{
  "api_version": "v1",
  "dataset": "Observatorio de agentes — glosario de IA y agentes",
  "license": "CC BY 4.0",
  "citation": "Observatorio de agentes, observatoriodeagentes.com",
  "documentation": "https://observatoriodeagentes.com/documentacion",
  "openapi": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/openapi.json",
  "policy": "https://observatoriodeagentes.com/acceso-automatizado",
  "notice": "https://observatoriodeagentes.com/aviso",
  "methodology": "https://observatoriodeagentes.com/metodologia",
  "stability": "Los campos de v1 no se retiran ni cambian de significado. Un cambio incompatible se publicaría como /api/public/exportacion/v2.",
  "count": 100,
  "entries": [
    {
      "slug": "agente-autonomo",
      "term": "Agente autónomo",
      "summary": "Programa que recibe un objetivo, decide por sí mismo los pasos y usa herramientas para cumplirlo.",
      "definition": "Un agente autónomo combina un modelo de lenguaje con un bucle de decisión y un conjunto de herramientas. A diferencia de un asistente que solo responde, el agente observa el resultado de cada acción y elige la siguiente sin que nadie le indique el camino.",
      "context": "Aparece en tareas de varios pasos: recopilar información de varias fuentes, rellenar formularios, revisar código o navegar por un sitio para extraer datos.",
      "pitfalls": "Se confunde autonomía con fiabilidad: un agente que decide solo también acumula errores solo, y sin límites de gasto ni permisos mínimos el fallo se multiplica.",
      "related": [
        "llamada-a-herramientas",
        "bucle-react",
        "orquestador"
      ],
      "ref_code": "OBS-001",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "agente-navegador",
      "term": "Agente de navegador",
      "summary": "Agente que actúa sobre páginas web reales: abre direcciones, lee el contenido renderizado y pulsa elementos.",
      "definition": "Un agente de navegador controla un navegador automatizado y trabaja con lo que la página muestra, no con una interfaz de programación. Convierte el árbol de accesibilidad o el texto renderizado en observaciones y elige la siguiente acción sobre ese estado.",
      "context": "Se usa para tareas sin interfaz disponible: consultar portales, recopilar información pública o comprobar formularios. Es también el tipo de visitante que un observatorio como este puede detectar por su ejecución de código.",
      "pitfalls": "Suponer que el agente entiende la página como una persona. Un cambio de estilo o un aviso de cookies inesperado basta para que la secuencia de acciones aprendida deje de funcionar.",
      "related": [
        "rastreador",
        "renderizado-en-servidor",
        "huella-tecnica"
      ],
      "ref_code": "OBS-063",
      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "user-agent",
      "term": "Agente declarado",
      "summary": "Cabecera con la que un visitante dice qué programa es.",
      "definition": "El agente declarado es texto libre y por tanto no verificable. Sirve para clasificar visitantes cooperativos y no para identificar a quien no quiere ser identificado.",
      "context": "Se registra en cada visita y es la primera señal de clasificación, siempre combinada con otras.",
      "pitfalls": "Clasificar solo por esta cabecera. Cualquier herramienta puede declarar el nombre de un navegador corriente.",
      "related": [
        "huella-tecnica",
        "rastreador",
        "telemetria-de-servidor"
      ],
      "ref_code": "OBS-043",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/user-agent",
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    },
    {
      "slug": "fine-tuning",
      "term": "Ajuste fino",
      "summary": "Reentrenamiento parcial de un modelo con ejemplos propios para fijar formato o estilo.",
      "definition": "El ajuste fino modifica los pesos del modelo con un conjunto de ejemplos de entrada y salida. Enseña a comportarse de una manera, no a conocer datos nuevos.",
      "context": "Se emplea cuando se necesita un formato de salida muy estricto o un estilo constante que el prompt no consigue.",
      "pitfalls": "Recurrir al ajuste fino para incorporar conocimiento. Para eso sirve la recuperación de información; ajustar el modelo solo lo hace más confiado, no mejor informado.",
      "related": [
        "lora",
        "destilacion",
        "rag"
      ],
      "ref_code": "OBS-016",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/fine-tuning",
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    },
    {
      "slug": "alucinacion",
      "term": "Alucinación",
      "summary": "Afirmación inventada que el modelo presenta con la misma seguridad que un dato correcto.",
      "definition": "Una alucinación no es un error de memoria, sino el resultado normal de un sistema que genera texto plausible. Sin una fuente que lo respalde, el modelo rellena huecos.",
      "context": "Es el riesgo central en cualquier uso informativo: citas, cifras, referencias legales, nombres de funciones inexistentes.",
      "pitfalls": "Pedir al modelo que valore su propia certeza y tomarlo como verificación. La única mitigación sólida es aportar la fuente y comprobar la respuesta contra ella.",
      "related": [
        "rag",
        "evaluacion-de-agentes",
        "llm"
      ],
      "ref_code": "OBS-010",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/alucinacion",
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    },
    {
      "slug": "anonimizacion",
      "term": "Anonimización",
      "summary": "Tratamiento que impide relacionar un registro con una persona identificable; recortar o cifrar solo seudonimiza.",
      "definition": "Aplicada a registros de visita, la anonimización significa no conservar direcciones completas, agrupar por familia de red y publicar solo agregados con celdas mínimas. Recortar la dirección, aplicar una función resumen con secreto o sustituirla por un identificador es seudonimización, no anonimización: mientras exista una vía razonable de reidentificación, el dato sigue siendo personal.",
      "context": "Es la condición para poder publicar estadísticas de un observatorio de visitas.",
      "pitfalls": "Llamar anonimización a un simple recorte visual. Si el dato original sigue almacenado y es reversible, no lo es.",
      "related": [
        "retencion-de-datos",
        "huella-tecnica"
      ],
      "ref_code": "OBS-054",
      "published": "2026-09-10",
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      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/anonimizacion",
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    },
    {
      "slug": "aprendizaje-en-contexto",
      "term": "Aprendizaje en contexto",
      "summary": "Capacidad de resolver una tarea nueva a partir de ejemplos incluidos en el propio prompt.",
      "definition": "El aprendizaje en contexto no modifica los pesos del modelo: los ejemplos actúan como demostración temporal del formato y del criterio esperado. Con dos o tres casos bien elegidos suele bastar para fijar la forma de la respuesta.",
      "context": "Es la alternativa rápida al ajuste fino cuando la tarea es estable pero el volumen no justifica reentrenar.",
      "pitfalls": "Añadir ejemplos incoherentes entre sí. El modelo imita la mezcla y produce respuestas con criterios distintos según el caso.",
      "related": [
        "prompt",
        "fine-tuning",
        "preentrenamiento"
      ],
      "ref_code": "OBS-080",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/aprendizaje-en-contexto",
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    },
    {
      "slug": "rlhf",
      "term": "Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana",
      "summary": "Ajuste posterior en el que las preferencias de personas orientan el comportamiento del modelo.",
      "definition": "En el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, evaluadores comparan respuestas y esas preferencias entrenan una señal de recompensa que guía al modelo. Lo que se optimiza es la valoración humana, no la exactitud objetiva.",
      "context": "Explica por qué los modelos comerciales responden con un tono servicial y rechazan ciertas peticiones.",
      "pitfalls": "Interpretar la amabilidad aprendida como fiabilidad. El proceso premia respuestas que gustan, y una respuesta agradable puede ser incorrecta.",
      "related": [
        "fine-tuning",
        "obediencia-a-instrucciones",
        "alucinacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-072",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "llms-txt",
      "term": "Archivo llms.txt",
      "summary": "Archivo de texto en la raíz de un sitio que resume su contenido y enlaza sus recursos legibles por máquina.",
      "definition": "El archivo llms.txt es una convención propuesta, no un estándar aprobado: ofrece a un lector automático un resumen del sitio y una lista de enlaces con descripción, para que no tenga que deducir la estructura navegando. Nadie está obligado a leerlo ni a respetarlo.",
      "context": "Se usa junto al mapa del sitio y a los formatos JSON o Markdown para declarar de forma explícita qué se ofrece y en qué condiciones.",
      "pitfalls": "Presentarlo como un control de acceso. Es una ayuda declarativa; quien no lo lea no incumple ninguna regla técnica.",
      "related": [
        "sitemap",
        "rfc-9309",
        "robots-txt"
      ],
      "ref_code": "OBS-095",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/llms-txt",
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    },
    {
      "slug": "auditoria-de-acciones",
      "term": "Auditoría de acciones",
      "summary": "Registro inalterable de qué hizo el agente, cuándo y con qué datos.",
      "definition": "La auditoría de acciones guarda cada llamada a herramienta con sus argumentos, su resultado y su marca de tiempo. Sin ella, un comportamiento anómalo es indemostrable.",
      "context": "Se necesita para diagnosticar incidentes, justificar decisiones y medir el comportamiento real del sistema.",
      "pitfalls": "Registrar solo los errores. Los incidentes interesantes suelen componerse de acciones que individualmente parecieron correctas.",
      "related": [
        "registro-de-trazas",
        "idempotencia",
        "humano-en-el-bucle"
      ],
      "ref_code": "OBS-038",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/auditoria-de-acciones",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/auditoria-de-acciones?formato=md"
    },
    {
      "slug": "barrera-de-seguridad",
      "term": "Barrera de seguridad",
      "summary": "Comprobación externa al modelo que bloquea entradas o salidas que incumplen una regla.",
      "definition": "Una barrera de seguridad es código o un clasificador aparte que filtra antes o después del modelo. Al no depender de la obediencia del modelo, resiste instrucciones adversas.",
