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Context engineering: qué entra en el contexto y en qué orden

El context engineering es la disciplina de decidir qué información ocupa la ventana de contexto, en qué orden y con qué jerarquía, para maximizar el rendimiento del modelo. No es prompt engineering —que se centra en cómo formular una instrucción concreta—: opera a nivel de sistema. Qué documentación incluir, cómo estructurar el historial, qué tools cargar, cuándo compactar, qué delegar a un subagente, qué persistir en AGENTS.md y qué dejar fuera. Es la diferencia entre que un agente funcione o no, porque el modelo no «recuerda»: relee todo en cada petición, y el contexto es un recurso finito que se degrada al llenarse (context rot, lost in the middle). Las palancas concretas son: limpiar el contexto con frecuencia, escribir system prompts concisos (no plegarias de 5.000 palabras), auditar las tools cargadas, asignar el modelo a la tarea (barato para leer, caro para razonar), y fijar quality gates deterministas (linters, tests) en vez de pedir al modelo que se valide a sí mismo. Cuando entiendes tokens, ventana, tools y agentes, estás en condiciones de hacer context engineering; sin esa base, son palabras vacías.

Prompt para tu agente
Antes de lanzar la tarea, haz context engineering: decide qué entra en la ventana de contexto y en qué orden.
Para «<tu tarea>» dime qué documentación incluir, qué tools cargar, qué mover a un subagente y qué dejar fuera,
y justifica cada decisión por lo que cuesta en tokens.

Fuentes en Web Reactiva

Momentos

salida estructurada JSON para que el siguiente agente de la cadena reciba el contexto en el formato que espera; la ventana de contexto como límite compartido entre orquestador y ejecutores · topics: salida estructurada, ventana de contexto, evaluaciones, llm as judge

00:58:15Cómo construir agentes de IA: arquitectura, capas y orquestación

el orquestador escribe trazas en lenguaje natural para que el siguiente agente tenga contexto de lo que pasó; debug en lenguaje natural como sustituto cutre de la observabilidad · topics: ficheros jsonl, orquestador de agentes, patrón workflow, debug en lenguaje natural

00:52:55Cómo construir agentes de IA: arquitectura, capas y orquestación
Daniel Primo

Artículo creado por Daniel Primo con ayuda de la IA en base a lo compartido en el podcast, vídeos y textos de Web Reactiva.

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