Guía práctica de Prompts y agentes de IA

Prompts y agentes forman parte del mismo ecosistema, pero no son sinónimos. El prompt describe un comportamiento deseado; el agente combina un modelo con estado de ejecución, herramientas y reglas operativas. El diseño comienza por el problema.

Capa 1: objetivo y contrato de salida

Documenta quién utilizará el resultado y qué decisión tomará. Especifica entradas, reglas de interpretación, excepciones y estructura. Para extraer datos, validar un esquema evita que una redacción atractiva oculte campos obligatorios ausentes.

Capa 2: contexto y calidad de fuentes

Las instrucciones pueden contener orientaciones estables; las normas y datos recientes necesitan fuentes mantenidas. Recuperar un texto relevante no demuestra que sea correcto o vigente. Conserva título, origen y fecha para revisar afirmaciones.

Capa 3: división del proceso

Imagina una compra empresarial: recibir necesidad, identificar restricciones, comparar alternativas y recomendar. La IA puede apoyar la comparación, pero autorizaciones y presupuestos siguen las reglas del negocio. Cada etapa puede probarse por separado.

Capa 4: herramientas y autoridad

Un agente que consulta bases de datos, calendarios o correos actúa a través de credenciales concedidas. Utiliza acceso mínimo y trata las páginas recuperadas como contenido no fiable. Las acciones externas exigen aprobación, registros y protección contra repeticiones involuntarias.

Capa 5: memoria y privacidad

Conservar indiscriminadamente todo el historial no garantiza mejores resultados. Define qué información debe persistir, durante cuánto tiempo y con qué finalidad. No guardes secretos en registros técnicos y respeta las obligaciones de protección de datos.

Capa 6: pruebas y seguimiento

Construye pruebas representativas, incluidos casos raros e instrucciones maliciosas. Mide precisión, completitud, coste, latencia y derivaciones apropiadas. Tras el lanzamiento, observa versiones, regresiones e incidentes.

Capa 7: el software convencional sigue siendo importante

Los cálculos exactos, reglas fiscales y transformaciones deterministas suelen funcionar mejor con código tradicional. Un modelo puede interpretar una solicitud y explicar resultados verificados. Esta combinación resulta más fácil de auditar.

Arquitectura de referencia

Un formulario valida datos, un modelo propone categoría, una herramienta consulta la política vigente y una persona aprueba excepciones. Después, la aplicación registra la decisión. Cada paso debe tener responsable, trazabilidad y condiciones claras de fallo.

Mide el éxito de un agente por el trabajo fiable dentro de límites conocidos, no por cuántas acciones realiza solo.