Guía escéptica de la IA para las ventanas de contexto
Trabajar con herramientas de inteligencia artificial a veces se siente como colaborar con un compañero de trabajo impredecible, caótico y demasiado seguro de sí mismo. Olvida tareas, cambia de proyecto sin avisar y a veces se queda a mitad de camino. Antes de descartarla por completo, conviene entender lo que ocurre tras bambalinas para evitar errores comunes y sacar verdadero provecho a estas herramientas.
En el núcleo de ese comportamiento está la forma en que los modelos gestionan la memoria de trabajo. Al igual que una persona solo puede manejar una cantidad limitada de información a la vez, los modelos de IA tienen un límite técnico llamado ventana de contexto.
Ventana de contexto es la cantidad máxima de información que un modelo puede procesar en una sola sesión y se mide en tokens.
Tokens son las unidades con las que los modelos fragmentan el texto. Pueden corresponder a palabras completas o fragmentos de palabras según el diseño del modelo. Por ejemplo, Hello = 1 token, Understanding = 2 tokens, AI = 1 token, Tokenization = 3 tokens. Cada palabra o fragmento que procesas consume parte de la ventana de contexto.
Cuando usas un agente de IA como Goose o cualquier otro asistente, empiezas una sesión con un modelo que tiene un límite de tokens, por ejemplo 128000 tokens en algunos modelos. Cada mensaje tuyo y cada respuesta del agente consumen tokens. Además, no solo tu conversación ocupa la ventana de contexto; hay otros elementos que consumen presupuesto:
System prompt que define la identidad y comportamiento del agente, instrucciones y metadatos; extensiones y sus definiciones que incluyen herramientas y sus instrucciones; respuestas de herramientas como el contenido completo de un archivo; y metadatos de conversación como marcas de tiempo. Todo esto suma y puede hacer que el agente empiece a olvidar detalles antiguos o priorizar lo último que se dijo cuando la conversación se acerca al límite.
El uso de tokens también impacta en los costes. A mayor uso de tokens, mayor coste económico y mayor probabilidad de frustración si el agente malinterpreta peticiones por pérdida de contexto. Por eso es clave gestionar bien la ventana de contexto.
Algunas plataformas implementan estrategias automáticas para optimizar la ventana de contexto. Por ejemplo, Goose compacta o resume automáticamente la conversación al alcanzar cierto umbral, por defecto 80 por ciento de la ventana. Ese resumen conserva los puntos clave y comprime el resto para que puedas seguir en la misma sesión sin perder lo esencial. Este umbral se puede ajustar con la variable de entorno GOOSE_AUTO_COMPACT_THRESHOLD.
Consejos prácticos para gestionar la ventana de contexto y optimizar costes:
1. Resumen manual Resume los puntos importantes y comienza una sesión nueva cuando la conversación crezca demasiado. Copia decisiones clave, fragmentos de código y requisitos al inicio de la nueva sesión.
2. Archivos .goosehints Define una vez las instrucciones recurrentes, estándares de código y preferencias en un archivo .goosehints para no repetir contexto en cada conversación y ahorrar tokens.
3. Extensión de memoria Usa extensiones de memoria para almacenar información relevante entre sesiones y evitar reexplicar el trasfondo del proyecto.
4. Recipes Empaqueta configuraciones completas de tareas en recetas reutilizables para no consumir tokens describiendo flujos complejos una y otra vez. Si una receta crece demasiado, divídela en sub-recetas.
5. Subagents Delegar tareas específicas a subagentes en sesiones aisladas evita que la conversación principal se llene de detalles y salidas de herramientas.
6. Sesiones cortas Mantén sesiones centradas en objetivos concretos y abre nuevas sesiones cuando concluyas tareas o alcances puntos naturales de parada.
7. Modelo lead worker Divide el trabajo entre un modelo líder para planificación y otro para ejecución. Usa modelos caros para pensamiento estratégico y modelos económicos para tareas rutinarias.
Si un agente olvida algo o se desvía, revisa primero el uso de la ventana de contexto. Muchas veces la solución es un mejor prompt o un contexto más limpio: la diferencia entre una IA imprevisible y una IA enfocada puede ser solo unos pocos tokens.
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