Desarrollo con IA: Primitivas Agénticas y la Ingeniería del Contexto para flujos de trabajo confiables

La integración de la inteligencia artificial en el desarrollo de software ha evolucionado rápidamente. Inicialmente, muchos desarrolladores comenzaron su viaje en la IA con simples prompts en herramientas como GitHub Copilot, buscando soluciones rápidas y sugerencias de código. Sin embargo, a medida que las necesidades se vuelven más complejas y el trabajo más colaborativo, se requiere una estrategia más sólida y confiable.

El auge del desarrollo nativo de IA

Este artículo explora un marco de trabajo de tres partes diseñado para transformar la experimentación ad-hoc de la IA en una práctica de ingeniería repetible y confiable. En el corazón de este marco se encuentran dos conceptos clave: las primitivas agénticas y la ingeniería del contexto.

La fórmula para un desarrollo nativo de IA confiable es:

Markdown prompt engineering + agent primitives + context engineering = reliability

Ya seas un principiante en el desarrollo nativo de IA o busques mejorar la confiabilidad de tus flujos de trabajo, esta guía te proporcionará los fundamentos necesarios para construir, escalar y compartir sistemas inteligentes que aprendan y mejoren con cada uso.

¿Qué son las primitivas agénticas?

Las primitivas agénticas son bloques de construcción reutilizables y configurables que permiten a los agentes de IA trabajar de manera sistemática. La ingeniería del contexto, por otro lado, asegura que estos agentes se enfoquen siempre en la información correcta.

El marco de trabajo de tres capas transforma la experimentación ad-hoc en un proceso confiable y repetible combinando la estructura de Markdown, el poder de las primitivas agénticas y la gestión inteligente del contexto.

Capa 1: Markdown para una ingeniería de prompts más estratégica

La claridad y precisión de un prompt son cruciales para obtener resultados precisos. Markdown, con su estructura de encabezados, listas y enlaces, permite guiar el razonamiento de la IA de manera natural, haciendo que los resultados sean más predecibles y consistentes.

Técnicas clave para la ingeniería de prompts con Markdown:

• Carga de contexto: Utiliza enlaces para inyectar información relevante desde archivos o sitios web.
• Pensamiento estructurado: Emplea encabezados y viñetas para crear rutas de razonamiento claras para la IA.
• Activación de roles: Utiliza frases como “Eres un experto en [este rol]” para enfocar las respuestas de la IA.
• Integración de herramientas: Permite que el agente de IA ejecute código de manera controlada y repetible.
• Lenguaje preciso: Elimina la ambigüedad mediante instrucciones específicas.
• Puertas de validación: Asegura la supervisión humana en puntos de decisión críticos.

Ejemplo de un prompt mejorado:

You are an expert debugger, specialized in debugging complex programming issues.

You are particularly great at debugging this project, which architecture and quirks can be consulted in the [architecture document](./docs/architecture.md).

Follow these steps:

1. Review the [error logs](./logs/error.log) and identify the root cause.

2. Use the `azmcp-monitor-log-query` MCP tool to retrieve infrastructure logs from Azure.

3. Once you find the root cause, think about 3 potential solutions with trade-offs

4. Present your root cause analysis and suggested solutions with trade-offs to the user and seek validation before proceeding with fixes - do not change any files.

Capa 2: Primitivas agénticas para implementar técnicas de prompt engineering

Las primitivas agénticas son herramientas configurables que permiten implementar estrategias de prompt engineering de manera sistemática. Estas primitivas son archivos o módulos reutilizables que proporcionan capacidades o reglas específicas para un agente.

Ejemplos de primitivas agénticas:

• Archivos de instrucciones (.instructions.md): Guía estructurada con alcance específico.
• Modos de chat (.chatmode.md): Experiencia basada en roles con límites de herramientas para prevenir brechas de seguridad.
• Flujos de trabajo agénticos (.prompt.md): Prompts reutilizables con validación incorporada.
• Archivos de especificación (.spec.md): Blueprints listos para la implementación que aseguran resultados repetibles.
• Archivos de memoria del agente (.memory.md): Preservan el conocimiento entre sesiones.
• Archivos de ayuda de contexto (.context.md): Optimizan la recuperación de información.

Ejemplo de cómo una primitiva agéntica transforma un prompt:

• Técnica: Usando la ingeniería de prompts de Markdown, tu prompt puede ser: “Implementar un sistema de autenticación de usuario seguro”.
• Primitivas: Seleccionar el modo de chat backend-dev → Auto-activa security.instructions.md vía applyTo: “auth/**” → Carga contexto desde [Patrones de autenticación previos](.memory.md#security) y [Estándares de seguridad de API](api-security.context.md#rest) → Genera user-auth.spec.md usando plantillas estructuradas → Ejecuta el flujo de trabajo implement-from-spec.prompt.md con puertas de validación.
• Resultado: Acumulación de conocimiento impulsada por el desarrollador donde se capturan los fallos de implementación en .memory.md, se documentan los patrones exitosos en .instructions.md, y se refinan los flujos de trabajo en archivos .prompt.md, creando inteligencia compuesta que mejora a través de la iteración.

