Conceptos de ingeniería de agentes de IA
Explicaciones breves y directas de las ideas clave para construir agentes de IA.
- Agent architecture El bucle de uso de herramientas El bucle de uso de herramientas es el ciclo central que ejecuta un agente de IA: el modelo decide una acción, una herramienta la ejecuta, el resultado se devuelve al modelo y este vuelve a decidir, repitiéndose hasta completar la tarea.
- Prompting Prompt de sistema Un prompt de sistema es la instrucción permanente que se da a un modelo de IA antes de que empiece la conversación: define el rol, las reglas, el tono del modelo, y las herramientas y restricciones que debe seguir.
- Model fundamentals Ventana de contexto La ventana de contexto es la cantidad máxima de texto —medida en tokens— que un modelo puede considerar a la vez, incluyendo el prompt de sistema, la conversación hasta el momento, los resultados de las herramientas y la respuesta que está generando.
- Knowledge & memory Generación aumentada por recuperación (RAG) La generación aumentada por recuperación (RAG) es un patrón en el que se recuperan documentos relevantes de un almacén externo en el momento de la consulta y se insertan en el prompt, de modo que el modelo responde a partir de ese material fresco y específico en lugar de únicamente desde su memoria.
- Agent architecture Llamada a funciones La llamada a funciones (también llamada llamada a herramientas) es el mecanismo por el cual un modelo solicita una función específica y definida con argumentos estructurados en lugar de responder en prosa: el puente que permite que un agente realmente haga cosas.
- Safety Inyección de prompt La inyección de prompt es un ataque en el que instrucciones maliciosas ocultas en el contenido que lee el modelo —una página web, un archivo, el resultado de una herramienta— intentan anular las instrucciones reales del agente y hacer que actúe en contra del usuario.
- Agent architecture El patrón ReAct ReAct (Reason + Act, razonar + actuar) es un patrón de agente en el que el modelo intercala razonamiento explícito con acciones de herramientas: pensar qué hacer, actuar, observar el resultado y luego volver a pensar.
- Tooling & interoperability Model Context Protocol (MCP) El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto para conectar agentes de IA con herramientas y datos externos a través de una interfaz común, de modo que cualquier cliente compatible pueda usar cualquier servidor compatible.
- Knowledge & memory Memoria del agente La memoria del agente es cómo un agente retiene información más allá de una única ventana de contexto: desde el estado de trabajo a corto plazo dentro de una tarea hasta almacenes a largo plazo que puede buscar y reutilizar entre sesiones.
- Evaluation Evaluaciones para agentes de IA Las evaluaciones (evals) son pruebas sistemáticas que miden lo bien que un agente de IA realiza una tarea: una batería de pruebas para sistemas no deterministas, usada para detectar regresiones y comparar cambios.
- Model fundamentals Alucinación Una alucinación ocurre cuando un modelo afirma con seguridad algo falso o inventado: fabrica hechos, fuentes o detalles que nunca estuvieron en su entrada ni eran ciertos de esa forma.
- Knowledge & memory Embeddings Un embedding es un vector numérico que representa el significado de un fragmento de texto o de una imagen, posicionado de modo que los significados similares queden cerca unos de otros: el mecanismo que hay detrás de la búsqueda semántica y la recuperación.