Descubre por qué los ingenieros líderes están dejando atrás los servidores MCP y explora tres alternativas probadas: enfoques basados en CLI, herramientas basadas en scripts y ejecución de código, que reducen el consumo de tokens hasta en un 98% mientras mejoran la autonomía y el rendimiento del agente.
El panorama del desarrollo de agentes de IA está experimentando una transformación fundamental. Lo que antes se consideraba el estándar de oro para conectar agentes de IA con herramientas externas—el Model Context Protocol (MCP)—está siendo cada vez más abandonado por los mejores ingenieros y empresas líderes en favor de alternativas más eficientes. El problema no radica en el concepto de MCP, sino en la realidad práctica de desplegar agentes a escala. Cuando un servidor MCP consume 10.000 tokens solo para inicializarse, ocupando un 5% de toda la ventana de contexto del agente antes incluso de empezar a trabajar, está claro que algo debe cambiar. Este artículo explora por qué los ingenieros están dejando atrás los servidores MCP y presenta tres alternativas probadas que están siendo utilizadas por líderes de la industria como Anthropic y los mejores ingenieros que construyen sistemas de IA en producción. Estos enfoques mantienen la flexibilidad y el poder de la automatización basada en agentes, al tiempo que reducen drásticamente el consumo de tokens y mejoran la autonomía del agente.
El Model Context Protocol representa uno de los esfuerzos de estandarización más significativos en el desarrollo de agentes de IA. En esencia, MCP es un estándar abierto diseñado para crear un puente universal entre los agentes de IA y sistemas externos, APIs y fuentes de datos. El concepto fundamental es elegante y poderoso: en lugar de que cada desarrollador construya integraciones personalizadas entre sus agentes de IA y herramientas externas, MCP proporciona un protocolo estandarizado que permite a los desarrolladores implementar integraciones una sola vez y luego compartirlas en todo el ecosistema. Esta estandarización ha sido transformadora para la comunidad de IA, permitiendo una colaboración sin precedentes y el intercambio de herramientas entre desarrolladores de todo el mundo.
Desde una perspectiva técnica, MCP funciona como una especificación de API optimizada específicamente para el consumo de agentes de IA y no para desarrolladores humanos. Mientras que las APIs tradicionales priorizan la experiencia del desarrollador y la legibilidad humana, las MCP están diseñadas específicamente para ser consumidas por modelos de lenguaje grandes y agentes autónomos. El protocolo define cómo los agentes deben solicitar información, cómo deben describirse las herramientas y cómo deben formatearse los resultados para una comprensión óptima del agente. Cuando Anthropic y otros actores importantes estandarizaron alrededor de MCP, se creó un ecosistema unificado donde los desarrolladores podían construir herramientas una vez y hacer que funcionaran sin problemas en múltiples plataformas e implementaciones de agentes. Este avance en la estandarización llevó a la rápida proliferación de servidores MCP en toda la industria, con desarrolladores creando servidores especializados para todo, desde el acceso a bases de datos hasta integraciones con APIs de terceros.
La propuesta de valor de MCP es realmente atractiva sobre el papel. Promete desbloquear todo un ecosistema de integraciones, reducir el tiempo de desarrollo y permitir que los agentes accedan a miles de herramientas sin necesidad de ingeniería personalizada para cada integración. Esta estandarización ha llevado a la creación de cientos de servidores MCP, cada uno proporcionando acceso a diferentes capacidades y servicios. La promesa era que, a medida que aumentara el número de servidores MCP disponibles, los agentes serían cada vez más capaces y autónomos, pudiendo manejar tareas más complejas aprovechando un rico ecosistema de herramientas preconstruidas. Para muchos casos de uso, esta promesa se ha cumplido: MCP realmente ha facilitado la construcción de agentes con capacidades diversas.
Sin embargo, a medida que los agentes de IA se han vuelto más sofisticados y se despliegan a gran escala, ha surgido un problema crítico que no se valoró completamente cuando se diseñó MCP: el consumo excesivo de tokens. Este problema impacta directamente tanto en el coste como en el rendimiento de los agentes de IA, y se agrava a medida que las organizaciones escalan sus despliegues de agentes. Entender por qué ocurre esto requiere examinar cómo se implementan normalmente los servidores MCP y cómo interactúan los agentes con ellos en la práctica.