Capa 3: Ingeniería del contexto para enfocar a los agentes de IA

La ingeniería del contexto se centra en asegurar que los agentes de IA reciban la información relevante, optimizando su rendimiento y fiabilidad. Al igual que las personas, los LLMs tienen memoria limitada (context windows) y pueden ser olvidadizos.

Técnicas de ingeniería del contexto:

• División de sesiones: Utiliza sesiones de agente distintas para diferentes fases y tareas del desarrollo.
• Reglas e instrucciones modulares y personalizadas: Aplica solo las instrucciones relevantes mediante archivos .instructions.md.
• Desarrollo impulsado por la memoria: Aprovecha la memoria del agente a través de archivos .memory.md.
• Optimización del contexto: Utiliza archivos de ayuda de contexto .context.md estratégicamente.
• Optimización del enfoque cognitivo: Utiliza modos de chat en archivos .chatmode.md para mantener la atención de la IA en los dominios relevantes.

Flujos de trabajo agénticos: El sistema completo en acción

Los flujos de trabajo agénticos combinan las tres capas del marco, permitiendo que las primitivas agénticas trabajen juntas, comprendan los prompts y utilicen solo el contexto necesario. Estos flujos se implementan como archivos .prompt.md que coordinan múltiples primitivas en procesos diseñados para ser ejecutados localmente en el IDE, en la terminal o en pipelines de CI.

Herramientas: Cómo escalar las primitivas agénticas

Para escalar las primitivas agénticas más allá del flujo de trabajo individual, es necesario entender que estos archivos Markdown representan una nueva forma de desarrollo de software que requiere una infraestructura de tooling adecuada.

Natural Language as Code

Las primitivas agénticas son piezas de software escritas en lenguaje natural, con cualidades como modularidad, reutilización, dependencias, evolución y distribución. Por lo tanto, necesitan el mismo soporte de infraestructura que cualquier otro software.

Agent CLI Runtimes

Los Agent CLI runtimes permiten ejecutar las primitivas agénticas desde la línea de comandos, desbloqueando la automatización, la escalabilidad y la integración en entornos de producción.

Distinción entre Inner loop y Outer loop:

• Inner loop (VS Code y GitHub Copilot): Desarrollo interactivo, pruebas y refinamiento del flujo de trabajo.
• Outer loop (Agent CLI runtimes): Ejecución reproducible, integración CI/CD y despliegue en producción.

Runtime Management

APM (Agent Package Manager) proporciona gestión unificada del runtime y distribución de paquetes, simplificando la instalación y configuración de múltiples Agent CLI runtimes.

Distribution and Packaging

APM permite crear paquetes distribuibles de primitivas agénticas, completos con dependencias, configuración y compatibilidad de runtime, que pueden ser compartidos entre equipos.

Production Deployment

APM GitHub Action permite ejecutar primitivas agénticas empaquetadas automáticamente en pipelines de CI/CD, llevando los flujos de trabajo desarrollados cuidadosamente al entorno de producción.

Evolución del Ecosistema

La progresión del desarrollo nativo de IA sigue un patrón predecible:

1. Código Raw → Primitivas agénticas (archivos .prompt.md, .instructions.md)
2. Entornos de runtime → Agent CLI runtimes
3. Gestión de paquetes → APM (capa de distribución y orquestación)
4. Ecosistema próspero → Bibliotecas compartidas, herramientas y paquetes comunitarios

Cómo empezar a construir tu primera primitiva agéntica

1. Comienza con instrucciones claras y concisas.
2. Añade modos de chat para crear límites seguros para la IA.
3. Construye prompts reutilizables para tareas comunes.
4. Crea plantillas de especificación para planificar lo que la IA debe lograr.

Arquitectura de Instrucciones

Las instrucciones forman la base del comportamiento confiable de la IA. La modularidad es clave: en lugar de un archivo de instrucciones masivo, crea archivos específicos que se activen solo cuando se trabaje con tecnologías o tipos de archivo concretos.

Configuración de Modos de Chat

Los modos de chat establecen límites de dominio y evitan que los agentes de IA excedan su experiencia. Define modos de chat personalizados específicos del dominio con límites de herramientas para mantener los flujos de trabajo seguros y organizados.

Conclusión

La construcción de flujos de trabajo de IA confiables se basa en la combinación de primitivas agénticas, ingeniería del contexto y herramientas adecuadas. Este enfoque sistemático transforma la experimentación ad-hoc en una práctica de ingeniería robusta y repetible, permitiendo a los desarrolladores aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial en sus proyectos.

Fuente: Github Blog