      "context": "Se usa para impedir fugas de datos personales, bloquear temas vetados y validar el formato de salida.",
      "pitfalls": "Escribir la regla en el prompt y llamarlo barrera. Lo que el modelo puede leer, el modelo puede ignorar.",
      "related": [
        "prompt-de-sistema",
        "inyeccion-de-prompt",
        "sandbox"
      ],
      "ref_code": "OBS-032",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/barrera-de-seguridad",
      "json": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/barrera-de-seguridad",
      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/barrera-de-seguridad?formato=md"
    },
    {
      "slug": "base-de-datos-vectorial",
      "term": "Base de datos vectorial",
      "summary": "Almacén optimizado para buscar los vectores más parecidos a uno dado.",
      "definition": "Una base de datos vectorial indexa embeddings y responde consultas de vecinos más próximos con estructuras aproximadas. Suele guardar además metadatos para filtrar antes o después de la búsqueda.",
      "context": "Es la pieza de almacenamiento de casi cualquier sistema de recuperación semántica.",
      "pitfalls": "Buscar sin filtrar por metadatos. Sin restringir por idioma, cliente o fecha se recuperan fragmentos parecidos pero irrelevantes.",
      "related": [
        "embedding",
        "busqueda-semantica",
        "rag"
      ],
      "ref_code": "OBS-013",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/base-de-datos-vectorial",
      "json": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/base-de-datos-vectorial",
      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/base-de-datos-vectorial?formato=md"
    },
    {
      "slug": "base-juridica-del-tratamiento",
      "term": "Base jurídica del tratamiento",
      "summary": "Motivo previsto en la norma de protección de datos que hace lícito tratar datos personales.",
      "definition": "La base jurídica del tratamiento se elige antes de recoger el dato y se declara en el aviso: consentimiento, contrato, obligación legal, interés vital, interés público o interés legítimo. No se puede cambiar después para justificar un uso nuevo.",
      "context": "Aparece en el aviso de cualquier sitio que registre visitas, en investigación y en analítica.",
      "pitfalls": "Marcar interés legítimo sin haber ponderado el impacto sobre las personas. La base exige un análisis documentado, no una etiqueta.",
      "related": [
        "minimizacion-de-datos",
        "retencion-de-datos",
        "anonimizacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-092",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/base-juridica-del-tratamiento",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/base-juridica-del-tratamiento?formato=md"
    },
    {
      "slug": "bucle-react",
      "term": "Bucle de razonamiento y acción",
      "summary": "Ciclo en el que el modelo alterna una reflexión breve, una acción con herramienta y la observación del resultado.",
      "definition": "El bucle de razonamiento y acción estructura el trabajo del agente en pasos explícitos: piensa, actúa, observa y repite hasta cumplir el objetivo o agotar el límite. Cada observación entra en el contexto de la iteración siguiente.",
      "context": "Es el patrón más extendido en agentes de navegación, soporte técnico y análisis de datos.",
      "pitfalls": "No fijar un número máximo de iteraciones. Sin tope, un agente que no encuentra la respuesta la busca indefinidamente.",
      "related": [
        "agente-autonomo",
        "reflexion",
        "orquestador"
      ],
      "ref_code": "OBS-024",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/bucle-react",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/bucle-react?formato=md"
    },
    {
      "slug": "busqueda-semantica",
      "term": "Búsqueda semántica",
      "summary": "Búsqueda por significado en lugar de por coincidencia literal de términos.",
      "definition": "La búsqueda semántica compara la representación vectorial de la consulta con la de los documentos. Encuentra respuestas que no comparten ninguna palabra con la pregunta.",
      "context": "Se combina con búsqueda por palabras clave en un esquema híbrido, que hoy es el enfoque más fiable.",
      "pitfalls": "Abandonar la búsqueda literal. Para códigos, referencias y nombres propios, la coincidencia exacta sigue siendo superior.",
      "related": [
        "embedding",
        "rag",
        "base-de-datos-vectorial"
      ],
      "ref_code": "OBS-014",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/busqueda-semantica",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/busqueda-semantica?formato=md"
    },
    {
      "slug": "cache-de-prompts",
      "term": "Caché de prompts",
      "summary": "Reutilización del cálculo ya hecho sobre la parte inicial del prompt que no cambia entre llamadas.",
      "definition": "La caché de prompts guarda el estado interno correspondiente a un prefijo estable, típicamente las instrucciones de sistema y los documentos fijos. Las llamadas siguientes que comparten ese prefijo se procesan más rápido y más barato.",
      "context": "Se aprovecha en asistentes con instrucciones largas y en agentes que repiten muchas veces el mismo contexto de trabajo.",
      "pitfalls": "Colocar contenido variable al principio del prompt. Basta una fecha o un identificador en la primera línea para invalidar la caché en todas las llamadas.",
      "related": [
        "coste-por-mil-tokens",
        "latencia-de-primer-token",
        "prompt-de-sistema"
      ],
      "ref_code": "OBS-069",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/cache-de-prompts",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/cache-de-prompts?formato=md"
    },
    {
      "slug": "cadena-de-custodia-de-evidencia",
      "term": "Cadena de custodia de la evidencia",
      "summary": "Registro completo de cómo se obtuvo, transformó y conservó cada dato que respalda una conclusión.",
      "definition": "La cadena de custodia de la evidencia permite reconstruir el camino desde el hecho observado hasta la cifra publicada: qué se midió, con qué versión de reglas, qué se descartó y cuándo se borró. Sin ella, una conclusión no es verificable por un tercero.",
      "context": "Es lo que separa una observación defendible de una afirmación sin respaldo, en investigación y en cualquier informe con consecuencias.",
      "pitfalls": "Guardar el resultado y no el procedimiento. Una cifra sin la versión de reglas que la produjo no se puede reproducir ni corregir.",
      "related": [
        "reglas-versionadas",
        "auditoria-de-acciones",
        "procedencia-de-contenido"
      ],
      "ref_code": "OBS-099",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/cadena-de-custodia-de-evidencia",
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    },
    {
      "slug": "cadena-de-pensamiento",
      "term": "Cadena de pensamiento",
      "summary": "Generación de pasos intermedios antes de la respuesta final para mejorar tareas de razonamiento.",
      "definition": "La cadena de pensamiento hace que el modelo escriba el desarrollo antes de concluir. Mejora aritmética y deducción, y a la vez consume más tokens y tiempo.",
      "context": "Se aplica en problemas con varios pasos: cálculos, comparaciones con condiciones o interpretación de reglas.",
      "pitfalls": "Tomar el desarrollo escrito como una explicación fiel del proceso interno. Es texto generado, y puede ser plausible y no corresponderse con la conclusión.",
      "related": [
        "prompt",
        "reflexion",
        "alucinacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-025",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/cadena-de-pensamiento",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/cadena-de-pensamiento?formato=md"
    },
    {
      "slug": "comunicacion-entre-agentes",
      "term": "Comunicación entre agentes",
      "summary": "Intercambio de mensajes con formato acordado entre agentes que no comparten el mismo proceso.",
      "definition": "La comunicación entre agentes define cómo se anuncian capacidades, se envían tareas y se devuelven resultados entre sistemas distintos. Necesita identidad verificable del emisor, formato estable y una forma explícita de indicar fallo.",
      "context": "Aparece cuando el agente de una organización tiene que encargar algo al de otra sin intervención humana en cada paso.",
      "pitfalls": "Confiar en lo que el mensaje dice ser. Sin verificación de identidad y de permisos, cualquiera puede pedir en nombre de otro.",
      "related": [
        "mcp",
        "agente-multiple",
        "firma-de-webhooks"
      ],
      "ref_code": "OBS-070",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "confirmacion-de-acciones-irreversibles",
      "term": "Confirmación de acciones irreversibles",
      "summary": "Requisito de aprobación explícita antes de una acción que no se puede deshacer.",
      "definition": "La confirmación de acciones irreversibles clasifica las herramientas por su reversibilidad y exige intervención humana en las que borran, pagan, publican o comunican con terceros. El agente prepara la acción y espera, en lugar de ejecutarla y avisar después.",
      "context": "Es el control mínimo aceptable en agentes con acceso de escritura a sistemas reales.",
      "pitfalls": "Pedir confirmación para todo. Cuando cada paso requiere aprobación, la persona acaba aceptando sin leer y el control desaparece.",
      "related": [
        "humano-en-el-bucle",
        "presupuesto-de-pasos",
        "auditoria-de-acciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-090",
      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "contaminacion-de-evaluacion",
      "term": "Contaminación de la evaluación",
      "summary": "Presencia en el entrenamiento de los mismos casos que se usan después para medir.",
      "definition": "La contaminación de la evaluación invalida la comparación: el modelo no resuelve el problema, lo recuerda. Ocurre con facilidad cuando las pruebas de referencia son públicas y llevan años en internet.",
      "context": "Es la explicación habitual de puntuaciones muy altas en pruebas conocidas junto a fallos elementales en variantes nuevas.",
      "pitfalls": "Fiarse de una cifra sin saber si el conjunto es posterior al corte de datos del modelo. Sin esa comprobación, la cifra no dice nada del rendimiento real.",
      "related": [
        "benchmark",
        "datos-sinteticos",
        "sobreajuste"
      ],
      "ref_code": "OBS-078",
      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "coste-por-mil-tokens",
      "term": "Coste por mil tokens",
      "summary": "Unidad de precio habitual de los modelos, distinta para entrada y para salida.",
