Recapitulación de los 5 módulos
Conectar los conceptos
Antes de avanzar a la Masterclass, consolidemos el recorrido y veamos cómo se conecta cada módulo con el siguiente.
Ingeniería de contexto
El prompt no es texto: es sistema de contexto. Aprendemos a estructurar el contexto en capas (System, Global, Task, Data) con una jerarquía clara.
Gestión de contexto largo
Con ventanas de 100K-1M+ tokens, aprendimos a organizar grandes volúmenes de contexto sin degradar la calidad de las respuestas.
Ingeniería de Skills
Prompts como habilidades modulares y reutilizables. Skills especializadas que se pueden activar, combinar y versionar.
Orquestación
Combinando contextos y skills en flujos complejos. Resolución de conflictos, cadenas de skills y sistemas context-driven.
RAG moderno
RAG como complemento, no dependencia. Contexto híbrido, inyección selectiva y estrategias anti alucinaciones basadas en grounding.
La síntesis
Juntos, estos módulos forman una nueva manera de pensar sobre la IA: Context Engineering + Skills = Agentes Inteligentes. La Masterclass aplicará esto en sistemas autónomos de producción.
Mentalidad del ingeniero de agentes
Pensamiento sistémico para IA
El cambio de perspectiva
La ingeniería de agentes no es «ingeniería de prompts avanzada». Es una disciplina de diseño de sistemas donde el componente central es un LLM.
❌ Mentalidad antigua
- • "¿Cómo hago que el modelo responda X?"
- • "¿Qué prompt mágico resuelve esto?"
- • "El modelo se equivocó, necesito un mejor prompt"
- • Enfoque en palabras específicas
✓ Mentalidad de agentes
- • "¿Qué contexto necesita el agente?"
- • "¿Qué skills deben estar disponibles?"
- • "¿El sistema de contexto está completo?"
- • Enfoque en arquitectura y flujos
Principios fundamentales
Antes de escribir cualquier instrucción, define el contexto necesario. El contexto determina el 80% de la calidad de la respuesta.
Construye habilidades reutilizables, no instrucciones de un solo uso. Las skills se pueden probar, versionar y combinar.
No ajustes los prompts indefinidamente. Itera en el diseño del sistema: flujos, fallbacks, orquestación.
Toda afirmación debe tener una fuente. Todo sistema debe tener métricas. Sin medición, no hay mejora.
Patrones consolidados
Patrones que funcionan en producción
Patrones emergentes de sistemas de agentes en producción que aplicarás en la Masterclass.
Contexto por capas
Contexto organizado en capas con prioridades y alcances definidos.
Skill Registry
Catálogo de skills disponibles con activadores y requisitos de contexto.
Context Router
Enrutamiento inteligente basado en la intención y el contexto disponible.
Respuesta fundamentada
Respuestas siempre fundamentadas en fuentes verificables del contexto.
Context Budget
Asignación y gestión de tokens por capa de contexto.
Skill Chain
Composición de skills con transferencia de contexto entre etapas.
Arquitectura estándar de agente
┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AGENT CORE │ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ Context │ │ Skill │ │ Memory │ │ │ │ Manager │ │ Registry │ │ Store │ │ │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ │ │ │ │ └────────┬───────┴────────┬───────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐ │ │ │ Router │ │ Orchestrator│ │ │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ │ │ │ └───────┬────────┘ │ │ │ │ │ ┌──────▼──────┐ │ │ │ LLM │ │ │ │ (Core) │ │ │ └─────────────┘ │ └────────────────────────────────────────────────────────┘
Anti-Patterns que debes evitar
Errores comunes en sistemas de agentes
God Prompt
Un prompt gigante que intenta hacerlo todo. Imposible de mantener, probar o depurar.
Context Dump
Incluir toda la información disponible en el contexto sin organización ni prioridad.
RAG-First
Usar RAG por defecto cuando Long Context sea más eficiente y preciso.
Skill Spaghetti
Skills con dependencias cruzadas, sin una interfaz clara ni un contrato definido.
Negación de alucinaciones
Intentar resolver las alucinaciones con «no alucines» o instrucciones más largas.
Estudio de caso integrado
Aplicación de todos los conceptos
Escenario: Agente de revisión de código
Vamos a diseñar un agente de revisión de código que aplique todos los patrones aprendidos.
1. Sistema de contexto
identity: "Code Review Agent" model: "claude-3-opus" capabilities: [analyze_code, suggest_fixes, check_style] project_conventions: "{coding_standards}" tech_stack: [Python, FastAPI, PostgreSQL] style_guide: "{style_guide_content}" pr_diff: "{diff_content}" related_files: ["{file_contents}"] recent_reviews: ["{last_3_reviews}"]
2. Skills disponibles
Detecta vulnerabilidades comunes
Verifica el cumplimiento de la guía de estilo
Identifica posibles errores lógicos
Propone refactorizaciones constructivas
3. Flujo de orquestación
async def review_pr(pr_id):
# 1. Carregar contexto
context = load_context(
global=["conventions", "style_guide"],
task=["pr_diff", "related_files"]
)
# 2. Executar skills em paralelo
results = await parallel(
security_check(context),
style_review(context),
logic_analysis(context)
)
# 3. Consolidar e gerar sugestões
if results.has_issues():
suggestions = await suggest_improvements(
context.extend(issues=results.issues)
)
# 4. Formatar output com citações
return format_review(
results, suggestions,
require_citations=True
)
4. Fundamentación y prevención de alucinaciones
Cada issue reportado deve: 1. Citar linha específica do diff: [L{line_number}] 2. Referenciar regra do style_guide se aplicável 3. Incluir snippet do código problemático Se não tiver certeza: - Use "Possível issue: {descrição}" - Não afirme bugs sem evidência no diff Nunca assuma: - Contexto não fornecido - Código fora do diff - Intenção do desenvolvedor
Proyecto final del nivel avanzado
Tu entrada a la Masterclass
Desafío: diseña un sistema de agente
Elige un dominio y diseña un agente completo aplicando todos los conceptos del nivel avanzado. Este proyecto será tu base para la Masterclass.
Asistente de ventas con catálogo, pedidos y soporte
Asistente de código, ayuda para depurar, generador de documentación
Analista de datos con consultas, visualizaciones e insights
Requisitos del proyecto
Define todas las capas de contexto (System, Global, Task, Data) con una jerarquía clara.
Crea al menos 4 skills especializadas con triggers y requisitos de contexto.
Documenta cómo se activan las skills y cómo fluye el contexto entre ellas.
Define cómo el agente evita las alucinaciones y mantiene las respuestas fundamentadas en hechos.
Si usas datos dinámicos, define una estrategia de RAG + Long Context.
Próximo paso: Masterclass
En la Masterclass vas a implementar tu proyecto con: