Glosario

Un sistema que usa un LLM para tomar decisiones y ejecutar acciones de forma autónoma. A diferencia de un chatbot, un agente puede usar herramientas, leer archivos, ejecutar código y encadenar múltiples pasos sin intervención humana en cada uno.

La API de Anthropic que permite acceder a los modelos Claude (Haiku, Sonnet, Opus) desde cualquier aplicación. Se usa para construir chatbots, agentes, pipelines de procesamiento de texto, análisis de código y cualquier tarea que requiera un LLM.

CLI oficial de Anthropic para usar Claude directamente en la terminal como agente de desarrollo. Tiene acceso al filesystem, puede ejecutar comandos y actúa de forma autónoma para implementar features, depurar código o ejecutar tests.

El máximo de texto (medido en tokens) que un modelo puede procesar en una sola llamada. Claude Sonnet tiene hasta 200K tokens de contexto. Cuando el contexto se llena, el modelo no puede "ver" la información más antigua de la conversación.

Archivo de configuración que Claude Code lee automáticamente al iniciar en un proyecto. Contiene instrucciones, convenciones de código, contexto del proyecto y reglas que el agente debe seguir. Equivale a la memoria persistente del agente entre sesiones.

Técnica de prompting donde se incluyen ejemplos de input/output antes de dar la tarea real. Con 2-3 ejemplos bien elegidos, el modelo replica el patrón con alta fidelidad. Especialmente útil para controlar el formato exacto del output.

Cuando un LLM genera información incorrecta o inventada con total confianza. No es un bug sino una característica del funcionamiento estadístico de los modelos. Se mitiga con RAG, grounding en documentos reales y verificación de outputs.

Comando shell que se ejecuta automáticamente antes o después de que Claude use una herramienta. Permite añadir guardarraíles: loggear acciones, ejecutar el linter tras cada edición, o bloquear modificaciones en archivos protegidos.

Modelo de lenguaje de gran escala entrenado en grandes cantidades de texto para predecir y generar texto. Claude, GPT-4 y Gemini son ejemplos. La "inteligencia" emergente viene de patrones aprendidos en los datos de entrenamiento.

Protocolo estándar abierto de Anthropic que permite a Claude conectarse con herramientas y fuentes de datos externas. Un servidor MCP expone funciones que Claude puede invocar: queries a bases de datos, llamadas a APIs, acceso a servicios como Slack o Jira.

Feature de Claude API que almacena partes del prompt en caché durante 5 minutos. Los tokens cacheados cuestan ~90% menos en peticiones siguientes. Muy útil para system prompts largos, documentos de referencia o conversaciones largas.

Patrón donde se recuperan documentos relevantes de una base de datos y se incluyen en el prompt antes de la generación. Permite al modelo responder con información actualizada o privada sin necesidad de fine-tuning.

Instrucciones persistentes que se envían al modelo antes del mensaje del usuario. Define el rol, comportamiento, restricciones y contexto del asistente. En Claude API es el campo system de la llamada a messages.create.

Unidad básica de texto que procesa un LLM. Aproximadamente 1 token = 0.75 palabras en inglés (algo menos en español). Claude API se factura por tokens de entrada y salida. Un texto de 1000 palabras equivale a unos 1300 tokens.

Capacidad de Claude para invocar herramientas externas durante una conversación. Se define una lista de funciones disponibles y Claude decide cuándo y cómo llamarlas. Base de los sistemas agénticos modernos.