Context engineering

Cómo funciona

La aplicación selecciona instrucciones, evidencia, historial y resultados de herramientas según la tarea. Recuperación de documentos, resúmenes y memoria de estado ayudan a gestionar una ventana de contexto finita.

Ejemplo: resolver una incidencia

1. Recuperar la descripción y el servicio afectado.
2. Consultar únicamente documentación y código relevantes.
3. Añadir resultados concretos de herramientas, con su procedencia.
4. Mantener un resumen del estado y descartar resultados ya superados.
5. Producir una respuesta con las fuentes que sustentan el diagnóstico.

Qué compone el contexto

Componente	Ejemplos	Riesgo si se descuida
Instrucciones de sistema	Rol, reglas, formato	Ambigüedad o contradicciones
Definiciones de herramientas	Nombres, descripciones, esquemas	Herramientas mal elegidas o solapadas
Conocimiento recuperado	Documentos, código, resultados de búsqueda	Ruido, información obsoleta, inyección
Historial	Turnos previos, resultados de herramientas	Crecimiento sin control
Memoria	Hechos persistentes, preferencias, notas de progreso	Datos desactualizados
Estado de la tarea	Plan, pasos completados, pendientes	El agente pierde el hilo en tareas largas

Cuatro estrategias

Estrategia	Técnica
Escribir	Notas y planes fuera del contexto (archivos de progreso, memoria)
Seleccionar	Recuperar solo lo relevante: RAG, búsqueda, progressive disclosure
Comprimir	Resumir historial y resultados de herramientas; compactar conversaciones largas
Aislar	Subagentes con su propio contexto que devuelven solo conclusiones

Diseño de herramientas pensando en el contexto

• Pocas herramientas con propósito claro y sin solapamientos: si una persona dudaría cuál usar, el modelo también.
• Respuestas compactas y relevantes: devuelve los 20 resultados más útiles con un indicador de que hay más, no 5 000 filas.
• Mensajes de error que indiquen cómo corregir la llamada.
• Identificadores legibles en lugar de UUID opacos cuando sea posible.

Orden y caché

Coloca primero el contenido estable (instrucciones, definiciones de herramientas, documentos de referencia) y al final lo variable (la pregunta, los últimos resultados). Además de mejorar la comprensión, permite aprovechar la caché de prompts de los proveedores, con menos coste y latencia.

Tareas largas

Para trabajos que superan una ventana de contexto (una migración de varias horas):

1. Mantener un archivo de progreso con objetivo, decisiones, pasos hechos y pendientes.
2. Compactar periódicamente: sustituir el historial por un resumen fiel del estado.
3. Usar el control de versiones como memoria: commits pequeños con mensajes descriptivos.
4. Delegar exploraciones a subagentes para no llenar el contexto principal.

Evaluación

Compara variantes de contexto con el mismo conjunto de tareas: tasa de éxito, número de pasos, tokens consumidos y errores por información ausente o contradictoria. Más contexto no es mejor contexto: muchas mejoras vienen de quitar información. La evolución de esta disciplina parte del prompt engineering.

Criterios de implementación

Mide relevancia y calidad del resultado, además del consumo de tokens. Diferencia instrucciones de contenido externo y conserva su procedencia. Evalúa casos con documentos contradictorios, información ausente y tareas prolongadas.