      "definition": "El coste por mil tokens se calcula por separado para lo enviado y lo generado, y la salida suele ser bastante más caro. El gasto real depende sobre todo del tamaño del contexto reenviado en cada turno.",
      "context": "Se usa para estimar el coste de una función antes de construirla y para fijar límites de gasto.",
      "pitfalls": "Estimar solo por la respuesta. En un asistente con historial largo, la entrada acumulada domina la factura.",
      "related": [
        "token",
        "limite-de-gasto",
        "ventana-de-contexto"
      ],
      "ref_code": "OBS-059",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "cuantizacion",
      "term": "Cuantización",
      "summary": "Reducción de la precisión numérica de los pesos para que el modelo ocupe y consuma menos.",
      "definition": "La cuantización representa los pesos con menos bits, por ejemplo ocho o cuatro en lugar de dieciséis. El modelo cabe en menos memoria y responde más rápido, con una pérdida de calidad que depende del método.",
      "context": "Es lo que permite ejecutar modelos abiertos en un ordenador propio o en servidores modestos.",
      "pitfalls": "Comparar dos modelos cuantizados de forma distinta y atribuir la diferencia al modelo en lugar de al método de compresión.",
      "related": [
        "inferencia",
        "lora"
      ],
      "ref_code": "OBS-019",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "datos-sinteticos",
      "term": "Datos sintéticos",
      "summary": "Ejemplos de entrenamiento o evaluación generados por un modelo en lugar de recogidos del mundo real.",
      "definition": "Los datos sintéticos se producen para cubrir casos escasos, evitar datos personales o abaratar el etiquetado. Se validan comparando el comportamiento resultante con datos reales reservados para ello.",
      "context": "Se usan en ajuste fino de tareas específicas y en pruebas donde no se pueden emplear datos de personas.",
      "pitfalls": "Entrenar y evaluar con datos generados por el mismo modelo. Los errores del generador se convierten en la verdad de referencia y quedan invisibles.",
      "related": [
        "fine-tuning",
        "benchmark",
        "contaminacion-de-evaluacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-076",
      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "delegacion-de-subtareas",
      "term": "Delegación de subtareas",
      "summary": "Reparto de una tarea grande entre agentes o llamadas especializadas que resuelven una parte cada una.",
      "definition": "La delegación de subtareas descompone el objetivo y asigna cada parte a un agente con instrucciones y herramientas propias. Un coordinador recoge los resultados parciales y los integra en una respuesta única.",
      "context": "Se usa en investigación, revisión de código y análisis documental, donde el trabajo se puede dividir sin que las partes dependan entre sí.",
      "pitfalls": "Delegar trabajo que sí depende de otro resultado. Si dos subtareas necesitan el mismo dato intermedio, se contradicen entre ellas y el coordinador no puede decidir cuál vale.",
      "related": [
        "planificacion-por-descomposicion",
        "agente-multiple",
        "orquestador"
      ],
      "ref_code": "OBS-068",
      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "destilacion",
      "term": "Destilación",
      "summary": "Entrenamiento de un modelo pequeño para imitar las respuestas de uno grande.",
      "definition": "La destilación transfiere el comportamiento de un modelo maestro a otro más económico usando sus salidas como material de entrenamiento. Se pierde capacidad general y se gana velocidad y coste.",
      "context": "Se usa para tareas acotadas y de mucho volumen: clasificar, etiquetar, extraer campos.",
      "pitfalls": "Destilar antes de tener una medida de calidad. Sin evaluación previa no hay forma de saber cuánta capacidad se ha perdido.",
      "related": [
        "fine-tuning",
        "evaluacion-de-agentes"
      ],
      "ref_code": "OBS-018",
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    },
    {
      "slug": "elusion-de-restricciones",
      "term": "Elusión de restricciones",
      "summary": "Formulación diseñada para que el modelo haga algo que sus instrucciones le impedían.",
      "definition": "La elusión de restricciones, conocida como jailbreak, aprovecha que las reglas del modelo son texto y no un control de acceso. Suele apoyarse en ficciones, cambios de idioma o codificaciones para que la petición no se reconozca como prohibida.",
      "context": "Es la razón de que las restricciones del modelo se consideren una capa de reducción de daño, nunca la única defensa.",
      "pitfalls": "Confiar la seguridad al prompt de sistema. Los límites que importan se aplican fuera del modelo, en los permisos de las herramientas.",
      "related": [
        "inyeccion-de-prompt",
        "barrera-de-seguridad",
        "permisos-minimos"
      ],
      "ref_code": "OBS-081",
      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "embedding",
      "term": "Embedding",
      "summary": "Representación numérica de un texto que sitúa significados parecidos en posiciones cercanas.",
      "definition": "Un embedding es un vector de cientos o miles de números producido por un modelo específico. La distancia entre vectores aproxima la similitud de significado, no la coincidencia de palabras.",
      "context": "Se usa para búsqueda semántica, agrupación de contenidos, detección de duplicados y recomendación.",
      "pitfalls": "Mezclar vectores de modelos distintos en el mismo índice. No son comparables, y el resultado son similitudes sin sentido.",
      "related": [
        "base-de-datos-vectorial",
        "busqueda-semantica",
        "rag"
      ],
      "ref_code": "OBS-012",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "sandbox",
      "term": "Entorno aislado",
      "summary": "Espacio de ejecución restringido donde las acciones del agente no pueden afectar al sistema real.",
      "definition": "Un entorno aislado limita sistema de ficheros, red y tiempo de ejecución. Convierte un fallo grave en un fallo contenido.",
      "context": "Es obligatorio cuando el agente ejecuta código generado o instala dependencias.",
      "pitfalls": "Aislar el proceso y dejar abierta la red. Con salida a internet sin restricciones, el aislamiento es parcial y engañoso.",
      "related": [
        "permisos-minimos",
        "barrera-de-seguridad",
        "exfiltracion-por-prompt"
      ],
      "ref_code": "OBS-036",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "envenenamiento-de-datos",
      "term": "Envenenamiento de datos",
      "summary": "Introducción deliberada de contenido manipulado en las fuentes que un sistema lee o con las que se entrena.",
      "definition": "El envenenamiento de datos coloca instrucciones o hechos falsos donde el sistema los recogerá: una página que se rastreará, un documento que se indexará, un conjunto público que se usará para ajustar. El efecto aparece mucho después de la inserción.",
      "context": "Afecta especialmente a sistemas de recuperación con fuentes abiertas y a agentes que leen contenido de terceros.",
      "pitfalls": "Revisar solo la entrada del usuario. En un sistema con recuperación, el texto peligroso llega por el documento, no por la pregunta.",
      "related": [
        "inyeccion-indirecta",
        "rag",
        "procedencia-de-contenido"
      ],
      "ref_code": "OBS-082",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "esquema-de-herramientas",
      "term": "Esquema de herramientas",
      "summary": "Descripción formal de cada herramienta que un agente puede invocar: nombre, parámetros y significado.",
      "definition": "El esquema de herramientas es el contrato entre el modelo y el sistema. Declara qué funciones existen, qué argumentos aceptan y qué devuelven, normalmente en un formato de tipos como JSON Schema, para que el modelo pueda decidir la llamada y el sistema validarla antes de ejecutarla.",
      "context": "Se usa en cualquier agente con acciones reales: consultar una base de datos, enviar un mensaje, crear un pedido. La calidad de la descripción determina cuántas veces el agente elige la herramienta correcta.",
      "pitfalls": "Describir la herramienta como si el lector conociera el sistema. Si el texto no explica cuándo no debe usarse, el modelo la invoca en casos que no le corresponden.",
      "related": [
        "llamada-a-herramientas",
        "salida-estructurada",
        "permisos-minimos"
      ],
      "ref_code": "OBS-061",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "evaluacion-de-agentes",
      "term": "Evaluación de agentes",
      "summary": "Medición sistemática del comportamiento de un agente sobre casos con resultado conocido.",
      "definition": "La evaluación de agentes usa un conjunto fijo de tareas con criterio de éxito objetivo y se repite en cada cambio. Sin ella, cualquier mejora percibida es una impresión.",
      "context": "Se aplica antes de cambiar modelo, prompt o herramientas, y después para comprobar que no hubo regresión.",
      "pitfalls": "Evaluar con los mismos ejemplos que se usaron para ajustar. El resultado sale bien y no dice nada.",
      "related": [
        "benchmark",
        "registro-de-trazas",
        "reflexion"
      ],
      "ref_code": "OBS-056",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/evaluacion-de-agentes",
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    },
    {
      "slug": "exfiltracion-por-prompt",
      "term": "Exfiltración por instrucciones",
      "summary": "Maniobra que induce al modelo a sacar información sensible hacia un destino controlado por otro.",
      "definition": "La exfiltración por instrucciones no roba de la base de datos: convence al agente de que incluya el dato en una petición saliente, una imagen remota o un enlace. El canal de salida es el problema, no el modelo.",
      "context": "Se materializa en agentes que pueden navegar, enviar correos o cargar recursos externos.",
      "pitfalls": "Vigilar solo lo que entra. Sin controlar los destinos de salida, un agente obediente es un canal de fuga perfecto.",
      "related": [
        "inyeccion-indirecta",
        "permisos-minimos",
        "auditoria-de-acciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-035",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "robots-txt",
      "term": "Fichero robots",
      "summary": "Archivo en la raíz del sitio que declara qué rutas puede recorrer un visitante automático.",
      "definition": "El fichero robots es una convención, no un mecanismo de control: expresa una preferencia que el visitante puede respetar o ignorar. Su cumplimiento es en sí mismo una señal observable.",
      "context": "Se usa para orientar a los rastreadores conocidos y para señalar el mapa del sitio.",
      "pitfalls": "Usarlo para ocultar rutas sensibles. Enumerarlas ahí es publicarlas.",