Cuando un agente de IA se conecta a un servidor MCP, recibe documentación completa sobre cada herramienta disponible en ese servidor. Un servidor MCP típico contiene entre 20 y 30 herramientas diferentes, cada una con descripciones detalladas, especificaciones de parámetros, ejemplos de uso y metadatos. En los despliegues reales, las organizaciones rara vez conectan un solo servidor MCP a sus agentes. En cambio, suelen integrar cinco, seis o incluso más servidores MCP para proporcionar a los agentes acceso a capacidades diversas. Esto significa que, incluso cuando un agente necesita usar solo una herramienta específica, toda la ventana de contexto se llena con descripciones y metadatos de todas las herramientas disponibles en todos los servidores conectados.
La primera gran fuente de desperdicio de tokens es este consumo forzado de información irrelevante sobre herramientas. Los agentes están obligados a cargar información sobre herramientas que no necesitan, aumentando tanto la latencia como el coste y, potencialmente, incrementando la tasa de alucinaciones. Considera un escenario práctico: una organización conecta seis servidores MCP a su agente, cada uno con 25 herramientas. Son 150 definiciones de herramientas, descripciones y entradas de metadatos que deben cargarse en la ventana de contexto cada vez que el agente se inicializa. Incluso si el agente solo necesita usar dos de esas herramientas, las 150 están ocupando espacio valioso de contexto.
La segunda gran fuente de consumo de tokens proviene de los resultados intermedios de las herramientas. Imagina que un agente necesita recuperar una transcripción de Google Drive para extraer información específica. La herramienta MCP para recuperar documentos podría devolver 50.000 tokens de contenido o, en el caso de documentos más grandes, incluso superar los límites de la ventana de contexto. Sin embargo, el agente podría necesitar solo el primer párrafo o una sección específica de esa transcripción. A pesar de ello, todo el documento se pasa por la ventana de contexto, consumiendo tokens innecesariamente y, en algunos casos, superando los límites de contexto disponibles. Esta ineficiencia se multiplica en múltiples llamadas a herramientas, y en flujos de trabajo de agentes complejos con docenas de pasos, el desperdicio de tokens se vuelve abrumador—consumiendo potencialmente un 20%, 30% o incluso más de la ventana de contexto total del agente.
Más allá del consumo de tokens, existe un problema arquitectónico más profundo: MCP reduce la autonomía del agente. Cada capa de abstracción añadida a un sistema de agentes limita lo que el agente puede hacer y lo flexible que puede resolver problemas. Cuando los agentes están obligados a trabajar dentro de las restricciones de definiciones de herramientas predefinidas e interfaces MCP fijas, pierden la capacidad de adaptarse, transformar datos de formas novedosas o crear soluciones personalizadas para problemas únicos. El objetivo fundamental de construir agentes de IA es lograr la ejecución autónoma de tareas, pero la capa de abstracción de MCP en realidad va en contra de este objetivo al limitar la flexibilidad y la capacidad de decisión del agente.
Los mejores ingenieros y las empresas líderes han identificado tres alternativas probadas a los servidores MCP tradicionales que abordan estas limitaciones y a la vez mantienen la flexibilidad y el poder de la automatización basada en agentes. Estos enfoques sacrifican algo de complejidad inicial a cambio de un control mucho mayor, eficiencia y autonomía del agente. El hilo conductor de las tres alternativas es el mismo: usar código puro como herramientas en lugar de depender de abstracciones de protocolos estandarizados.
El primer enfoque alternativo aprovecha las interfaces de línea de comandos (CLI) para enseñar a los agentes cómo interactuar con herramientas externas. En lugar de conectarse a un servidor MCP, este enfoque utiliza un prompt específico que enseña al agente cómo usar una CLI—un conjunto de funciones que el agente puede invocar para acceder a lo que intenta interactuar. La belleza de este enfoque radica en su simplicidad y eficacia.
Cómo funciona el enfoque CLI-First
La implementación es sencilla: en lugar de cargar toda la definición de un servidor MCP, creas un prompt conciso que enseña a tu agente cómo usar herramientas CLI específicas. Este prompt normalmente incluye un archivo README que explica las herramientas disponibles y una especificación de la CLI que muestra exactamente cómo usarlas. El agente lee estos dos archivos, comprende las herramientas disponibles, sus configuraciones y aprende los flujos de trabajo más comunes. Un prompt bien diseñado para este enfoque suele ser de solo 25 líneas de código—sorprendentemente conciso comparado con la sobrecarga de las implementaciones tradicionales de MCP.
