Technology Radar
Context engineering has evolved from an optimization tactic into a foundational architectural concern for modern AI systems. Unlike prompt engineering, which focuses on wording, context engineering treats the context window as a design surface and intentionally constructs the AI’s information environment.
As agents tackle more complex tasks, dumping raw data into large context windows leads to "context rot" and degraded reasoning. To combat this, teams are shifting from static, monolithic prompts to progressive context disclosure. Instead of front-loading every instruction and reference an agent might need, these systems start with a lightweight index of what's available. The agent determines what prompts or contexts are relevant and pulls in only what’s needed, keeping the signal-to-noise ratio sharp at every step.
We’re seeing several techniques mature in this space: Context setup leverages prompt caching to front-load static instructions, reducing costs and improving time to first token. Dynamic retrieval goes beyond basic RAG by selecting tools and loading only the necessary MCP servers, avoiding unnecessary context expansion. Context graphs model institutional reasoning — such as policies, exceptions and precedents — as structured, queryable data. Context management techniques use stateful compression and sub-agents to summarize intermediate outputs in long-running workflows.
Treating AI context as a static text box is a fast track to hallucinations. To build resilient enterprise agents, teams must engineer context as a dynamic, precisely managed pipeline.
Ingeniería de contexto es el diseño y la optimización sistemática de la información proporcionada a un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) durante la inferencia, con el fin de producir de manera confiable el resultado deseado. Implica estructurar, seleccionar y secuenciar los elementos contextuales como prompts, datos recuperados, memoria, prompts y señales del entorno para que las capas internas del modelo operen en un estado óptimo. A diferencia de la ingeniería de prompts, que se enfoca únicamente en la redacción de los mismos, la ingeniería de contexto considera toda la configuración del contexto: cómo se organiza y entrega el conocimiento relevante, los prompts y el contexto previo para lograr los resultados más efectivos. Actualmente, se utilizan una variedad de técnicas que pueden agruparse en tres áreas: configuración del contexto que abarca tácticas de curación como el uso de prompts del sistema mínimos, ejemplos few-shot canónicos y herramientas eficientes en tokens para acciones decisivas; gestión del contexto para tareas de largo horizonte con ventanas de contexto finitas mediante resumen de contexto, toma de notas estructurada para mantener memorias externas y arquitecturas de subagentes que aíslan y resumen subtareas complejas, y recuperación dinámica de información que depende de la recuperación de contexto justo a tiempo (JIT), donde los agentes cargan datos externos de forma autónoma sólo cuando son inmediatamente relevantes, maximizando la eficiencia y la precisión.