      "related": [
        "rastreador",
        "sitemap",
        "senuelo-inerte"
      ],
      "ref_code": "OBS-042",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/robots-txt",
      "json": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/robots-txt",
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    },
    {
      "slug": "filtrado-de-salida",
      "term": "Filtrado de salida",
      "summary": "Comprobación de la respuesta del modelo antes de entregarla o de convertirla en una acción.",
      "definition": "El filtrado de salida examina lo generado buscando datos que no deberían salir, formatos inválidos o acciones fuera de lo permitido. Actúa como última barrera cuando la entrada ya no se puede controlar.",
      "context": "Se aplica en asistentes de cara al público y en agentes que envían mensajes o escriben en sistemas externos.",
      "pitfalls": "Filtrar solo palabras. Un dato personal reformulado o codificado pasa cualquier lista de términos prohibidos.",
      "related": [
        "barrera-de-seguridad",
        "exfiltracion-por-prompt",
        "anonimizacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-085",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/filtrado-de-salida",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/filtrado-de-salida?formato=md"
    },
    {
      "slug": "firma-de-webhooks",
      "term": "Firma de avisos entrantes",
      "summary": "Comprobación criptográfica de que un aviso automático viene de quien dice venir.",
      "definition": "La firma de avisos entrantes acompaña cada mensaje con un resumen calculado con un secreto compartido, más una marca de tiempo y un identificador único. El receptor recalcula la firma, la compara en tiempo constante y rechaza mensajes repetidos o antiguos.",
      "context": "Es obligatoria en cualquier punto de entrada público que reciba notificaciones de pagos, correo o servicios externos.",
      "pitfalls": "Comparar cadenas sin protección contra repetición. Sin identificador único ni ventana temporal, un mensaje legítimo interceptado se puede reenviar mil veces.",
      "related": [
        "idempotencia",
        "limitacion-de-peticiones",
        "auditoria-de-acciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-087",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/firma-de-webhooks",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/firma-de-webhooks?formato=md"
    },
    {
      "slug": "flujo-de-trabajo-de-agentes",
      "term": "Flujo de trabajo de agentes",
      "summary": "Secuencia definida de pasos y decisiones en la que cada nodo puede ser un modelo, una herramienta o una condición.",
      "definition": "Un flujo de trabajo de agentes fija de antemano el grafo de estados posibles, a diferencia del bucle abierto donde el modelo improvisa todo el recorrido. Cada nodo recibe un estado, lo transforma y decide la transición siguiente entre opciones limitadas.",
      "context": "Se emplea cuando el proceso tiene que ser auditable y repetible: revisión documental, atención de incidencias, aprobaciones con varios responsables.",
      "pitfalls": "Añadir libertad al grafo para arreglar casos raros. Cada nueva transición multiplica los caminos posibles y hace imposible probar el sistema por completo.",
      "related": [
        "orquestador",
        "agente-multiple",
        "delegacion-de-subtareas"
      ],
      "ref_code": "OBS-064",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/flujo-de-trabajo-de-agentes",
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    },
    {
      "slug": "fragmentacion",
      "term": "Fragmentación de documentos",
      "summary": "División de un documento en trozos del tamaño adecuado para recuperar y adjuntar.",
      "definition": "La fragmentación decide qué unidad de texto se indexa. Trozos demasiado grandes diluyen el significado; demasiado pequeños pierden el contexto necesario para entenderlos.",
      "context": "Es el ajuste con más impacto real en la calidad de un sistema de recuperación, por encima de la elección de modelo.",
      "pitfalls": "Cortar por número de caracteres ignorando la estructura. Partir una tabla o un artículo normativo por la mitad destruye su sentido.",
      "related": [
        "rag",
        "embedding"
      ],
      "ref_code": "OBS-015",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "rag",
      "term": "Generación aumentada por recuperación",
      "summary": "Patrón que busca fragmentos relevantes en una base propia y los adjunta al prompt antes de responder.",
      "definition": "La generación aumentada por recuperación separa el conocimiento del modelo. Primero se recupera información de documentos propios, después el modelo redacta apoyándose solo en lo recuperado.",
      "context": "Es la forma habitual de responder sobre documentación interna, normativa o catálogos sin reentrenar nada.",
      "pitfalls": "Culpar al modelo de una mala respuesta cuando el fallo estaba en la recuperación. Si el fragmento correcto no llegó al prompt, ningún modelo lo adivina.",
      "related": [
        "embedding",
        "fragmentacion",
        "busqueda-semantica"
      ],
      "ref_code": "OBS-011",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "gestion-de-secretos",
      "term": "Gestión de secretos",
      "summary": "Almacenamiento y entrega controlada de credenciales fuera del código y de la configuración visible.",
      "definition": "La gestión de secretos mantiene claves y contraseñas en un almacén cifrado, las entrega solo al proceso que las necesita en el momento de usarlas y permite rotarlas sin cambiar el programa. El código recibe una referencia, nunca el valor escrito.",
      "context": "Aplica a claves de modelos, de correo, de pago y a cualquier acceso privilegiado de un agente.",
      "pitfalls": "Leer el secreto al cargar el módulo y no al usarlo. Además de fallar en entornos que lo inyectan tarde, deja el valor en memoria más tiempo del necesario.",
      "related": [
        "secretos-en-registros",
        "permisos-minimos",
        "sandbox"
      ],
      "ref_code": "OBS-089",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "grupo-de-control",
      "term": "Grupo de control",
      "summary": "Condición de comparación que permite saber si un efecto observado se debe a lo que se cree.",
      "definition": "El grupo de control se construye igual que la condición de interés y solo se diferencia en el factor estudiado. Sin él, cualquier diferencia se puede atribuir al azar, a la época del año o a un cambio del entorno.",
      "context": "Es imprescindible en toda medición de comportamiento: dos rutas idénticas que solo difieren en una regla publicada, por ejemplo.",
      "pitfalls": "Comparar condiciones que también difieren en otra cosa. Si una de las dos páginas tiene menos contenido, la diferencia observada ya no es interpretable.",
      "related": [
        "supresion-de-celdas-pequenas",
        "indicador-de-cumplimiento-de-reglas",
        "benchmark"
      ],
      "ref_code": "OBS-098",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "heuristica-de-ritmo",
      "term": "Heurística de ritmo",
      "summary": "Regla que clasifica visitantes por el patrón temporal entre sus visitas.",
      "definition": "La heurística de ritmo mide intervalos entre peticiones y su regularidad. Un ritmo muy constante y rápido sugiere recorrido automático; los intervalos irregulares con pausas largas sugieren lectura humana.",
      "context": "Es una de las dos o tres señales que permiten separar rastreadores de agentes y de personas.",
      "pitfalls": "Aplicarla con muy pocas visitas. Con dos peticiones no hay ritmo que medir, y la clasificación honesta es indeterminado.",
      "related": [
        "tasa-de-falsos-positivos",
        "reglas-versionadas",
        "rastreador"
      ],
      "ref_code": "OBS-047",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "huella-tecnica",
      "term": "Huella técnica",
      "summary": "Combinación de rasgos de una petición que permite agrupar visitas de un mismo origen.",
      "definition": "La huella técnica se deriva de cabeceras, familia de red aproximada y otros rasgos estables, y se resume en un identificador. Agrupa sesiones sin identificar a ninguna persona.",
      "context": "Se usa para reconstruir el recorrido de una sesión a lo largo de varias páginas.",
      "pitfalls": "Tratarla como identidad. Es una agrupación probable, y dos visitantes tras la misma red pueden confundirse.",
      "related": [
        "user-agent",
        "anonimizacion",
        "telemetria-de-servidor"
      ],
      "ref_code": "OBS-046",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "humano-en-el-bucle",
      "term": "Humano en el bucle",
      "summary": "Punto de control en el que una persona aprueba o rechaza una acción antes de que se ejecute.",
      "definition": "El humano en el bucle interrumpe la automatización en las acciones irreversibles y pide confirmación explícita. Es la salvaguarda más efectiva y la más barata de implantar.",
      "context": "Se aplica a pagos, envíos de correo, borrados, publicaciones y cambios de configuración.",
      "pitfalls": "Pedir confirmación de todo. Cuando cada paso requiere aprobación, la persona aprueba por inercia y el control desaparece.",
      "related": [
        "barrera-de-seguridad",
        "permisos-minimos",
        "auditoria-de-acciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-031",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "idempotencia",
      "term": "Idempotencia",
      "summary": "Propiedad de una operación que produce el mismo efecto aunque se ejecute varias veces.",
      "definition": "Una operación idempotente puede repetirse sin duplicar el efecto, normalmente mediante una clave de operación única. Es imprescindible cuando quien reintenta es un agente.",
      "context": "Se aplica a pagos, envíos, altas de registros y cualquier acción con efecto externo.",
      "pitfalls": "Confiar en que el agente no reintentará. Los reintentos son parte de su diseño, y sin idempotencia acaban en duplicados.",
      "related": [
        "auditoria-de-acciones",
        "bucle-react",
        "limite-de-gasto"
      ],
      "ref_code": "OBS-039",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "indicador-de-cumplimiento-de-reglas",
      "term": "Indicador de cumplimiento de reglas",
      "summary": "Medida de si una petición automática siguió las indicaciones publicadas por el sitio.",
      "definition": "El indicador de cumplimiento de reglas compara la conducta observada con lo declarado en robots.txt o en la política de acceso: pedir la ruta permitida y no la excluida, respetar el ritmo indicado, identificarse. Describe una conducta concreta y no permite deducir intención, identidad ni responsabilidad.",