El principio clave aquí es la carga selectiva de contexto. En lugar de decir “aquí tienes un montón de herramientas, todas las descripciones y todo el contexto que tendrás que consumir cada vez que inicies el agente”, le estás diciendo “aquí está el readme, aquí está la CLI, esto es lo que debes hacer y no leas ningún otro archivo de Python”. Esto te da control total sobre todo lo que el agente puede y no puede hacer. No solo estás proporcionando herramientas; estás restringiendo explícitamente lo que el agente puede acceder y cómo puede hacerlo.
Beneficios prácticos y mejoras de rendimiento
Cuando implementas el enfoque CLI-First, las mejoras de rendimiento son inmediatas. Al pasar solo la herramienta específica que un agente necesita usar a su ventana de contexto, en lugar de todas las herramientas disponibles de todos los servidores conectados, el consumo de tokens para definiciones de herramientas cae drásticamente. En implementaciones reales, las organizaciones han reportado ahorrar aproximadamente un 4-5% de su ventana de contexto solo por cambiar de MCP a enfoques basados en CLI. Aunque esto pueda parecer modesto, considera que esto es solo la sobrecarga de definiciones de herramientas—el ahorro real se multiplica cuando puedes manejar resultados intermedios de forma más inteligente.
Con el enfoque CLI, los agentes pueden manejar resultados intermedios de manera inteligente. En lugar de pasar un documento de 50.000 tokens por la ventana de contexto, un agente puede guardar ese documento en el sistema de archivos y luego extraer solo la información específica que necesita. El agente puede invocar comandos de la CLI para procesar datos, filtrar resultados y transformar información sin consumir grandes cantidades de contexto. Aquí es donde emergen las verdaderas ganancias de eficiencia.
Consideraciones de implementación
El enfoque CLI-First sí requiere más esfuerzo inicial de ingeniería que simplemente conectar un servidor MCP. Debes invertir tiempo en el diseño de prompts—elaborando cuidadosamente las instrucciones que enseñan a tu agente cómo usar las herramientas CLI. Sin embargo, esta inversión inicial rinde frutos en forma de mayor control, eficiencia mejorada y comportamiento del agente más predecible. No dependes de un protocolo estandarizado que puede no ajustarse perfectamente a tu caso de uso; estás construyendo una interfaz personalizada optimizada para tus necesidades específicas.
El segundo enfoque alternativo es similar al método CLI, pero incorpora un principio más sofisticado llamado divulgación progresiva. Este concepto, enfatizado por Anthropic en su blog de ingeniería, representa un cambio fundamental en cómo los agentes deberían interactuar con las herramientas. En lugar de cargar todas las herramientas disponibles de una vez, la divulgación progresiva permite que los agentes descubran y carguen herramientas bajo demanda, según las necesiten.
Entendiendo la divulgación progresiva
La divulgación progresiva es el principio central de diseño que hace que el acceso a herramientas por parte de los agentes sea flexible y escalable. Piénsalo como un manual bien organizado que empieza con lo básico y revela información avanzada solo cuando es necesario. Con el MCP tradicional, los agentes están limitados por el tamaño de la ventana de contexto—existe un límite práctico para cuántas herramientas se pueden conectar antes de que la ventana de contexto se sature. Con la divulgación progresiva mediante enfoques basados en scripts, esta limitación prácticamente desaparece.
Un agente puede tener acceso teóricamente a miles de servidores MCP y herramientas, pero solo carga las herramientas específicas que necesita en cada momento. Esto se habilita mediante un mecanismo de búsqueda que permite a los agentes descubrir qué herramientas y servidores MCP están disponibles. Cuando un agente se encuentra con una tarea que requiere una herramienta que no ha usado antes, puede buscar entre las herramientas disponibles para encontrar la adecuada, luego importarla y usarla. Esto crea una arquitectura fundamentalmente más escalable, donde la cantidad de herramientas disponibles no degrada el rendimiento del agente.
Implementación práctica
En el enfoque basado en scripts, mantienes una jerarquía estructurada de carpetas donde cada carpeta representa un servidor MCP, y dentro de cada carpeta hay subcarpetas para categorías específicas de herramientas, conteniendo archivos TypeScript simples que implementan herramientas individuales. Cuando un agente necesita usar una herramienta, no busca una definición predefinida en la ventana de contexto—en su lugar, genera código que importa la herramienta necesaria de la carpeta correspondiente y la invoca directamente. Este enfoque cambia fundamentalmente cómo fluye la información por el sistema y cómo interactúan los agentes con capacidades externas.
