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
La Perspectiva HTX #
Este tema está en el corazón de lo que construimos en HTX. La tecnología discutida aquí — ya sean agentes IA, modelos de lenguaje o procesamiento de documentos — representa exactamente el tipo de capacidades que las empresas europeas necesitan, pero desplegadas en sus propios términos.
El desafío no es si esta tecnología funciona. Funciona. El desafío es desplegarla sin enviar datos empresariales a servidores estadounidenses, sin violar el RGPD y sin crear dependencias de proveedores de las que no puedas salir.
Por eso construimos ORCA — un chatbot empresarial privado que lleva estas capacidades a tu infraestructura. Misma potencia que ChatGPT, pero tus datos nunca salen de tu perímetro.
¿Quieres saber si tu empresa está lista para la IA? Haz nuestra evaluación gratuita — 5 minutos, informe personalizado, hoja de ruta accionable.
Artículos Relacionados #
- Google acaba de lanzar una guía de 64 páginas sobre la construcción de agentes de IA. - Go, AI Agent, AI
- [2504.19413] Construcción de Agentes de IA Listos para Producción con Memoria a Largo Plazo Escalable - AI Agent, AI
- La nueva habilidad en IA no es el uso de indicaciones, es la ingeniería de contexto. - AI Agent, Natural Language Processing, AI
FAQ
¿Cómo pueden los agentes IA beneficiar a mi empresa?
Los agentes IA pueden automatizar tareas complejas de múltiples pasos como análisis de datos, procesamiento de documentos e interacciones con clientes. Para las PYMES europeas, desplegar agentes en infraestructura privada con herramientas como ORCA garantiza que los datos sensibles nunca salgan de tu perímetro mientras se aprovechan capacidades IA de vanguardia.
¿Son seguros los agentes IA para los datos empresariales?
Depende del despliegue. Los agentes en la nube envían tus datos a servidores externos, creando riesgos de RGPD. Los agentes IA privados que se ejecutan en tu propia infraestructura — como los construidos sobre el stack PRISMA de HTX — mantienen todos los datos bajo tu control.