liqiang
b119135836
Build latest book artifacts / build (push) Canceled after 0s
dependency resolution / resolve (3.11) (push) Canceled after 0s
dependency resolution / resolve (3.13) (push) Canceled after 0s
deploy-pages / build (push) Canceled after 0s
deploy-pages / deploy (push) Canceled after 0s
i18n consistency check / check (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/context-compression) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/prompt-injection) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/system-hint) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter3/log-sanitization) (push) Canceled after 0s
web-search-agent tests / test (push) Canceled after 0s
web-search-agent tests / agentbook (push) Canceled after 0s
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# Capítulo 2 · Ingeniería de Contexto
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> El contexto limita la capacidad del Agente: KV Cache, ingeniería de prompts, Agent Skills, compresión de contexto
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## Cómo leer los experimentos
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El texto usa skeletons breves para explicar el flujo de control; el directorio de experimentos contiene adaptadores SDK completos, registros, pruebas y evidencias de aceptación. No hace falta leer cada archivo línea por línea.
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- **Starter:** Empieza por el objetivo, el comando mínimo y la aceptación; comienza con [context-compression](context-compression/);
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- **Builder:** Sigue el punto de entrada, el bucle central, el esquema de estado/mensajes, las herramientas y el verificador.
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- **Maintainer:** Después revisa pruebas, manifiestos, fallos, rollback y adaptadores de proveedores.
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En la primera pasada puedes omitir credenciales, presentación y compatibilidad de proveedores; vuelve al reproducir una cifra.
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## Proyectos Complementarios
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| Exp. | Proyecto | Tipo | Descripción |
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| 2-1 | [local_llm_serving](local_llm_serving/) | ✅ | Despliegue local multiplataforma de LLM con selección automática de backend vLLM/Ollama |
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| 2-2, 2-7 | [attention_visualization](attention_visualization/) | ✅ | Visualización de la secuencia completa de tokens y pesos de atención de LLM |
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| 2-3 | [kv-cache](kv-cache/) | ✅ | Exploración del impacto de diferentes patrones de gestión de contexto en la eficiencia de KV Cache |
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| 2-4 | [prompt-engineering](prompt-engineering/) | ✅ | Extensión de Tau-Bench para cuantificar el impacto del estilo, organización de instrucciones y descripciones de herramientas |
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| 2-5 | [prompt-injection](prompt-injection/) | ✅ | Experimento comparativo de 3 escenarios de ataque × 4 configuraciones de defensa contra inyecciones de prompts |
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| 2-6 | [agent-skills-ppt](agent-skills-ppt/) | ✅ | Reproducción de "divulgación progresiva" de Agent Skills para generar archivos `.pptx` con python-pptx |
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| 2-7 | Experimento de texto | 🚧 | Crea un Skill de escritura ligero a partir de ejemplos personales, con condiciones de activación, reglas, ejemplos, alcance y mantenimiento iterativo. |
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| 2-8 | [system-hint](system-hint/) | ✅ | Estudio del impacto de los prompts de sistema en el comportamiento del Agente |
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| 2-9 | [context-compression](context-compression/) | ✅ | Comparación de estrategias de resumen, extracción de información clave y compresión semántica de contexto |
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## Tipos de Proyectos
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| Icono | Tipo | Significado |
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| ✅ | **Autónomo** | Código completo en este repositorio, se ejecuta tras configurar la Clave API |
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| 📖 | **Guía de Reproducción** | Documento detallado que depende de **repositorios externos** para realizar `git clone` |
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| 🚧 | **Documento de Diseño** | Solo arquitectura/plan de implementación, el código ejecutable aún está en desarrollo |
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