Las implicaciones prácticas son significativas. Una gran empresa puede tener cientos de APIs internas, bases de datos y servicios a los que quiere que accedan sus agentes. Con MCP tradicional, conectar todo esto crearía una ventana de contexto imposible de gestionar. Con la divulgación progresiva mediante enfoques basados en scripts, los agentes pueden acceder a todo este ecosistema de forma eficiente, descubriendo y usando herramientas según sea necesario. Esto permite capacidades realmente integrales sin las penalizaciones de rendimiento que supondría el MCP tradicional.
Ventajas en el mundo real
Los beneficios de la divulgación progresiva son sustanciales. Puedes cargar definiciones de herramientas cuando las necesites, activando conjuntos de herramientas específicos solo cuando el agente los requiera. Esto es mucho más dinámico que los servidores MCP, que cargan todo de una vez. Las organizaciones que implementan este enfoque reportan poder conectar cientos de herramientas a sus agentes sin experimentar la saturación de la ventana de contexto que sería inevitable con MCP tradicional. El agente puede descubrir herramientas mediante búsqueda, entender sus capacidades y usarlas—todo ello sin consumir grandes cantidades de espacio de contexto.
La tercera y más potente alternativa es el enfoque de ejecución de código, que representa una reimaginación fundamental de cómo los agentes deberían interactuar con sistemas externos. En lugar de depender de definiciones de herramientas predefinidas e interfaces fijas de MCP, este enfoque permite que los agentes generen y ejecuten código directamente, llamando a APIs y herramientas según sea necesario a través de código y no mediante un protocolo estandarizado.
La arquitectura de la ejecución de código
La arquitectura para la ejecución de código es elegantemente simple. En lugar de conectarse a servidores MCP, el sistema mantiene una jerarquía estructurada de carpetas donde cada carpeta representa un servidor MCP, y dentro de cada carpeta hay subcarpetas para categorías específicas de herramientas, que contienen archivos TypeScript simples que implementan cada herramienta. Cuando un agente necesita usar una herramienta, no busca una definición predefinida en la ventana de contexto—en su lugar, genera código que importa la herramienta necesaria de la carpeta adecuada y la invoca directamente.
Este enfoque cambia fundamentalmente el flujo de información en el sistema. En vez de que el agente reciba una descripción de lo que hace una herramienta e intente usarla, puede examinar directamente el código que implementa la herramienta, entender exactamente qué hace e invocarla con los parámetros apropiados. Es más directo, más flexible y, en última instancia, más potente que cualquier capa de abstracción.
Mejoras de rendimiento drásticas
Las mejoras de rendimiento con la ejecución de código son drásticas. Al pasar solo la herramienta específica que el agente necesita a su ventana de contexto, en vez de todas las herramientas disponibles de todos los servidores conectados, el consumo de tokens para definiciones de herramientas cae drásticamente. Más aún, los agentes ahora pueden manejar resultados intermedios de manera inteligente. En lugar de pasar un documento de 50.000 tokens por la ventana de contexto, el agente puede guardar ese documento en el sistema de archivos y extraer solo la información específica que necesita.
En implementaciones reales, este enfoque ha demostrado reducciones de consumo de tokens de hasta un 98% frente a implementaciones tradicionales de MCP, mejorando al mismo tiempo el rendimiento y la autonomía del agente. No es una mejora marginal—es un cambio fundamental en la eficiencia. Un agente que antes consumía 10.000 tokens solo para inicializarse con servidores MCP, ahora podría consumir solo 200 tokens con ejecución de código, liberando ese espacio de contexto para la ejecución real de tareas y razonamiento.
Mayor autonomía del agente
Más allá del ahorro de tokens, la ejecución de código mejora drásticamente la autonomía del agente. Los agentes ya no están limitados por definiciones de herramientas predefinidas e interfaces fijas. Pueden examinar el código real que implementa las herramientas, comprender todo el rango de posibilidades y tomar decisiones más inteligentes sobre cómo resolver problemas. Si una herramienta no hace exactamente lo que el agente necesita, este puede modificar su enfoque o combinar varias herramientas de formas novedosas. Esta flexibilidad es imposible con MCP tradicional, donde los agentes están limitados a las definiciones predefinidas que reciben.
