1. Piensa en funcionalidades completas, no en pasos
Deja de usar la IA como si ejecutara instrucciones sueltas. Define qué resultado quieres y deja que el agente construya el camino. El cambio está en delegar “qué hacer”, no “cómo hacerlo”.
A nivel técnico, esto implica trabajar con un agent harness que permita descomponer objetivos en subtareas automáticamente. Se diseñan prompts orientados a objetivos (“goal-driven prompting”), con capacidad de planificación interna (planning + execution loops) y uso de herramientas dinámico.
2. Si falla, revisa el sistema, no el modelo
Cuando algo no funciona, casi siempre es un problema de contexto o de diseño. La IA necesita saber qué está haciendo, con qué criterio y con qué información.
Técnicamente, esto implica optimizar el prompt base (system prompt), estructurar bien el contexto, ajustar ventanas de memoria y definir correctamente las herramientas disponibles. También incluye diseñar mejores instrucciones persistentes (tipo ProgramMD o AgentSpec).
3. Elimina tu dependencia del flujo
No deberías ser quien da el siguiente paso cada vez. El sistema tiene que avanzar solo.
Esto se logra diseñando loops autónomos donde el agente evalúa su propio progreso, decide el siguiente paso y continúa hasta completar el objetivo. Se utilizan técnicas de self-reflection, checkpoints de estado y criterios de parada definidos.
4. Aprende a orquestar, no a ejecutar
Tu trabajo no es hacer tareas, es decidir cómo se reparten. Cuándo dividir, cuándo paralelizar y cómo recombinar.
A nivel técnico, esto implica diseñar topologías de agentes: jerárquicas (orquestador + especialistas), paralelas (multi-instancia) o secuenciales. Se define claramente el rol de cada agente, sus límites y cómo se integran sus outputs.
5. Las instrucciones son un sistema vivo
No existe “el prompt correcto”. Existen versiones que funcionan mejor o peor.
Esto implica tratar prompts e instrucciones como código: iterar, testear, comparar outputs y optimizar. Se aplican técnicas como prompt versioning, A/B testing de instrucciones y ajuste fino de comportamiento mediante refinamiento iterativo.
6. Diseña capacidades, no interfaces
El valor no está en la interfaz, sino en lo que el agente puede hacer.
Técnicamente, esto implica diseñar skills (capacidades reutilizables): bloques de comportamiento que el agente puede invocar según necesidad. Cada skill tiene inputs, outputs y lógica clara, y el agente decide cuándo utilizarlas.
7. Construye memoria útil, no solo historial
La IA no necesita recordar todo, necesita recordar lo relevante.
Esto implica diseñar sistemas de memoria estructurada: memoria a corto plazo (contexto inmediato), memoria a largo plazo (hechos persistentes) y memoria de trabajo (estado actual). También se aplican técnicas de compresión, resumen y recuperación contextual.
8. Diseña para las limitaciones del modelo
No todo lo hace bien. Y eso no es un problema, es una guía de diseño.
A nivel técnico, se introducen mecanismos de verificación, separación entre generación y validación, y uso de criterios explícitos. Se pueden usar agentes revisores, reglas o tests para asegurar calidad en tareas críticas.
9. Estructura el conocimiento para ser usado
El conocimiento no debe ser bonito, debe ser utilizable.
Esto implica escribir en formatos que los agentes puedan procesar fácilmente: instrucciones claras, estructuras modulares y semánticas. Se prioriza la claridad operativa sobre la narrativa.
10. Concéntrate en lo que no es delegable
Tu valor no está en ejecutar, sino en decidir.
Técnicamente, esto se traduce en diseñar los criterios del sistema: prioridades, restricciones, definición de éxito, tono, estilo, etc. Es lo que configura el comportamiento global del agente y lo diferencia de cualquier otro.