Tipo: Discusión de Hacker News Enlace original: https://news.ycombinator.com/item?id=44427757 Fecha de publicación: 2025-06-30
Autor: robotswantdata
Resumen #
QUÉ - El Context Engineering es la práctica de proporcionar todo el contexto necesario para permitir que un modelo de lenguaje resuelva una tarea. Incluye instrucciones, historial de conversación, memoria a largo plazo, información recuperada y herramientas disponibles.
POR QUÉ - Es relevante porque la calidad del contexto determina el éxito de los agentes de IA. La mayoría de los fallos de los agentes no se deben al modelo, sino a la falta de contexto adecuado.
QUIÉNES - Los actores principales incluyen a Tobi Lutke, quien acuñó el término, y la comunidad de IA que está adoptando este enfoque para mejorar la efectividad de los agentes.
DÓNDE - Se posiciona en el mercado de IA como una práctica avanzada para mejorar la efectividad de los agentes de IA, integrándose con técnicas existentes como el prompt engineering.
CUÁNDO - Es un concepto emergente, en fase de adopción creciente, que está ganando tracción con el aumento del uso de los agentes de IA.
IMPACTO EN EL NEGOCIO:
- Oportunidades: Mejorar la efectividad de los agentes de IA a través de un contexto más rico y preciso.
- Riesgos: Los competidores que adopten rápidamente esta práctica podrían obtener una ventaja competitiva.
- Integración: Puede integrarse con el stack existente, mejorando la calidad de las respuestas de los agentes de IA.
RESUMEN TÉCNICO:
- Pila tecnológica principal: Incluye instrucciones, prompts del usuario, historial de conversación, memoria a largo plazo, información recuperada (RAG), herramientas disponibles y salidas estructuradas.
- Escalabilidad: Requiere una gestión eficiente de la memoria y de la información recuperada para escalar con el aumento de los datos.
- Diferenciadores técnicos: La calidad del contexto proporcionado es el principal factor de éxito de los agentes de IA.
DISCUSIÓN DE HACKER NEWS: La discusión en Hacker News ha destacado la importancia de las herramientas y las arquitecturas necesarias para implementar el Context Engineering. La comunidad ha subrayado cómo la gestión del contexto es crucial para resolver problemas complejos y mejorar el diseño de los agentes de IA. El sentimiento general es de interés y reconocimiento de la importancia del contexto en la mejora del rendimiento de los agentes de IA. Los temas principales que han surgido han sido la necesidad de herramientas adecuadas, la resolución de problemas relacionados con el contexto y el diseño efectivo de los agentes de IA.
Casos de uso #
- Private AI Stack: Integración en pipelines propietarias
- Client Solutions: Implementación para proyectos de clientes
Feedback de terceros #
Feedback de la comunidad: La comunidad de HackerNews ha comentado con enfoque en herramientas y problemas (20 comentarios).
Recursos #
Enlaces Originales #
- The new skill in AI is not prompting, it’s context engineering - 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://news.ycombinator.com/item?id=44427757