FlowHunt reconoce que el futuro del desarrollo de agentes de IA está en estos enfoques más eficientes y flexibles para la integración de herramientas. En lugar de forzar a los usuarios a las limitaciones de los servidores MCP tradicionales, FlowHunt ofrece componentes y flujos de trabajo que te permiten implementar enfoques basados en CLI, scripts y ejecución de código para tus agentes de IA. La plataforma te permite gestionar definiciones de herramientas, controlar el uso de la ventana de contexto y optimizar el rendimiento del agente en diferentes patrones arquitectónicos.
Con FlowHunt, puedes construir agentes que mantengan la flexibilidad y el poder de la ejecución autónoma de tareas, mientras reduces drásticamente el consumo de tokens y mejoras el rendimiento. Ya sea que implementes un enfoque CLI-First para casos de uso específicos, aproveches la divulgación progresiva para un acceso completo a herramientas, o construyas sistemas de ejecución de código para máxima eficiencia, FlowHunt te proporciona la infraestructura y los componentes que necesitas para tener éxito.
Una ventaja crítica de estos enfoques alternativos, que a menudo se pasa por alto, es la posibilidad de implementar medidas de protección y privacidad de datos. Las organizaciones empresariales, especialmente en sectores regulados, tienen preocupaciones importantes sobre la privacidad y la exposición de datos. Al usar MCP tradicional con proveedores de modelos externos como Anthropic u OpenAI, todos los datos que pasan por el agente—including información sensible de negocio, datos de clientes e información propietaria—se transmiten a la infraestructura del proveedor del modelo. Esto suele ser inaceptable para organizaciones con requisitos estrictos de gobierno de datos o cumplimiento normativo.
El enfoque de ejecución de código ofrece una solución mediante lo que se denomina “capa de protección de datos”. Al implementar la ejecución de código en un entorno controlado, las organizaciones pueden añadir una capa que anonimiza o elimina automáticamente los datos sensibles antes de exponerlos a proveedores de modelos externos. Por ejemplo, una herramienta que recupera datos de clientes desde una hoja de cálculo puede modificarse para anonimizar automáticamente direcciones de correo, teléfonos u otra información personal identificable. El agente sigue teniendo acceso a los datos que necesita para realizar su tarea, pero la información sensible queda protegida frente a terceros.
Esta capacidad es especialmente valiosa para organizaciones en sectores como salud, finanzas, legal y otros sectores regulados donde la privacidad de los datos es primordial. Puedes mantener los beneficios de usar modelos de IA avanzados de proveedores como Anthropic u OpenAI, asegurando al mismo tiempo que los datos sensibles nunca salgan de tu infraestructura o sean anonimizados automáticamente antes de su transmisión.
Entender cuándo utilizar cada enfoque es crucial para tomar las mejores decisiones arquitectónicas para tu caso de uso específico:
| Enfoque | Mejor para | Ahorro de tokens | Complejidad | Autonomía |
|---|---|---|---|---|
| MCP tradicional | Integraciones simples, prototipado rápido | Básico (0%) | Baja | Limitada |
| CLI-First | Conjuntos específicos de herramientas, acceso controlado | 4-5% | Media | Moderada |
| Basado en scripts (Divulgación progresiva) | Ecosistemas grandes de herramientas, descubrimiento dinámico | 10-15% | Media-Alta | Alta |
| Ejecución de código | Máxima eficiencia, despliegues empresariales | Hasta 98% | Alta | Máxima |
El MCP tradicional sigue siendo útil para prototipado rápido e integraciones simples donde solo conectas uno o dos servidores MCP. La estandarización y facilidad de configuración lo hacen atractivo para comenzar rápidamente.
Los enfoques CLI-First son ideales cuando tienes un conjunto específico de herramientas que quieres que use tu agente y quieres un control explícito sobre lo que el agente puede y no puede hacer. Es perfecto para casos de uso donde quieres restringir el comportamiento del agente por razones de seguridad o cumplimiento.
Los enfoques basados en scripts con divulgación progresiva destacan cuando tienes un ecosistema grande de herramientas y quieres que los agentes puedan descubrirlas y usarlas dinámicamente sin saturar la ventana de contexto. Es ideal para grandes empresas con cientos de APIs y servicios internos.
La ejecución de código es la opción adecuada cuando necesitas máxima eficiencia, máxima autonomía y estás dispuesto a invertir en el esfuerzo de ingeniería inicial. Esto es lo que utilizan las empresas líderes y los mejores ingenieros en despliegues de producción donde el rendimiento y el coste importan.