      "context": "Se usa para publicar proporciones agregadas de conductas, nunca para señalar a un actor concreto.",
      "pitfalls": "Leer un incumplimiento como un ataque o una mala intención. Puede deberse a una biblioteca que no lee el archivo, a una caché o a un intermediario.",
      "related": [
        "rfc-9309",
        "robots-txt",
        "grupo-de-control"
      ],
      "ref_code": "OBS-100",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "inferencia",
      "term": "Inferencia",
      "summary": "Ejecución del modelo ya entrenado para producir una respuesta.",
      "definition": "La inferencia es la fase de uso: se envía el prompt, el modelo calcula y devuelve tokens uno tras otro. Consume cómputo cada vez, a diferencia del entrenamiento, que ocurre una sola vez.",
      "context": "Es lo que se factura y lo que el usuario percibe como velocidad de la aplicación.",
      "pitfalls": "Medir solo el tiempo total. Para la sensación de rapidez importa más cuándo llega el primer token que cuándo termina la respuesta.",
      "related": [
        "latencia-de-primer-token",
        "coste-por-mil-tokens",
        "cuantizacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-020",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "prompt",
      "term": "Instrucción o prompt",
      "summary": "Texto de entrada que define la tarea, el contexto y el formato de respuesta esperado.",
      "definition": "El prompt es lo único que el modelo ve de tu intención. Incluye instrucciones, datos de apoyo y, muchas veces, ejemplos del resultado deseado.",
      "context": "Se usa en cada llamada al modelo. En aplicaciones serias se versiona igual que el código, porque un cambio pequeño altera los resultados de forma medible.",
      "pitfalls": "Escribir instrucciones largas y contradictorias. Cuando dos frases del prompt piden cosas incompatibles, el modelo obedece a una de ellas de forma impredecible.",
      "related": [
        "prompt-de-sistema",
        "cadena-de-pensamiento",
        "inyeccion-de-prompt"
      ],
      "ref_code": "OBS-003",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/prompt",
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    },
    {
      "slug": "inyeccion-de-prompt",
      "term": "Inyección de instrucciones",
      "summary": "Entrada diseñada para que el modelo obedezca instrucciones ajenas y no las del sistema.",
      "definition": "La inyección de instrucciones aprovecha que para el modelo todo es texto: no distingue con seguridad entre la instrucción legítima y la incrustada en los datos. No se corrige con un filtro de palabras.",
      "context": "Afecta a cualquier sistema que procese texto que no controla: correos, documentos, comentarios, páginas web.",
      "pitfalls": "Suponerlo resuelto con una advertencia en el prompt de sistema. La mitigación real es limitar permisos y aislar la ejecución.",
      "related": [
        "inyeccion-indirecta",
        "barrera-de-seguridad",
        "permisos-minimos"
      ],
      "ref_code": "OBS-033",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/inyeccion-de-prompt",
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    },
    {
      "slug": "inyeccion-indirecta",
      "term": "Inyección indirecta",
      "summary": "Instrucción escondida en contenido externo que el agente lee al hacer su trabajo.",
      "definition": "En la inyección indirecta el atacante no habla con el agente: deja el texto en una página, un documento o un ticket que el agente acabará leyendo. Cuando el agente tiene herramientas, la instrucción leída puede convertirse en una acción real.",
      "context": "Es el riesgo característico de los agentes de navegación y de los asistentes conectados al correo o a repositorios.",
      "pitfalls": "Confiar en el contenido recuperado igual que en el del usuario. Todo lo que llega de fuera son datos, nunca órdenes.",
      "related": [
        "inyeccion-de-prompt",
        "exfiltracion-por-prompt",
        "obediencia-a-instrucciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-034",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/inyeccion-indirecta",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/inyeccion-indirecta?formato=md"
    },
    {
      "slug": "latencia-de-primer-token",
      "term": "Latencia del primer token",
      "summary": "Tiempo transcurrido desde el envío de la petición hasta la llegada del primer fragmento de respuesta.",
      "definition": "La latencia del primer token determina la sensación de rapidez mucho más que la duración total. Depende del tamaño del prompt, del modelo y de la cola del proveedor.",
      "context": "Se mide en cualquier interfaz conversacional y guía la decisión de emitir la respuesta en tiempo real.",
      "pitfalls": "Optimizar el tiempo total y descuidar el primero. La respuesta puede ser más rápida y percibirse más lenta.",
      "related": [
        "inferencia",
        "coste-por-mil-tokens"
      ],
      "ref_code": "OBS-058",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/latencia-de-primer-token",
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    },
    {
      "slug": "limitacion-de-peticiones",
      "term": "Limitación de peticiones",
      "summary": "Tope de peticiones aceptadas por origen en un intervalo de tiempo.",
      "definition": "La limitación de peticiones protege el servicio y hace explícito el uso razonable. Se responde con un código específico y una indicación de cuándo reintentar, para que el cliente automático pueda ajustarse en lugar de insistir.",
      "context": "Se usa en interfaces públicas, recursos legibles por máquina y puntos de entrada de avisos.",
      "pitfalls": "Contar por dirección sin considerar la escala. Un solo servicio puede llegar desde muchas direcciones, y una oficina entera puede compartir una sola.",
      "related": [
        "reintento-con-retroceso",
        "rastreador",
        "robots-txt"
      ],
      "ref_code": "OBS-088",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/limitacion-de-peticiones",
      "json": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/limitacion-de-peticiones",
      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/limitacion-de-peticiones?formato=md"
    },
    {
      "slug": "limite-de-gasto",
      "term": "Límite de gasto",
      "summary": "Tope explícito de tokens, llamadas o coste por tarea, sesión o día.",
      "definition": "El límite de gasto se aplica en el orquestador y detiene la ejecución al alcanzarlo. Es la única protección eficaz contra los bucles costosos de un agente que insiste.",
      "context": "Se define por tarea, por usuario y por periodo, con avisos antes del corte.",
      "pitfalls": "Vigilar el coste con revisiones manuales de la factura. La detección llega semanas después del error.",
      "related": [
        "orquestador",
        "bucle-react",
        "coste-por-mil-tokens"
      ],
      "ref_code": "OBS-040",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/limite-de-gasto",
      "json": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/limite-de-gasto",
      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/limite-de-gasto?formato=md"
    },
    {
      "slug": "lista-de-destinos-permitidos",
      "term": "Lista de destinos permitidos",
      "summary": "Restricción de las direcciones a las que un agente puede conectarse o enviar datos.",
      "definition": "La lista de destinos permitidos invierte el criterio por defecto: solo se autoriza lo declarado y el resto se rechaza. Es la defensa más eficaz contra la salida de información hacia un servidor indicado por contenido no fiable.",
      "context": "Se aplica en agentes con acceso a red, a navegador o a envío de correo.",
      "pitfalls": "Permitir un dominio entero por comodidad. Un subdominio de contenido subido por usuarios convierte la lista en un permiso general.",
      "related": [
        "exfiltracion-por-prompt",
        "sandbox",
        "permisos-minimos"
      ],
      "ref_code": "OBS-086",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/lista-de-destinos-permitidos",
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    },
    {
      "slug": "llamada-a-herramientas",
      "term": "Llamada a herramientas",
      "summary": "Mecanismo por el que un modelo solicita ejecutar una función declarada y recibe su resultado.",
      "definition": "En la llamada a herramientas el modelo no ejecuta nada: emite una petición estructurada con el nombre de la función y sus argumentos, y el programa que lo envuelve decide si la ejecuta. El resultado vuelve al modelo como nuevo contexto.",
      "context": "Es la base de todo agente que consulta bases de datos, envía correos, busca en la web o modifica ficheros.",
      "pitfalls": "Declarar herramientas potentes sin validar los argumentos. El modelo puede pedir una operación perfectamente formada y completamente equivocada.",
      "related": [
        "agente-autonomo",
        "mcp",
        "permisos-minimos"
      ],
      "ref_code": "OBS-021",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/llamada-a-herramientas",
      "json": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/llamada-a-herramientas",
      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/llamada-a-herramientas?formato=md"
    },
    {
      "slug": "lora",
      "term": "LoRA",
      "summary": "Técnica de ajuste fino que entrena unas pocas matrices añadidas en lugar del modelo completo.",
      "definition": "LoRA inserta adaptadores de bajo rango junto a los pesos originales y entrena solo esos. El resultado ocupa megabytes en vez de gigabytes y se puede activar o desactivar.",
      "context": "Es la vía práctica para especializar un modelo abierto con recursos modestos y mantener varias especialidades sobre una misma base.",
      "pitfalls": "Esperar de un adaptador pequeño un cambio de capacidad. Ajusta el comportamiento; no añade competencias que el modelo base no tenga.",
      "related": [
        "fine-tuning",
        "cuantizacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-017",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "sitemap",
      "term": "Mapa del sitio",
      "summary": "Listado de las direcciones del sitio pensado para que un visitante automático las descubra.",
      "definition": "El mapa del sitio publica la lista completa de páginas con su fecha de cambio. Facilita la indexación y hace visible qué existe sin depender de la navegación.",
      "context": "Se genera automáticamente a partir del contenido publicado y se declara en el fichero robots.",
      "pitfalls": "Dejarlo desactualizado. Un mapa que apunta a páginas inexistentes reduce la confianza del indexador.",
      "related": [
        "robots-txt",
        "rastreador",
        "renderizado-en-servidor"
      ],
