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Reducir los costos de tokens del agente: caché, enrutamiento e higiene del contexto.
Reduce las facturas de los agentes LLM mediante el caché de prompts y el caché semántico, herramientas de carga diferida, enrutamiento y cascadas de modelos, subagentes, y una sencilla higiene del contexto.
16 min de lecturaIngeniería de contexto en la práctica: Un agente de investigación del Claude Agent SDK
Construir un agente de investigación en Python con el Claude Agent SDK utilizando patrones de escritura, selección, compresión e aislamiento, y luego compararlo con una línea de base simple en pruebas medidas.
20 min de lecturaIngeniería de contexto para aplicaciones de LLM: salida estructurada, herramientas y límites de los agentes
Cómo construir intencionalmente la entrada del modelo: selección de contexto, plantillas de prompt, esquemas JSON, decodificación restringida, llamadas a herramientas, bucles de agente y autonomía limitada.
13 min de lecturaIngeniería de contexto para un agente de investigación cuantitativa: niveles de prueba y almacenes de datos
Ingeniería de contexto para un agente de investigación de WorldQuant: reglas, observaciones y creencias en niveles de prueba separados, distribuidas en un libro mayor, un almacén de eventos y un grafo.
12 min de lecturaVibe Coding frente a Agentic Engineering: lo que argumenta el nuevo documento de Google sobre SDLC
Un resumen del documento técnico de Google sobre el nuevo SDLC: la verificación como línea divisoria, el uso de harness en lugar de modelos, la ingeniería de contexto, la trampa del 80% y la diferencia entre conductor y orquestador.
9 min de lecturaPor qué el monorepo modular es adecuado para los agentes de programación: Ver todo, tocar poco.
Los agentes ciegos de Polyrepos y los monorepos no estructurados los inundan. El contexto abierto, la encapsulación y un verdadero grafo de dependencias permiten que el monorepo modular funcione con los agentes.
7 min de lecturaAislar a un agente de programación y mantener su ventana de contexto reducida
Convierte a un agente de programación en entorno de pruebas con Seatbelt o Bubblewrap, y luego mantén su ventana de contexto ligera mediante archivos de desecho, stubs, compactación e inyección compatible con caché de prefijos.
10 min de lecturaPor qué los Agentes de Largo Plazo necesitan un Harness: cómo gestionan los Agentes Profundos el estado y el contexto.
Por qué los agentes de largo alcance necesitan un arnés: cómo LangChain Deep Agents combate la degradación del contexto con cuatro pilares, middleware, backends de sistema de archivos y subagentes aislados.
12 min de lecturaCLAUDE.md, SKILL.md y MCP: ¿Qué capa contiene qué instrucciones?
Por qué un CLAUDE.md gigante falla con los agentes de programación, qué debe incluirse en las reglas, habilidades y conexiones MCP, alcances y rutas, un árbol de decisiones y la trampa en la denominación AGENTS.md.
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