El abandono de los servidores MCP no solo trata de ahorrar tokens—se trata de repensar fundamentalmente cómo deberían funcionar los agentes de IA. Cuando reduces el consumo de tokens en un 98%, no solo ahorras dinero en llamadas a la API (aunque esto es valioso). Permites que los agentes:
No son mejoras marginales—son cambios fundamentales en lo que es posible con los agentes de IA. Un agente que antes solo podía manejar tareas sencillas y de corta duración, ahora puede gestionar flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos que requieren razonamiento sostenido y gestión de contexto.
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El abandono de los servidores MCP representa una maduración en el espacio de desarrollo de agentes de IA. A medida que las organizaciones despliegan agentes a gran escala y se enfrentan a las limitaciones reales del consumo de tokens y la ventana de contexto, descubren que los beneficios de estandarización de MCP no compensan los costes de eficiencia. El futuro de la arquitectura de agentes está en enfoques que priorizan la eficiencia, la autonomía y el control—enfoques que tratan a los agentes como ciudadanos de primera clase, capaces de razonamientos y toma de decisiones sofisticadas, en lugar de herramientas limitadas por interfaces predefinidas.
Esto no significa que MCP esté muerto o que no tenga lugar en el ecosistema. Para ciertos casos de uso—especialmente prototipado rápido e integraciones simples—MCP sigue siendo valioso. Sin embargo, para despliegues en producción, sistemas empresariales y cualquier escenario donde la eficiencia y la autonomía sean importantes, las alternativas están demostrando ser superiores. Los ingenieros y empresas que lideran el desarrollo de agentes de IA ya han tomado su decisión, y están viendo mejoras dramáticas en rendimiento, coste y capacidad como resultado.
La pregunta no es si deberías abandonar MCP por completo—es si deberías evaluar estas alternativas para tus casos de uso específicos y tomar decisiones arquitectónicas informadas basadas en tus necesidades reales, en lugar de recurrir automáticamente al enfoque estandarizado. Para muchas organizaciones, esa evaluación llevará a mejoras significativas en el rendimiento y la eficiencia de sus agentes.
El abandono de los servidores MCP por parte de los mejores ingenieros y empresas líderes representa una evolución fundamental en la arquitectura de agentes de IA. Si bien MCP resolvió el problema de la estandarización, introdujo nuevos desafíos relacionados con el consumo de tokens, la saturación de la ventana de contexto y la reducción de la autonomía del agente. Las tres alternativas probadas—enfoques CLI-First, métodos basados en scripts con divulgación progresiva y ejecución de código—abordan estas limitaciones y mantienen la flexibilidad y el poder de la automatización basada en agentes. Al implementar estos enfoques, las organizaciones pueden reducir el consumo de tokens hasta en un 98%, permitir que los agentes funcionen durante horas en vez de minutos y mantener un mejor control sobre el comportamiento y la privacidad de los datos del agente. El futuro del desarrollo de agentes de IA pertenece a quienes prioricen la eficiencia, la autonomía y el control—y ese futuro ya ha llegado para los ingenieros y empresas dispuestos a ir más allá de MCP.
Las organizaciones que implementan enfoques de ejecución de código han reportado reducciones de consumo de tokens de hasta un 98% en comparación con implementaciones tradicionales de MCP. El ahorro exacto depende de tu caso de uso específico, la cantidad de herramientas conectadas y la frecuencia con la que los agentes necesitan acceder a distintas herramientas.
La divulgación progresiva es un principio de diseño en el que los agentes solo cargan las herramientas específicas que necesitan en cada momento, en lugar de cargar todas las herramientas disponibles de una vez. Esto permite que los agentes puedan acceder teóricamente a miles de herramientas sin degradar el rendimiento ni consumir espacio excesivo de la ventana de contexto.
Sí, los enfoques de ejecución de código funcionan con proveedores de modelos externos. Sin embargo, para organizaciones con requisitos estrictos de privacidad de datos, puedes implementar una capa de protección de datos que anonimice o suprima automáticamente la información sensible antes de exponerla a proveedores externos.
Los enfoques de ejecución de código requieren más esfuerzo de ingeniería inicial para el diseño de prompts y la configuración de herramientas, pero ofrecen un control significativamente mejor sobre el comportamiento del agente y el acceso a herramientas. La complejidad es manejable y los beneficios de rendimiento suelen justificar la inversión inicial adicional.
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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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