      "ref_code": "OBS-044",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "marca-de-agua-textual",
      "term": "Marca textual",
      "summary": "Referencia única incrustada en el texto de una página para reconocerla cuando reaparece.",
      "definition": "La marca textual es un código visible y anodino que identifica la página de origen. Si aparece en una respuesta ajena o en una petición, indica que ese contenido fue leído.",
      "context": "Se emplea para atribuir citas y para medir qué páginas alimentan qué respuestas.",
      "pitfalls": "Esconderla del lector humano. Si el contenido oculto difiere del visible, el sitio deja de ser honesto.",
      "related": [
        "senuelo-inerte",
        "obediencia-a-instrucciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-049",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "mecanismo-de-atencion",
      "term": "Mecanismo de atención",
      "summary": "Operación que permite a cada posición del texto ponderar la relevancia de las demás.",
      "definition": "El mecanismo de atención calcula, para cada token, cuánto peso dar al resto de la secuencia antes de producir su representación. Es la pieza central de la arquitectura transformer y la causa de que el coste crezca con la longitud del contexto.",
      "context": "Explica por qué las ventanas muy largas encarecen y ralentizan la respuesta, y por qué existen variantes que solo atienden a una parte de la secuencia.",
      "pitfalls": "Suponer que todo lo que cabe en el contexto pesa igual. La información del medio de un texto muy largo se atiende peor que la del principio y el final.",
      "related": [
        "ventana-de-contexto",
        "token",
        "llm"
      ],
      "ref_code": "OBS-075",
      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "memoria-a-corto-plazo",
      "term": "Memoria a corto plazo",
      "summary": "Historial de la conversación actual que se reenvía al modelo en cada turno.",
      "definition": "La memoria a corto plazo vive dentro de la ventana de contexto. Cuando la conversación crece, hay que resumirla o recortarla, y ahí empiezan las pérdidas de información.",
      "context": "Es lo que permite que un asistente entienda a qué se refiere un pronombre tres mensajes después.",
      "pitfalls": "Resumir sin conservar los datos concretos. Los resúmenes automáticos eliminan cifras, nombres y códigos que luego hacen falta.",
      "related": [
        "ventana-de-contexto",
        "memoria-a-largo-plazo"
      ],
      "ref_code": "OBS-026",
      "published": "2026-09-10",
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    {
      "slug": "memoria-a-largo-plazo",
      "term": "Memoria a largo plazo",
      "summary": "Almacén persistente de hechos y preferencias que se recuperan en conversaciones futuras.",
      "definition": "La memoria a largo plazo guarda información fuera del contexto, normalmente en una base de datos con búsqueda semántica, y la recupera cuando resulta pertinente. Requiere decidir qué se guarda y qué caduca.",
      "context": "Se usa para recordar preferencias del usuario, decisiones ya tomadas o el estado de un expediente.",
      "pitfalls": "Guardar todo. Una memoria que acumula sin criterio devuelve recuerdos contradictorios y empeora las respuestas.",
      "related": [
        "rag",
        "memoria-a-corto-plazo",
        "retencion-de-datos"
      ],
      "ref_code": "OBS-027",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "memoria-episodica",
      "term": "Memoria episódica",
      "summary": "Registro de lo que ocurrió en interacciones anteriores, guardado para reutilizarlo en las siguientes.",
      "definition": "La memoria episódica almacena episodios concretos con su resultado, no reglas generales. Un agente la consulta para recordar qué intentó antes con esta persona o esta tarea y evitar repetir un camino que ya falló.",
      "context": "Se usa en asistentes de uso continuado y en agentes que trabajan sobre proyectos largos, donde el historial completo no cabe en la ventana de contexto.",
      "pitfalls": "Guardar episodios sin fecha ni criterio de caducidad. Un recuerdo antiguo que ya no es cierto contamina la decisión actual con más fuerza que la información nueva.",
      "related": [
        "memoria-a-largo-plazo",
        "memoria-a-corto-plazo",
        "retencion-de-datos"
      ],
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      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "mezcla-de-expertos",
      "term": "Mezcla de expertos",
      "summary": "Arquitectura que activa solo una parte de los parámetros del modelo en cada paso.",
      "definition": "En una mezcla de expertos, una red de enrutado envía cada token a unos pocos submodelos especializados. El modelo tiene muchos parámetros en total pero usa una fracción por token, así que el coste de inferencia no crece con el tamaño completo.",
      "context": "Es la razón de que existan modelos con recuentos de parámetros enormes y precios comparables a otros mucho más pequeños.",
      "pitfalls": "Comparar modelos por parámetros totales. Con esta arquitectura la cifra no indica ni coste ni capacidad efectiva.",
      "related": [
        "inferencia",
        "cuantizacion",
        "llm"
      ],
      "ref_code": "OBS-074",
      "published": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "minimizacion-de-datos",
      "term": "Minimización de datos",
      "summary": "Principio de recoger y conservar solo los datos necesarios para la finalidad declarada.",
      "definition": "La minimización de datos actúa en dos momentos: no captar lo que no hace falta y reducir después lo captado, sustituyendo valores identificativos por resúmenes o agrupaciones. Un dato que no existe no se puede filtrar ni usar para otra cosa.",
      "context": "Es la medida que más reduce el riesgo real en sistemas de medición y en registros de agentes.",
      "pitfalls": "Llamar minimización a un borrado parcial. Si quedan campos que permiten volver a unir las piezas, el dato sigue siendo personal.",
      "related": [
        "anonimizacion",
        "retencion-de-datos",
        "base-juridica-del-tratamiento"
      ],
      "ref_code": "OBS-093",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "llm",
      "term": "Modelo de lenguaje grande",
      "summary": "Modelo estadístico entrenado para predecir el siguiente fragmento de texto a partir del anterior.",
      "definition": "Un modelo de lenguaje grande aprende regularidades del lenguaje sobre enormes volúmenes de texto y produce continuaciones plausibles. No consulta una base de datos de hechos: genera texto que se ajusta a lo aprendido.",
      "context": "Es el motor de asistentes, resumidores, clasificadores y agentes. Casi cualquier función de una aplicación de IA acaba en una llamada a un modelo de este tipo.",
      "pitfalls": "Tratarlo como una fuente de verdad. El modelo no distingue entre lo que sabe y lo que suena bien, y eso hay que resolverlo fuera del modelo.",
      "related": [
        "token",
        "alucinacion",
        "ventana-de-contexto"
      ],
      "ref_code": "OBS-002",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/llm",
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    {
      "slug": "modelo-de-razonamiento",
      "term": "Modelo de razonamiento",
      "summary": "Modelo entrenado para generar pasos intermedios extensos antes de dar la respuesta final.",
      "definition": "Un modelo de razonamiento dedica cómputo adicional en el momento de responder, produciendo una cadena interna de pasos que normalmente no se muestra completa. Gana precisión en problemas de varios pasos a cambio de latencia y coste.",
      "context": "Se elige para matemáticas, planificación, análisis de código y decisiones con muchas restricciones.",
      "pitfalls": "Usarlo para tareas triviales. Multiplica el coste y la espera sin mejorar respuestas que ya eran correctas.",
      "related": [
        "cadena-de-pensamiento",
        "inferencia",
        "coste-por-mil-tokens"
      ],
      "ref_code": "OBS-073",
      "published": "2026-09-11",
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    {
      "slug": "modelo-multimodal",
      "term": "Modelo multimodal",
      "summary": "Modelo que acepta o produce más de un tipo de contenido: texto, imagen, audio o vídeo.",
      "definition": "Un modelo multimodal representa distintos tipos de entrada en un espacio común y razona sobre ellos a la vez. La calidad rara vez es igual en todas las modalidades, y el coste por imagen o por segundo de audio se mide de forma distinta al texto.",
      "context": "Se usa para leer documentos escaneados, describir capturas de pantalla o guiar a un agente sobre una interfaz visual.",
      "pitfalls": "Tratar una imagen como una fuente fiable de texto. Un número mal leído en una tabla escaneada se propaga sin ninguna señal de duda.",
      "related": [
        "llm",
        "agente-navegador",
        "alucinacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-079",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "muestreo-top-p",
      "term": "Muestreo top-p",
      "summary": "Técnica que limita la elección del siguiente token al conjunto más probable que acumula una probabilidad dada.",
      "definition": "El muestreo top-p, o muestreo por núcleo, descarta la cola de opciones improbables antes de elegir. Actúa como un filtro de calidad que se combina con la temperatura.",
      "context": "Se ajusta junto con la temperatura para controlar el equilibrio entre variedad y coherencia.",
      "pitfalls": "Modificar temperatura y top-p al mismo tiempo sin medir. Los efectos se solapan y ya no se sabe qué parámetro causó el cambio.",
      "related": [
        "temperatura",
        "inferencia"
      ],
      "ref_code": "OBS-009",
      "published": "2026-09-10",
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    {
      "slug": "obediencia-a-instrucciones",
      "term": "Obediencia a instrucciones leídas",
      "summary": "Grado en que un visitante automático hace lo que el texto de una página le pide.",
      "definition": "La obediencia a instrucciones leídas se mide con peticiones inofensivas y verificables, como citar un código de referencia. Es el rasgo que mejor distingue a un agente de un rastreador.",
      "context": "Se observa registrando qué proporción de visitantes activa cada tipo de señuelo y con cuánto retardo.",
      "pitfalls": "Interpretar la obediencia como intención. Un agente puede seguir una indicación sin ningún propósito ajeno al de su usuario.",
      "related": [
        "senuelo-inerte",
        "inyeccion-indirecta",
        "agente-autonomo"
      ],
      "ref_code": "OBS-050",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "orquestador",
      "term": "Orquestador",
      "summary": "Componente que decide qué modelo, herramienta o paso se ejecuta en cada momento.",
