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De prompt engineering → context engineering → harness engineering → loop engineering → graph engineering: La lista no deja de crecer, y cada nuevo término suele tratarse como si sustituyera al anterior. Pero la realidad es otra: cada capa envuelve a la anterior. La forma más sencilla de diferenciarlas es preguntarse cuál es su unidad de trabajo. Prompt engineering es el mensaje El modelo no recuerda nada antes de esa llamada, así que el prompt tiene que contener todo lo necesario: el rol, el contexto, las instrucciones, algunos ejemplos y el formato de salida. Si el resultado no es el esperado, la clave está en descubrir qué elemento falta o falla, no en reescribir todo el prompt una y otra vez. La unidad de trabajo es una única entrada. Context engineering es la memoria A lo largo de varios pasos, la ventana de contexto es limitada, pero la información disponible no lo es. Por eso hace falta un proceso de selección. Ese proceso consiste en conservar lo importante, resumir lo útil pero voluminoso y descartar el resto. Un buen contexto no consiste en meter más información, sino en saber qué eliminar. La unidad de trabajo es lo que permanece dentro de la ventana de contexto. Harness engineering es la máquina Por sí solo, un modelo solo genera texto. El harness se encarga de recopilar la información necesaria, ejecutar el modelo, llamar a herramientas o subagentes y verificar el resultado mediante pruebas o un evaluador. Ese paso de verificación es, en gran medida, lo que diferencia una simple llamada a una API de un agente de IA. La unidad de trabajo es una ejecución completa de la máquina. Loop engineering es la ejecución iterativa Una sola ejecución rara vez resuelve todo el problema. Hace falta un mecanismo que decida si la máquina debe volver a ejecutarse. Para ello se necesita un objetivo definido desde el principio, límites como un número máximo de iteraciones o un presupuesto de coste, y un criterio automático que determine cuándo la tarea realmente ha terminado. Que un agente deje de pedir herramientas no significa que haya completado el trabajo; solo significa que ha terminado ese turno. La unidad de trabajo es toda la ejecución del ciclo. Graph engineering es la coordinación Cuando varios bucles tienen que trabajar juntos, necesitas definir qué se ejecuta, cuándo se ejecuta, qué puede hacerse en paralelo y qué componentes supervisan a otros. Los nodos realizan el trabajo, las conexiones (edges) deciden qué ocurre después y el estado compartido fluye entre ellos. De hecho, un único bucle no deja de ser un grafo de un solo nodo con una conexión que apunta de vuelta a sí mismo. Por eso los grafos organizan los bucles, no los sustituyen. La unidad de trabajo es el proceso completo. La relación entre todas estas capas es sencilla: El prompt y el contexto viven dentro de la fase de recopilación del harness. El harness ejecuta una pasada completa. El loop decide si esa pasada debe repetirse. El graph decide qué bucles se ejecutan y cómo se coordinan entre sí. Cuanto más amplías la perspectiva, mayor es la unidad de trabajo. Cuanto más profundizas, vuelves al prompt. Y eso también indica dónde depurar un problema: identifica qué capa ha fallado según su unidad de trabajo y corrige esa capa. El prompt es la parte más fácil de modificar, por eso suele recibir la culpa de errores que, en realidad, se originan tres niveles más arriba. En el articulo de abajo, se explica que es el graph engineering, donde explica la idea principal, cómo empezar, cómo gestionar el estado compartido, cómo crear un enrutamiento fiable y cuándo usar un grafo realmente merece la pena. Si quieres mantenerte al día, léelo a continuación👇

Esto es una auténtica joya. Hace cinco semanas, Andrej Karpathy se unió a Anthropic. Dos ingenieros senior de Anthropic llevaron el enfoque de Karpathy un paso más allá con el concepto de Graph Engineering. Los sistemas agénticos mejoran de verdad cuando conectas los agentes en forma de grafo. Lo integré en mi configuración y la primera respuesta ya fue completamente distinta. No fue una mejora pequeña. Fue un cambio total. Claude dejó de dar respuestas genéricas y empezó a trabajar exactamente como yo quería. Guárdalo antes de que se pierda en tu feed. Léelo ahora y luego échale un vistazo al artículo de abajo👇