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Desde los primeros sistemas LLM en producción se intentó imponer orden con esquemas JSON en prompts, definiciones de herramientas y validadores como Pydantic o JSON Schema. La idea parecía sencilla: tratar al modelo como si fuera un componente determinista. Esa suposición falló y no por descuido de los ingenieros sino por una arquitectura equivocada.
Falla 1: los contratos eran texto y no aplicación. Un esquema dentro de un prompt es un consejo, no un contrato. El modelo puede reordenar campos, omitir claves requeridas, inventar propiedades, emitir JSON parcial o cambiar de formato a mitad de la respuesta. La validación llega tras la generación cuando el sistema ya está comprometido. A partir de ahí solo quedan recursos paliativos como reintentos, recortes o parches temporales.
Falla 2: la validación era posterior a la ejecución. Los stacks habituales siguen el patrón generar texto, intentar parsear y, si falla, repetir con un prompt más fuerte. Esto incrementa costes y latencia, hace que las fallas sean no deterministas, dificulta las pruebas y provoca deriva entre ejecuciones. Un contrato que solo actúa tras la violación no es un contrato.
Falla 3: los proveedores aplican reglas ocultas. Los proveedores de modelos imponen restricciones no documentadas y específicas del modelo que solo se manifiestan en tiempo de ejecución. En producción se han observado comportamientos como llamadas a herramientas que deben seguir a un turno de usuario, argumentos de función que se descartan silenciosamente o nombres de herramientas que se transforman por el casing. Ningún esquema puede capturar estas reglas y ningún validador puede anticiparlas.
Falla 4: el contexto se trataba como una cadena. Las ventanas de contexto se gestionaron como buffers de texto: concatenar secciones, contar tokens y truncar cuando se desborda. Esto provocó que instrucciones críticas se eliminaran, ejemplos desaparecieran de forma impredecible y prompts de sistema quedaran eclipsados por el historial. La truncación fue no determinista y la compresión ad hoc carecía de una política de asignación de recursos.
Falla 5: los agentes derivaban con el tiempo. Los agentes multipaso dependían de estado mutable, contexto regenerado y salidas probabilísticas. Un mismo flujo de trabajo se comportaba distinto entre ejecuciones, fallaba de manera diferente según el entorno y no podía ser reproducido ni auditado. No existía un estado canónico que permitiera trazabilidad.
Causa raíz. Todas estas fallas compartían una suposición equivocada: creer que los LLM se pueden tratar como funciones si se les pide con cuidado. No es así. Los sistemas probabilísticos requieren límites deterministas. Los contratos deben aplicarse antes de generar, verificarse en tiempo de compilación y expresarse como tipos, grafos y presupuestos, no como cadenas insertadas en prompts.
Por qué fue necesaria una nueva capa. La llegada de FACET y su propuesta de una capa de contratos deterministas no fue una moda ni un capricho. Fue la corrección de un modelo invertido. El orden correcto es: definir qué está permitido, restringir la generación, rechazar estados inválidos temprano y producir salidas canónicas. Todo lo demás es maquillaje.
El cambio que propone FACET introduce tres ideas clave: el determinismo es una propiedad del sistema, los contratos deben residir fuera del modelo y la validación debe preceder a la ejecución. Además el contexto debe gestionarse como un recurso limitado, no como una cadena de texto. No se trata de una optimización, sino de una corrección arquitectónica necesaria cuando la IA pasa de demos a infraestructura.
Mirando atrás, la falla era inevitable si se construía sobre esquemas consultivos, validación post hoc y contratos probabilísticos. En cuanto la IA se convirtió en infraestructura crítica, una capa de contratos deterministas se volvió ineludible. FACET fue simplemente temprano en proponer esa capa.
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