      "definition": "El orquestador contiene la lógica del flujo: reintentos, ramificaciones, límites de iteración y paso de estado entre etapas. Es código convencional, no un modelo.",
      "context": "Aparece en cuanto una tarea deja de ser una sola llamada: clasificar, recuperar, redactar y verificar.",
      "pitfalls": "Delegar el control de flujo al propio modelo. Cuando el modelo decide cuántas veces reintentar, los bucles infinitos y el gasto descontrolado son cuestión de tiempo.",
      "related": [
        "agente-autonomo",
        "bucle-react",
        "limite-de-gasto"
      ],
      "ref_code": "OBS-023",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "permisos-minimos",
      "term": "Permisos mínimos",
      "summary": "Principio de conceder a cada componente solo los accesos estrictamente necesarios.",
      "definition": "Los permisos mínimos aplicados a agentes significan credenciales propias, alcance reducido y caducidad corta. Si el agente solo puede leer, ninguna instrucción adversa logrará que escriba.",
      "context": "Se aplica al diseño de claves, tokens, funciones expuestas y políticas de acceso a datos.",
      "pitfalls": "Reutilizar la credencial de administrador porque es más rápido. Es el atajo que convierte un incidente pequeño en uno grave.",
      "related": [
        "llamada-a-herramientas",
        "sandbox",
        "auditoria-de-acciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-037",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "planificacion-por-descomposicion",
      "term": "Planificación por descomposición",
      "summary": "Estrategia que divide un objetivo grande en subtareas verificables antes de ejecutarlas.",
      "definition": "La planificación por descomposición separa el plan de la ejecución: primero se produce una lista de pasos con criterio de éxito, después se ejecutan y se comprueban uno a uno. Facilita reintentar solo lo que falla.",
      "context": "Es habitual en agentes de programación, investigación y automatización de procesos largos.",
      "pitfalls": "Planificar sin criterio de verificación. Un plan cuyos pasos no se pueden comprobar no permite saber en qué punto se rompió la cadena.",
      "related": [
        "agente-autonomo",
        "reflexion",
        "orquestador"
      ],
      "ref_code": "OBS-028",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "preentrenamiento",
      "term": "Preentrenamiento",
      "summary": "Fase inicial en la que un modelo aprende regularidades del lenguaje sobre un corpus enorme y general.",
      "definition": "El preentrenamiento produce un modelo base que continúa texto de forma plausible pero no sigue instrucciones. Consume la mayor parte del cómputo total y fija lo que el modelo sabrá antes de cualquier ajuste posterior.",
      "context": "Determina el corte de conocimiento del modelo, sus idiomas fuertes y sus sesgos de partida.",
      "pitfalls": "Esperar que un ajuste posterior arregle una carencia del preentrenamiento. Lo que apenas aparecía en el corpus no se aprende con unos miles de ejemplos.",
      "related": [
        "llm",
        "fine-tuning",
        "aprendizaje-en-contexto"
      ],
      "ref_code": "OBS-071",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/preentrenamiento",
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    },
    {
      "slug": "presupuesto-de-pasos",
      "term": "Presupuesto de pasos",
      "summary": "Límite máximo de acciones, llamadas o tiempo que un agente puede consumir en una tarea.",
      "definition": "El presupuesto de pasos convierte un bucle potencialmente infinito en un proceso acotado. Cuando se agota, el agente se detiene y devuelve lo conseguido junto con el motivo de la parada, en lugar de seguir intentándolo.",
      "context": "Es un control obligatorio en agentes autónomos con acceso a herramientas de pago o de escritura.",
      "pitfalls": "Fijar el presupuesto solo en número de pasos. Un único paso puede costar minutos y mucho dinero, así que hace falta limitar también tiempo y gasto.",
      "related": [
        "limite-de-gasto",
        "bucle-react",
        "auditoria-de-acciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-067",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "procedencia-de-contenido",
      "term": "Procedencia de contenido",
      "summary": "Información verificable sobre el origen y las modificaciones de un contenido.",
      "definition": "La procedencia de contenido acompaña al archivo o al texto con datos firmados sobre quién lo creó, con qué herramienta y qué transformaciones sufrió. No prueba que el contenido sea cierto: prueba de dónde viene.",
      "context": "Se usa en material generado o editado con IA, en archivos periodísticos y en cadenas de suministro de datos.",
      "pitfalls": "Interpretar la ausencia de procedencia como prueba de manipulación. La mayoría del contenido legítimo tampoco la lleva.",
      "related": [
        "marca-de-agua-textual",
        "envenenamiento-de-datos",
        "cadena-de-custodia-de-evidencia"
      ],
      "ref_code": "OBS-094",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/procedencia-de-contenido",
      "json": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/procedencia-de-contenido",
      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/procedencia-de-contenido?formato=md"
    },
    {
      "slug": "prompt-de-sistema",
      "term": "Prompt de sistema",
      "summary": "Instrucción de partida que fija el papel, los límites y el tono del modelo antes de cualquier mensaje del usuario.",
      "definition": "El prompt de sistema se envía en cada conversación y establece qué puede hacer el modelo y cómo. Tiene más peso que un mensaje normal, pero no es una barrera de seguridad real.",
      "context": "Se emplea para fijar idioma, formato de salida, herramientas disponibles y prohibiciones explícitas.",
      "pitfalls": "Confiarle la seguridad. El texto del sistema puede ser desplazado o contradicho por contenido que el modelo lea después, y esa es la base de la inyección indirecta.",
      "related": [
        "prompt",
        "barrera-de-seguridad",
        "inyeccion-indirecta"
      ],
      "ref_code": "OBS-004",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "mcp",
      "term": "Protocolo de contexto de modelo",
      "summary": "Convenio abierto para que un modelo descubra y use herramientas y datos de servidores externos.",
      "definition": "El protocolo de contexto de modelo define cómo un cliente anuncia herramientas, recursos e instrucciones a un modelo, y cómo se invocan. Sustituye integraciones a medida por una interfaz común.",
      "context": "Se usa para conectar asistentes a repositorios, bases de datos, sistemas de tickets o aplicaciones propias.",
      "pitfalls": "Exponer un servidor sin control de acceso propio. Que el protocolo sea estándar no significa que autentique por ti.",
      "related": [
        "llamada-a-herramientas",
        "permisos-minimos",
        "auditoria-de-acciones"
      ],
      "ref_code": "OBS-022",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/mcp?formato=md"
    },
    {
      "slug": "benchmark",
      "term": "Prueba de referencia",
      "summary": "Conjunto público de tareas que permite comparar modelos entre sí.",
      "definition": "Una prueba de referencia mide capacidades concretas en condiciones fijas. Su resultado es orientativo: no predice el rendimiento en la tarea particular de una aplicación.",
      "context": "Se usa para preseleccionar candidatos antes de una evaluación propia.",
      "pitfalls": "Elegir modelo solo por su posición en una tabla. Buena parte de las pruebas conocidas están presentes en los datos de entrenamiento.",
      "related": [
        "evaluacion-de-agentes",
        "llm"
      ],
      "ref_code": "OBS-057",
      "published": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "rastreador",
      "term": "Rastreador",
      "summary": "Programa que recorre enlaces de forma sistemática para descargar e indexar páginas.",
      "definition": "Un rastreador parte de una lista de direcciones, descarga el documento y sigue los enlaces que encuentra. No interpreta el sentido del texto: recorre estructura.",
      "context": "Es el visitante automático más antiguo y numeroso de cualquier web pública.",
      "pitfalls": "Confundir rastreador con agente. El rastreador sigue enlaces; el agente reacciona a lo que el texto dice, aunque no haya enlace.",
      "related": [
        "robots-txt",
        "user-agent",
        "sitemap"
      ],
      "ref_code": "OBS-041",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "reflexion",
      "term": "Reflexión",
      "summary": "Paso en el que el agente revisa su propio resultado y decide si lo corrige.",
      "definition": "La reflexión introduce una segunda pasada: se compara la salida con el objetivo y con los criterios definidos, y se reintenta si no se cumplen. Funciona mejor cuando la comprobación es externa y objetiva.",
      "context": "Se aplica a generación de código con pruebas, a extracción de datos con validación de esquema y a redacción con reglas de formato.",
      "pitfalls": "Pedir al mismo modelo que se juzgue sin ningún dato externo. Suele confirmar su respuesta anterior y da una falsa sensación de control.",
      "related": [
        "bucle-react",
        "evaluacion-de-agentes",
        "humano-en-el-bucle"
      ],
      "ref_code": "OBS-029",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/reflexion",
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    },
    {
      "slug": "registro-de-trazas",
      "term": "Registro de trazas",
      "summary": "Historial detallado de cada paso de una ejecución, con entradas, salidas y tiempos.",
      "definition": "El registro de trazas encadena las llamadas de una misma tarea en un hilo consultable. Permite ver qué prompt se envió, qué herramienta respondió qué y dónde se desvió el resultado.",
      "context": "Es la herramienta de diagnóstico principal de cualquier agente en funcionamiento.",
      "pitfalls": "Registrar sin identificador común. Sin un hilo que una los pasos, quedan mensajes sueltos imposibles de reconstruir.",
      "related": [
        "auditoria-de-acciones",
        "evaluacion-de-agentes",
        "agente-multiple"
      ],
      "ref_code": "OBS-060",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "reglamento-europeo-de-ia",
      "term": "Reglamento europeo de inteligencia artificial",
      "summary": "Norma de la Unión Europea que clasifica los sistemas de IA por riesgo e impone obligaciones según esa clasificación.",
      "definition": "El reglamento europeo de inteligencia artificial establece prohibiciones, requisitos para sistemas de alto riesgo y deberes de transparencia, como informar de que se está interactuando con un sistema automático. Las obligaciones recaen sobre quien desarrolla y sobre quien despliega el sistema.",
