# Glosario de agentes de AI

Las palabras que vas a escuchar en una Session, explicadas sin vueltas. Para
cualquier área: no hace falta programar para entender ninguna.

> Glosario de la comunidad Frontier. Si falta una palabra o una definición se
> puede decir mejor, escribinos a frontierargentina@gmail.com y la sumamos.

## Lo básico

- **Modelo (LLM).** El programa que lee texto y escribe texto: Claude, GPT,
  Gemini, Llama y parecidos. Lo que responde depende mucho de lo que le das.
- **Prompt.** Lo que le escribís al modelo: la tarea, el contexto, los
  ejemplos. Un buen prompt se parece más a un brief que a una pregunta.
- **Instrucciones de sistema.** Las reglas fijas que el modelo recibe antes de
  cada conversación: qué rol cumple, qué puede hacer y en qué tono responde.
  En inglés, *system prompt*.
- **Token.** El pedazo de texto con el que el modelo lee y escribe: a veces una
  palabra entera, a veces media. Los precios y los límites se cuentan en
  tokens, no en palabras.
- **Ventana de contexto.** Todo lo que el modelo tiene en cuenta a la vez:
  instrucciones, conversación, documentos y resultados de herramientas. Lo que
  no entra, para el modelo no existe.
- **Alucinación.** Cuando el modelo afirma algo falso con la misma seguridad
  que algo cierto. Baja si le das las fuentes y le pedís que las cite, pero no
  desaparece: por eso se revisa.

## Agentes

- **Agente.** Un modelo que, además de responder, usa herramientas en un ciclo:
  decide un paso, lo hace, mira el resultado y decide el siguiente, hasta
  terminar la tarea.
- **Herramienta.** Una acción que el agente puede hacer fuera del texto: buscar
  en la web, leer un archivo, consultar una base, mandar un mail. El modelo pide
  usarla y el sistema la ejecuta. En inglés, *tool*.
- **Workflow.** Una secuencia de pasos definida de antemano, donde el modelo
  hace algunas partes. La diferencia con un agente: en el workflow el camino lo
  decidís vos; en el agente, el modelo. Muchas tareas salen mejor como
  workflow.
- **MCP.** *Model Context Protocol*: un estándar abierto para conectar
  herramientas y datos a un agente. Un conector MCP de tu CRM o tu calendario
  sirve para cualquier agente que lo soporte.
- **Skill.** Instrucciones y archivos empaquetados para una tarea puntual, que
  el agente carga solo cuando la necesita. Por ejemplo,
  [Preparar tu demo](/recursos/preparar-tu-demo).
- **Agente de código.** Un agente que trabaja sobre un repositorio: lee el
  código, lo cambia y corre las pruebas. Claude Code, Codex, Cursor y
  parecidos.
- **Subagente.** Un agente que otro agente lanza para resolver una parte de la
  tarea, con su propio contexto, y que le devuelve solo el resultado.
- **Aprobación humana.** El punto en que una persona tiene que decir que sí
  antes de que el agente haga algo que no se puede deshacer: pagar, borrar,
  mandar algo afuera. En inglés, *human in the loop*.

## Darle contexto

- **RAG.** Buscar los pedazos relevantes de tus documentos y pasárselos al
  modelo junto con la pregunta, para que responda con tu información y no de
  memoria.
- **Embedding.** El significado de un texto convertido en números. Sirve para
  buscar por sentido y no por palabra exacta: está debajo de casi todos los RAG.
- **Memoria.** Lo que un agente guarda entre una conversación y otra
  (preferencias, decisiones, contexto del proyecto) para no arrancar de cero.
- **AGENTS.md.** Un archivo en la raíz de un repositorio con las reglas del
  proyecto escritas para agentes de código. Hay una
  [plantilla](/recursos/plantilla-agents-md).
- **Fine-tuning.** Volver a entrenar un modelo con tus ejemplos. Casi nunca es
  el primer paso: antes conviene probar con mejores instrucciones y mejor
  contexto.

## Medir y cuidar

- **Eval.** Un conjunto de casos de prueba con lo que tiene que pasar en cada
  uno, que corrés cada vez que cambiás algo. Es la forma de saber si mejoró o
  empeoró sin adivinar. Hay una
  [plantilla para armarlos](/recursos/casos-de-prueba-para-un-agente).
- **Modelo como juez.** Usar un modelo para puntuar las respuestas de otro
  según criterios escritos. Sirve cuando no hay una única respuesta correcta;
  igual conviene revisar una muestra a mano. En inglés, *LLM-as-a-judge*.
- **Prompt injection.** Texto escondido en un mail, una página o un documento
  que intenta darle órdenes al agente. Por eso lo que viene de afuera se trata
  como datos y no como instrucciones.
- **Guardrails.** Los límites que pone el sistema alrededor del agente: qué
  herramientas puede usar, qué datos puede ver, cuándo tiene que pedir
  aprobación.
- **Costo y latencia.** Cuánto sale y cuánto tarda cada corrida. Un agente que
  da treinta pasos puede ser lento y caro aunque cada paso sea barato.

## Para seguir

- Si nunca le diste una tarea a un agente:
  [Elegí tu primer workflow con agentes](/recursos/primer-workflow-con-agentes).
- Antes de conectarlo a sistemas reales:
  [Antes de darle permisos a un agente](/recursos/permisos-para-un-agente).

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