Punto de partida. Actividad «Mejora del sitio asistida por IA», sesión 1 de 4. Abre los materiales enlazados y crea el registro de la unidad. La guía de arranque permite preparar las herramientas sin depender de otros módulos.

Se explica

10 minutos · contexto, explicación y ejemplo

Un modelo genera una respuesta; un agente puede utilizar herramientas para leer archivos, proponer cambios o ejecutar comprobaciones. Que pueda actuar no significa que conozca tu objetivo. Necesita contexto y un criterio de aceptación: una condición observable que permita decir si la tarea está resuelta.

«Mejora la web» deja abiertas muchas decisiones. «Añade un enlace de contacto visible, conserva las secciones y comprueba que abre el correo indicado» delimita la tarea. Usaremos el sitio de Digitalización UD3; quien ya tenga portfolio estudiará un cambio nuevo, sin reconstruirlo ni repetir su evaluación de Intermodular.

Consultar ejemplos y conceptos de esta sesión

Modelo y agente no son lo mismo

Un modelo de lenguaje recibe información y genera una respuesta.

Podemos imaginar:

Un modelo, por sí solo
  1. Texto
  2. LLM
  3. Texto

Un agente añade más elementos:

Un agente: modelo, contexto y herramientas
Componentes de un agente El agente recibe un objetivo y un contexto, dispone de herramientas para trabajar con archivos, la terminal y Git, y a partir de ahí produce un resultado. Contexto Objetivo Agente Archivos Terminal Git Resultado

Por tanto:

Agente ≈ modelo + contexto + herramientas + capacidad para realizar varios pasos.

Context engineering

Una de las habilidades más importantes al trabajar con IA es proporcionar el contexto adecuado.

Comparad:

Petición A

Haz el login.

Petición B

Implementa autenticación mediante email y contraseña.

El proyecto utiliza Node.js, Express y PostgreSQL.

Mantén la arquitectura existente.

No añadas nuevas dependencias salvo que sean necesarias.

Las contraseñas nunca deben almacenarse en texto plano.

Añade tests para: login correcto, contraseña incorrecta y usuario inexistente.

Antes de modificar el proyecto, explica qué archivos necesitas cambiar.

La segunda petición proporciona mucha más información.

Por tanto:

Por qué el contexto cambia el resultado
  1. Mejor contexto
  2. Menos suposiciones
  3. Mejor resultado

A esta idea se la suele denominar:

Context engineering

No consiste únicamente en escribir un prompt largo.

Consiste en conseguir que el agente tenga disponible la información correcta en el momento adecuado.

Se trabaja

45 minutos · trabajo guiado sobre la actividad

  1. Abre el sitio inicial y guarda su estado antes de editar. Utiliza el agente disponible en el aula con la guía de arranque; comprueba que puede leer esta carpeta y no otra.
  2. Escribe una petición vaga para añadir contacto y pide solo un plan. Guarda qué información supone el agente y qué decisiones deja abiertas; todavía no aceptes cambios.
  3. Redacta otra petición con objetivo, archivos permitidos, restricciones y dos criterios de aceptación. Por ejemplo: enlace visible y destino correcto, manteniendo el contenido anterior.
  4. Compara ambos planes. Señala una diferencia atribuible al contexto y escoge la propuesta que puedas verificar. Si propone una dependencia, pide qué necesidad concreta cubre.
  5. Aplica el cambio elegido, abre la página y prueba el enlace. Guarda petición, decisión, archivos cambiados y resultado en la actividad de UD4.

Cierre

5 minutos · comprobar el resultado

Al terminar la sesión:

Se puede comprobar qué pediste, por qué elegiste la propuesta y si cumple los criterios. No se puntúa el número de prompts ni de líneas generadas.