Ingeniería de contexto: lo que separa un demo de un producto
Diseño y operación del contexto que alimenta a los modelos: prompts del sistema, herramientas disponibles, memoria, RAG y políticas de uso. La capa que más impacta en la calidad y que casi nadie cuida.
El problema que resolvemos.
Cuando un agente IA falla en producción, el problema rara vez es el modelo. Casi siempre es el contexto que recibe: un prompt del sistema mal escrito, una herramienta mal descrita, un fragmento recuperado del RAG que confunde más que ayuda o memoria que contamina las conversaciones nuevas con datos antiguos.
La ingeniería de contexto es la disciplina (relativamente nueva) que diseña, prueba y mantiene esa capa con el mismo rigor con el que se diseña una API. Sin esto, los agentes se degradan a las pocas semanas en producción.
Lo que incluye
- Diseño y refinamiento iterativo de prompts del sistema
- Catálogo de herramientas (tools) con descripciones, schemas y ejemplos
- Estrategia de memoria: qué recordar, qué olvidar, cómo limpiar
- RAG con chunking, recuperación y reranking adaptados al caso de uso
- Suite de evals automáticas para detectar regresiones de contexto
Nuestro proceso para Ingeniería de contexto.
Auditoría
Análisis del contexto actual con métricas de calidad: ¿qué % de fallos son por contexto y no por modelo?
Rediseño
Restructuramos prompts, tools y estrategia RAG con tests A/B sobre evals de calidad.
Operación
Pipeline de evaluación continua y proceso para iterar el contexto cuando cambia el producto.
Por qué este servicio es independiente
Muchos equipos construyen su agente IA, lo lanzan, y descubren que la calidad va cayendo con el tiempo. Lo que falla no es el modelo (es el mismo), es que el contexto se va quedando obsoleto: nuevas tools sin documentar bien, memoria que crece descontrolada, documentos en RAG que ya no aplican. Este servicio existe para casos así - agentes que ya funcionan pero que se están degradando porque nadie cuida activamente la capa de contexto.
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