6 Principios de Desarrollo de Agentes IA Establecidos Globalmente en Una Semana

Apenas arrancó 2026 y el Context Engineering ya se convirtió en el tema más candente del mundo IA.

La conclusión es clara: si están desarrollando agentes IA y no conocen estos principios, se van a quedar atrás en 2026. Acá está la destilación de lo que la comunidad global IA estableció en apenas una semana.

Operar el Contexto de Forma Dinámica, No Estática

• Manus: Usa el sistema de archivos como memoria externalizada, manteniendo solo URLs y rutas mientras restaura el contenido completo bajo demanda. La tasa de aciertos de KV-Cache es la métrica clave
• Cursor: Introdujo Dynamic Context Discovery, sincronizando descripciones de herramientas MCP en carpetas y reduciendo el uso de tokens en 46.9%
• Context7: El reranking del lado del servidor redujo los tokens de contexto en 65%, la latencia en 38%, mientras que en realidad mejoró la calidad del output

Cuando su contexto es un sistema vivo y dinámico que carga y descarga información según se necesita, dejan de pagar por tokens que no usan - y el modelo se mantiene enfocado en lo que importa.

La Planificación lo Es Todo

• AskUserQuestionTool de Claude Code: Entrevista al usuario como un consultor, haciendo preguntas puntuales para maximizar la claridad de los requerimientos antes de escribir una sola línea de código
• Plan Mode: Escribe un plan en un archivo markdown antes de la ejecución. El 80% del resultado se determina en la etapa de planificación

El mejor código asistido por IA no viene de mejores prompts. Viene de mejores planes.

Diseñar Herramientas Alrededor de Bash y Generación de Código

• Bash: Componible, ligero en contexto, y da acceso instantáneo a software existente - ffmpeg, jq, grep, y miles más
• Codegen: Composición de APIs en su núcleo. Piden el clima y el agente escribe un script que llama directamente a la API del Clima

El trade-off: Custom Tools (estables, alto costo de contexto) vs. Bash (componible, requiere tiempo de descubrimiento) vs. Codegen (flexible, tiempo de ejecución más largo).

Abrazar el Loop

• El skill Ralph Wiggum de Claude Code y Recursive Language Models (RLM): Maximizar los loops de auto-corrección es la clave para la calidad
• Mientras más verificable sea la tarea, mejor funciona esto. Si pueden validar el output, pueden iterar hacia la perfección

El prompting de una sola pasada es una trampa. El verdadero poder de los agentes IA emerge cuando se les permite intentar, fallar, evaluar, e intentar de nuevo.

Adoptar una Estrategia Multi-Modelo

• Claude Opus 4.5: Planificación end-to-end y desarrollo complejo
• Gemini 3 Pro: Implementación de frontend, procesamiento de documentos a gran escala
• GPT-5.2: Debugging y razonamiento abstracto
• Rutear sub-agentes al modelo óptimo por tarea para velocidad y especialización

Ningún modelo único sobresale en todo. La estrategia ganadora es el model routing - emparejar cada tarea con el modelo más adecuado para ella.

Gestionar el Estado con Memoria en Capas

• El todo.md de Manus: Inserta repetidamente objetivos al final del contexto para resolver el problema del “lost-in-the-middle”
• Separación de memoria: Corto plazo (contexto de trabajo), mediano plazo (historial de sesión), largo plazo (sistema de archivos)
• Retener acciones fallidas y stack traces previene que el modelo repita los mismos errores

Sin memoria estructurada, los agentes se pierden. Con ella, acumulan conocimiento a través de sesiones.

La Conclusión

En 2026, ya superamos los agentes que simplemente responden preguntas o automatizan flujos simples. Ahora estamos construyendo agentes que realizan trabajo real y complejo.

Estos seis principios ya están validados en producción por Manus, Cursor y Claude Code. Si no los aplican, sus competidores lo harán.