ejecutar tu agente, la causa suele ser el contexto mal gestionado.
Las métricas de rendimiento son igual de importantes. Rastrea si tu agente toma mejores o peores decisiones a medida que crece el contexto. Si el rendimiento empeora con contextos largos, es evidencia de “context rot”. Si mejora con mejor ingeniería de contexto, valida tu enfoque. Tasa de éxito, latencia y tasa de error son métricas útiles a seguir.
Las capacidades analíticas de FlowHunt facilitan monitorizar estas métricas en los flujos de tus agentes. Integrando la monitorización de ingeniería de contexto en tu plataforma de flujos, puedes ver de un vistazo qué tan bien está funcionando tu estrategia y detectar oportunidades de mejora.
A medida que la tecnología de agentes madura, surgen patrones más sofisticados. Los agentes ambientales, por ejemplo, son agentes que funcionan continuamente en segundo plano, manteniendo estado y contexto durante muchas interacciones. Estos agentes enfrentan retos especiales de ingeniería de contexto porque deben mantener contexto relevante durante largos periodos evitando el exceso de información. La solución implica gestión avanzada de memorias, compresión periódica y aislamiento cuidadoso del contexto.
Otro patrón emergente es la gestión continua del contexto—en vez de diseñar el contexto una sola vez al inicio, lo optimizas y refinas continuamente mientras el agente se ejecuta. Esto puede implicar comprimir periódicamente el historial, eliminar contexto irrelevante u organizarlo mejor para optimizar el rendimiento. Esto requiere arquitecturas de agente más sofisticadas y mejores herramientas, pero puede mejorar drásticamente el rendimiento de agentes de larga duración.
Estos patrones avanzados aún están en exploración y perfeccionamiento, pero representan el futuro de la ingeniería de agentes. A medida que los agentes sean más capaces y se desplieguen en escenarios más complejos, la ingeniería de contexto será cada vez más sofisticada.
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La ingeniería de contexto sigue siendo una disciplina relativamente nueva, pero rápidamente se está convirtiendo en una competencia central para los ingenieros de IA. A medida que los LLMs sean más potentes y los agentes más complejos, la importancia de la ingeniería de contexto solo crecerá. Es probable que veamos herramientas y frameworks más sofisticados diseñados específicamente para la gestión de contexto. Veremos más investigación en estrategias óptimas de gestión de contexto. Surgirán y se consolidarán mejores prácticas.
Una dirección prometedora es el desarrollo de mejores abstracciones para la gestión de contexto. En vez de implementar manualmente estrategias de ingeniería de contexto, los desarrolladores podrán usar frameworks que lo gestionen automáticamente. LangGraph avanza en esta dirección ofreciendo mejores primitivas para gestionar el estado del agente y el flujo de contexto. FlowHunt lo extiende proporcionando abstracciones a nivel de flujo de trabajo que facilitan implementar patrones de ingeniería de contexto en sistemas de agentes complejos.
Otra dirección prometedora es el desarrollo de mejores métricas y monitorización para la ingeniería de contexto. A medida que mejoremos la medición del uso de contexto y su impacto en el rendimiento, podremos optimizar más eficazmente. Incluso podrían aplicarse técnicas de machine learning para optimizar automáticamente estrategias de contexto basadas en el rendimiento observado.
El campo avanza rápido y las mejores prácticas aún evolucionan. Pero los principios básicos son claros: el contexto es un recurso valioso, debe ser cuidadosamente diseñado, y el esfuerzo invertido en ingeniería de contexto se traduce en mejoras de rendimiento, fiabilidad y eficiencia de costes.
La ingeniería de contexto es el arte y la ciencia de gestionar el flujo de información a través de agentes de IA para optimizar rendimiento, fiabilidad y coste. Comprendiendo e implementando las cuatro estrategias básicas—escribir, seleccionar, comprimir y aislar—puedes construir agentes que escalen efectivamente y mantengan el rendimiento incluso ejecutando docenas o cientos de pasos. La clave es reconocer que la gestión de contexto no es un detalle menor o una simple optimización; es el reto de ingeniería principal al construir agentes de nivel productivo. Comienza midiendo tu uso actual de contexto, identifica dónde se acumula de forma innecesaria y aplica las estrategias adecuadas para optimizarlo. Monitoriza los resultados y repite. Con una ingeniería de contexto cuidadosa, podrás construir agentes potentes y eficientes.
La ingeniería de contexto es el arte y la ciencia de llenar la ventana de contexto de un LLM con la información adecuada en cada paso de la trayectoria de un agente. Implica gestionar instrucciones, conocimiento y retroalimentación de herramientas para optimizar el rendimiento del agente, minimizando el coste de tokens y la degradación del rendimiento.
La ingeniería de prompts se centra en crear los mensajes iniciales del sistema y del usuario para modelos de chat. La ingeniería de contexto es un concepto más amplio y aplica específicamente a agentes, donde el contexto fluye dinámicamente desde llamadas a herramientas durante la ejecución del agente. Engloba la gestión de todas las fuentes de contexto a lo largo del ciclo de vida del agente, no solo el prompt inicial.
Las cuatro estrategias principales son: Escribir (guardar contexto externamente mediante scratchpads y memorias), Seleccionar (traer al contexto solo lo relevante), Comprimir (reducir el tamaño del contexto manteniendo la información) y Aislar (separar el contexto entre varios agentes para evitar interferencias y gestionar la complejidad).
Los agentes realizan varias llamadas a herramientas en secuencia, y la salida de cada herramienta se introduce en la ventana de contexto del LLM. Sin una gestión adecuada del contexto, esta acumulación de retroalimentación puede superar rápidamente la ventana de contexto, aumentar drásticamente los costes y degradar el rendimiento debido a la rotura del contexto y otros modos de fallo.
FlowHunt ofrece herramientas de automatización de flujos que ayudan a gestionar la ejecución de los agentes, el flujo de contexto y la gestión de estados. Permite implementar estrategias de ingeniería de contexto como offloading, compresión y aislamiento dentro de los flujos de trabajo de tus agentes, reduciendo el coste de tokens y mejorando la fiabilidad.
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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