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

Nada más comenzar 2026, la Ingeniería de Contexto se convirtió en el tema más candente del mundo IA.

La conclusión es clara: si estás construyendo agentes IA y no conoces estos principios, te quedarás atrás en 2026. Aquí está la destilación de lo que la comunidad global de IA estableció en solo una semana.

Gestiona el Contexto de Forma Dinámica, No Estática

• Manus: Utiliza el sistema de archivos como memoria externalizada, manteniendo solo URLs y rutas mientras restaura el contenido completo bajo demanda. La tasa de aciertos del KV-Cache es la métrica clave
• Cursor: Introdujo Dynamic Context Discovery, sincronizando las descripciones de herramientas MCP en carpetas y reduciendo el uso de tokens un 46,9%
• Context7: El reranking en el lado del servidor redujo los tokens de contexto un 65%, la latencia un 38%, mientras mejoraba la calidad de salida

Cuando tu contexto es un sistema vivo y dinámico que carga y descarga información según sea necesario, dejas de pagar por tokens que no usas - y el modelo se mantiene enfocado en lo que realmente importa.

La Planificación lo es Todo

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

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

Diseña 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. Pide el tiempo y el agente escribe un script que llama directamente a la API del tiempo

El equilibrio: Herramientas Personalizadas (estables, alto coste de contexto) vs. Bash (componible, requiere tiempo de descubrimiento) vs. Codegen (flexible, mayor tiempo de ejecución).

Abraza el Bucle

• La skill Ralph Wiggum de Claude Code y Recursive Language Models (RLM): Maximizar los bucles de autocorrección es la clave de la calidad
• Cuanto más verificable sea la tarea, mejor funciona esto. Si puedes validar la salida, puedes iterar hacia la perfección

El prompting de un solo intento es una trampa. El verdadero poder de los agentes IA emerge cuando se les permite intentar, fallar, evaluar e intentarlo de nuevo.

Adopta 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
• Dirige los sub-agentes al modelo óptimo por tarea para velocidad y especialización

Ningún modelo único sobresale en todo. La estrategia ganadora es el enrutamiento de modelos - emparejando cada tarea con el modelo más adecuado para ella.

Gestiona el Estado con Memoria en Capas

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

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

La Conclusión

En 2026, hemos superado los agentes que simplemente responden preguntas o automatizan flujos de trabajo sencillos. 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 aplicas, tus competidores lo harán.