¿Cómo pueden los agentes de IA utilizar eficazmente la "ingeniería de contexto"? El vídeo de YouTube «Cómo los agentes utilizan la ingeniería de contexto» de @LangChainAI se centra en tres principios: descarga, reducción y aislamiento. Su implementación está ampliamente demostrada en frameworks populares como Claude Code, Manus y LangChain DeepAgents. 1. Descarga: Eliminar la carga de la ventana del modelo externalizando información u operaciones que no necesitan estar presentes en tiempo real a un sistema externo, y el agente solo las llama bajo demanda cuando sea necesario. • Almacenamiento en el sistema de archivos: Los diálogos históricos, los registros de datos y los resultados intermedios se escriben en archivos (como JSON), y el agente utiliza referencias de ruta en lugar de cargar el archivo completo. • Programación de acciones: Las operaciones repetitivas se encapsulan en scripts independientes (como la limpieza de datos y las llamadas a la API), y el agente solo recibe los resultados de la ejecución, evitando la incrustación de código en la ventana. • Desbloqueo progresivo de herramientas: En lugar de mostrar todas las herramientas a la vez, se desbloquean dinámicamente según las etapas de la tarea (como buscar primero y luego editar) para evitar opciones redundantes. > Ejemplos prácticos: DeepAgents admite el registro dinámico de herramientas, Manus destaca en acciones programadas y Claude Code hace hincapié en la persistencia de archivos. 2. Reducir: Simplificar la información dentro de la ventana mientras se comprime el tamaño del contexto preservando la integridad semántica. • Compactación: Los algoritmos eliminan tokens redundantes, como por ejemplo la fusión de mensajes duplicados. • Resumen: Utilizar LLM para condensar conversaciones largas en puntos clave (como viñetas) puede ahorrar más del 70% de los tokens. • Filtrado: En función de la relevancia de la tarea actual, filtre los registros irrelevantes o los fragmentos históricos. Ejemplos prácticos: Manus tiene un algoritmo de compresión incorporado, Claude Code destaca en la generación de resúmenes y DeepAgents proporciona filtros basados en consultas. 3. Aislar: Divida y vencerá la tarea descomponiendo las tareas complejas en submódulos independientes, cada uno con su propia ventana de contexto. • Arquitectura de subagentes: Un agente maestro coordina múltiples subagentes para procesar subtareas (como investigación, verificación y síntesis) en paralelo, y finalmente los resultados se agregan. • Gestión jerárquica del contexto: Los subagentes no interfieren entre sí, evitando la sobrecarga de una sola ventana. Ejemplos prácticos: DeepAgents admite cadenas de agentes jerárquicas, Manus implementa aislamiento paralelo avanzado y Claude Code proporciona descomposición básica de subtareas. Ideas clave y recomendaciones prácticas: La ingeniería de contexto no se centra en técnicas de palabras clave, sino en el diseño arquitectónico a nivel de sistema. Al desarrollar agentes listos para producción, se recomienda lo siguiente: 1. Comience con la desinstalación: priorice el uso de archivos y scripts para liberar espacio en Windows. 2. Mecanismo de reducción de superposición: Combinación de resumen y filtrado para mantener un contexto conciso. 3. Aislamiento para tareas complejas: Introducir subagentes para lograr un razonamiento profundo escalable. Mediante estas estrategias, los agentes inteligentes pueden evolucionar desde la "respuesta a corto plazo" hasta la "ejecución fiable a largo plazo", mejorando significativamente su rendimiento en escenarios como el desarrollo de código, la investigación y el análisis, y los procesos automatizados. En resumen: Ingeniería de contexto = descarga de la carga + simplificación de la información + ejecución modular, lo que permite que una ventana de modelo limitada gestione un número infinito de tareas. Vídeo de YouTube
