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Hace unos días me topé con un stream muy interesante donde alguien mostraba su setup para programación agéntica usando Claude Code. Después de años desarrollando “a la vieja usanza”, tengo que admitir que esto me ha resultado revelador.

¿Qué es la programación agéntica?

Para los que no estéis familiarizados con el término, la programación agéntica es básicamente dejar que un agente de IA (en este caso Claude) escriba código por ti. Pero no hablo de pedirle que te genere un snippet, sino de darle acceso completo a tu sistema para que pueda leer, escribir, ejecutar y debuggear código de forma autónoma.

Últimamente no para de hablarse de agentes de IA por todas partes. Cada empresa tiene su roadmap lleno de “agentes que van a revolucionar esto y aquello”, pero cuando rascas un poco, te das cuenta de que pocos han conseguido realmente construir algo útil y que funcione en producción.

Hace poco leí un artículo muy interesante de LangChain sobre cómo construir agentes de forma práctica, y me ha parecido un enfoque muy sensato que quería compartir contigo. Lo he adaptado con mis propias reflexiones después de haberme dado más de un cabezazo intentando implementar sistemas “inteligentes” que al final no lo eran tanto.

Dos protocolos, dos filosofías

En los últimos meses han aparecido dos protocolos que van a cambiar cómo construimos sistemas de IA: Agent2Agent Protocol (A2A) de Google y Model Context Protocol (MCP) de Anthropic. Pero aquí está el tema: no compiten entre sí.

Es más, tras analizar ambos durante semanas, me he dado cuenta de que entender la diferencia entre A2A y MCP es crucial para cualquiera que esté construyendo sistemas de IA más allá de simples chatbots.

Hace unos años, muchos investigadores de IA (incluso los más reputados) predecían que el prompt engineering sería una habilidad temporal que desaparecería rápidamente. Se equivocaron completamente. No solo no ha desaparecido, sino que ha evolucionado hacia algo mucho más sofisticado: Context Engineering.

Y no, no es solo otro término de moda. Es una evolución natural que refleja la complejidad real de trabajar con LLMs en aplicaciones productivas.

De prompt engineering a context engineering

El problema con el término “prompt engineering” es que mucha gente lo confunde con blind prompting - simplemente escribir una pregunta en ChatGPT y esperar un resultado. Eso no es ingeniería, es usar una herramienta.

Otro protocolo más que promete cambiarlo todo

Cuando IBM Research anunció el Agent Communication Protocol (ACP) como parte del proyecto BeeAI, mi primera reacción fue la habitual: “Ah, otro protocolo universal más”. Con casi 30 años en esto, he visto demasiados “estándares definitivos” que acabaron en el olvido.

Pero hay algo diferente en ACP que me hizo prestar atención: no promete resolver todos los problemas del mundo. Simplemente se enfoca en uno muy específico: hacer que agentes de IA de diferentes frameworks puedan hablar entre sí. Y lo hace de una manera que realmente tiene sentido.

El futuro de las compras está aquí, y Walmart está liderando una revolución silenciosa que cambiará para siempre la forma en que interactuamos con el retail. Mientras muchas empresas siguen experimentando con ChatGPT y herramientas básicas de IA generativa, el gigante de Arkansas ha dado un salto cuántico hacia la IA Agéntica (Agentic AI), desarrollando sistemas autónomos que no solo recomiendan productos, sino que actúan, deciden y ejecutan tareas completas por sí mismos.