🤖 Las aplicaciones LLM modernas no son solo un prompt — son sistemas complejos
Parar de pensar solo en prompts y empezar a pensar en sistemas es el salto que marca la diferencia.
🔑 Los 10 conceptos clave:
- Context Engineering — qué información mostrarle al modelo, cuándo y en qué orden
- Tool Calling — el modelo no solo habla: actúa (busca, ejecuta código, llama APIs)
- MCP (Model Context Protocol) — estándar para compartir herramientas entre sistemas IA
- A2A Communication — cómo múltiples agentes se coordinan entre sí
- Semantic Caching — reusar respuestas para preguntas similares → menos costo y latencia
- Contextual Compression — extraer solo los fragmentos relevantes del contexto
- Reranking — reordenar los resultados de búsqueda para poner los más relevantes primero
- Hybrid Retrieval — combinar búsqueda semántica + keyword (BM25) para mejores resultados
- Agent Memory Architecture — separar memoria de corto plazo (tarea actual) y largo plazo (base de conocimiento)
- Inference Routing — dirigir cada consulta al modelo más adecuado según complejidad y costo
📌 La clave: el 80% de los fallos en producción no vienen del modelo, sino del sistema que lo rodea.
💡 Explicación en pocas palabras#
Un LLM solo es como un experto encerrado en una habitación. La ingeniería LLM es el sistema que le permite buscar información, usar herramientas, colaborar con otros agentes y recordar conversaciones pasadas. Aprender estos 10 conceptos es aprender a construir ese sistema de forma profesional.
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