Tipo: Artículo web Enlace original: https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus Fecha de publicación: 2025-09-24
Resumen #
QUÉ - Este artículo trata sobre el Context Engineering para agentes de IA, compartiendo lecciones aprendidas durante el desarrollo de Manus, un agente de IA. Describe los desafíos y las soluciones adoptadas para optimizar el contexto de los agentes de IA, mejorando la eficiencia y los costos.
POR QUÉ - Es relevante para el negocio de IA porque ofrece estrategias concretas para mejorar el rendimiento de los agentes de IA, reduciendo los tiempos de desarrollo y los costos operativos. Las técnicas descritas pueden aplicarse para optimizar agentes de IA en diversos sectores.
QUIÉN - Los actores principales son Manus, una empresa que desarrolla agentes de IA, y el equipo de desarrollo liderado por Yichao ‘Peak’ Ji. El artículo está dirigido a desarrolladores y empresas que trabajan con agentes de IA.
DÓNDE - Se posiciona en el mercado de herramientas y técnicas para el desarrollo de agentes de IA, ofreciendo mejores prácticas para el contexto engineering.
CUÁNDO - El artículo fue publicado en julio de 2024, reflejando las lecciones aprendidas durante el desarrollo de Manus. Las técnicas descritas son actuales y aplicables en el contexto de las tecnologías de IA de hoy.
IMPACTO EN EL NEGOCIO:
- Oportunidades: Implementar las técnicas de contexto engineering para reducir los costos operativos y mejorar el rendimiento de los agentes de IA.
- Riesgos: No adoptar estas prácticas podría llevar a ineficiencias y costos elevados.
- Integración: Las técnicas pueden integrarse en el stack existente para optimizar agentes de IA en diversos sectores.
RESUMEN TÉCNICO:
- Pila tecnológica principal: Utiliza técnicas de contexto engineering para optimizar agentes de IA, con un enfoque en la tasa de aciertos de la caché KV. Lenguajes mencionados: Rust, Go, React.
- Escalabilidad: Las técnicas descritas son escalables y pueden aplicarse a diversos agentes de IA.
- Diferenciadores técnicos clave: Uso de caché KV para reducir la latencia y los costos, prácticas de contexto engineering como mantener el prefijo del prompt estable y contexto de solo anexión.
Casos de uso #
- Private AI Stack: Integración en pipelines propietarias
- Client Solutions: Implementación para proyectos de clientes
- Inteligencia Estratégica: Entrada para la hoja de ruta tecnológica
- Análisis Competitivo: Monitoreo del ecosistema de IA
Recursos #
Enlaces Originales #
- Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus - Enlace original
Artículo recomendado y seleccionado por el equipo Human Technology eXcellence elaborado mediante inteligencia artificial (en este caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) el 2025-09-24 07:36 Fuente original: https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
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