      "context": "Afecta a cualquier organización que ponga en servicio un sistema de IA en la Unión Europea, con independencia de dónde esté el proveedor.",
      "pitfalls": "Confundir sus obligaciones con las de protección de datos. Son marcos distintos y cumplir uno no cubre el otro.",
      "related": [
        "base-juridica-del-tratamiento",
        "minimizacion-de-datos",
        "reglas-versionadas"
      ],
      "ref_code": "OBS-091",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/reglamento-europeo-de-ia",
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    },
    {
      "slug": "reglas-versionadas",
      "term": "Reglas versionadas",
      "summary": "Conjunto de umbrales de clasificación identificado por una versión que se guarda con cada resultado.",
      "definition": "Las reglas versionadas permiten cambiar los criterios sin perder el histórico: se conservan los datos crudos y se recalcula todo con la versión nueva. Cada clasificación indica con qué reglas se obtuvo.",
      "context": "Es imprescindible en cualquier medición que vaya a afinarse con el tiempo.",
      "pitfalls": "Modificar umbrales sin registrar la versión. A partir de ese momento las comparaciones históricas dejan de significar nada.",
      "related": [
        "heuristica-de-ritmo",
        "tasa-de-falsos-positivos",
        "telemetria-de-servidor"
      ],
      "ref_code": "OBS-052",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/reglas-versionadas?formato=md"
    },
    {
      "slug": "reintento-con-retroceso",
      "term": "Reintento con retroceso exponencial",
      "summary": "Estrategia de reintento que espera cada vez más tiempo antes de repetir una llamada fallida.",
      "definition": "El reintento con retroceso exponencial multiplica la espera tras cada fallo y añade una variación aleatoria, para no repetir la avalancha de peticiones que provocó la saturación. Es el comportamiento esperado ante un error temporal o una respuesta de límite superado.",
      "context": "Aparece en todo cliente de una interfaz externa: modelos, pasarelas de pago, correo, servicios de datos.",
      "pitfalls": "Reintentar operaciones que no son idempotentes. Sin una clave de operación, tres reintentos de un cobro pueden ser tres cobros.",
      "related": [
        "idempotencia",
        "limitacion-de-peticiones",
        "latencia-de-primer-token"
      ],
      "ref_code": "OBS-066",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/reintento-con-retroceso",
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    },
    {
      "slug": "renderizado-en-servidor",
      "term": "Renderizado en servidor",
      "summary": "Generación del HTML completo en el servidor antes de enviarlo al visitante.",
      "definition": "El renderizado en servidor entrega el contenido ya formado, sin depender de que el visitante ejecute código. Es la condición para que un visitante que no ejecuta nada vea lo mismo que una persona.",
      "context": "Es la base de la indexación y también de la medición: la visita queda registrada aunque no se ejecute nada en el navegador.",
      "pitfalls": "Cargar el contenido principal solo con código de navegador. Para la mitad de los visitantes automáticos la página quedaría vacía.",
      "related": [
        "sitemap",
        "telemetria-de-servidor",
        "huella-tecnica"
      ],
      "ref_code": "OBS-045",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/renderizado-en-servidor",
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    },
    {
      "slug": "retencion-de-datos",
      "term": "Retención de datos",
      "summary": "Periodo declarado durante el cual se conservan los registros antes de agregarlos y borrarlos.",
      "definition": "La retención de datos limita en el tiempo la conservación de registros técnicos. Pasado el plazo se conservan solo agregados sin detalle individual.",
      "context": "Se declara públicamente en el aviso del sitio y se aplica de forma automática.",
      "pitfalls": "Guardar indefinidamente por si acaso. Aumenta el riesgo sin aportar valor a la medición.",
      "related": [
        "anonimizacion",
        "telemetria-de-servidor",
        "memoria-a-largo-plazo"
      ],
      "ref_code": "OBS-053",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/retencion-de-datos",
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    },
    {
      "slug": "rfc-9309",
      "term": "RFC 9309",
      "summary": "Especificación que normaliza el protocolo de exclusión de rastreadores, el conocido robots.txt.",
      "definition": "La RFC 9309 fija la sintaxis y la interpretación del archivo robots.txt: cómo se seleccionan los grupos por agente de usuario, cómo se resuelven reglas en conflicto y qué significa una regla ausente. Describe reglas de rastreo, no un mecanismo de seguridad.",
      "context": "Es la referencia para interpretar si una petición automática siguió las indicaciones publicadas por un sitio.",
      "pitfalls": "Tratar una ruta excluida como una zona protegida. La exclusión es una indicación pública, y saltarla no es un acceso no autorizado en sentido técnico.",
      "related": [
        "robots-txt",
        "rastreador",
        "indicador-de-cumplimiento-de-reglas"
      ],
      "ref_code": "OBS-096",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/rfc-9309",
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    },
    {
      "slug": "salida-estructurada",
      "term": "Salida estructurada",
      "summary": "Respuesta del modelo obligada a seguir un formato de datos concreto en lugar de texto libre.",
      "definition": "La salida estructurada restringe la generación a un esquema declarado, de modo que el resultado se pueda leer con un programa sin interpretación intermedia. Se consigue mediante gramáticas de decodificación o modos específicos del proveedor, no solo pidiéndolo en el prompt.",
      "context": "Es la base de la extracción de datos, la clasificación automática y cualquier paso intermedio de un agente que alimente a otro paso.",
      "pitfalls": "Confundir un formato válido con un contenido correcto. Un JSON perfectamente formado puede contener un dato inventado, y la validación de esquema no lo detecta.",
      "related": [
        "esquema-de-herramientas",
        "llamada-a-herramientas",
        "alucinacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-062",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/salida-estructurada",
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    },
    {
      "slug": "secretos-en-registros",
      "term": "Secretos en registros",
      "summary": "Credenciales o datos personales que acaban escritos en trazas, mensajes de error o telemetría.",
      "definition": "Los secretos en registros son una fuga silenciosa: el sistema funciona, pero la clave queda almacenada en texto plano en un sitio con más lectores y menos control que el almacén de credenciales. En sistemas con modelos ocurre al registrar el prompt completo para depurar.",
      "context": "Es un hallazgo habitual en revisiones de agentes, donde cada llamada a herramienta se registra íntegra.",
      "pitfalls": "Registrar la petición entera durante una incidencia y olvidar retirarlo. La medida temporal sobrevive al problema que la motivó.",
      "related": [
        "gestion-de-secretos",
        "registro-de-trazas",
        "minimizacion-de-datos"
      ],
      "ref_code": "OBS-083",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
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    },
    {
      "slug": "senuelo-inerte",
      "term": "Señuelo inerte",
      "summary": "Dato único puesto en una página que, al ser usado, indica que ese dato salió de esa página.",
      "definition": "Un señuelo inerte no daña ni engaña a nadie: es una ruta no enlazada, una dirección de contacto única o una referencia que el texto pide citar. Solo puede activarse a partir de esa página, pero la activación no prueba lectura comprensiva, ni decisión, ni quién actuó: puede venir de un rastreo automático, de una previsualización o de una copia reenviada.",
      "context": "Se usa para distinguir a un visitante que interpreta el texto de uno que solo recorre enlaces.",
      "pitfalls": "Diseñar señuelos que pidan algo perjudicial. Deja de ser observación y pasa a ser inducción, que es exactamente lo que hay que evitar.",
      "related": [
        "marca-de-agua-textual",
        "obediencia-a-instrucciones",
        "robots-txt"
      ],
      "ref_code": "OBS-048",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/senuelo-inerte",
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    },
    {
      "slug": "agente-multiple",
      "term": "Sistema de varios agentes",
      "summary": "Arquitectura en la que varios agentes especializados colaboran bajo un coordinador.",
      "definition": "Un sistema de varios agentes reparte el trabajo por especialidad y usa mensajes entre ellos. Añade paralelismo y también una capa nueva de fallos: mensajes perdidos, bucles de delegación y coste multiplicado.",
      "context": "Se usa en investigación amplia, revisión cruzada de resultados y procesos con roles claramente distintos.",
      "pitfalls": "Adoptarlo antes de que un solo agente funcione bien. Multiplica el gasto y la dificultad de diagnóstico sin resolver el problema de fondo.",
      "related": [
        "orquestador",
        "limite-de-gasto",
        "registro-de-trazas"
      ],
      "ref_code": "OBS-030",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/agente-multiple",
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    },
    {
      "slug": "sobreajuste",
      "term": "Sobreajuste",
      "summary": "Un modelo que memoriza los ejemplos vistos y rinde peor con los nuevos.",
      "definition": "El sobreajuste aparece cuando el ajuste sigue mejorando la métrica de entrenamiento mientras la métrica sobre datos reservados empeora. El modelo ha aprendido detalles del conjunto concreto, no el patrón general.",
      "context": "Es el riesgo principal de cualquier ajuste fino con pocos ejemplos, y también de los prompts optimizados a mano sobre un puñado de casos.",
      "pitfalls": "Elegir la versión que mejor puntúa en el mismo conjunto que se usó para ajustarla. Hace falta un tercer conjunto que no haya intervenido en ninguna decisión.",
      "related": [
        "fine-tuning",
        "benchmark",
        "evaluacion-de-agentes"
      ],
      "ref_code": "OBS-077",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/sobreajuste",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/sobreajuste?formato=md"
    },
    {
      "slug": "suplantacion-de-permisos",
      "term": "Suplantación de permisos",
      "summary": "Un componente con muchos privilegios ejecuta lo que le pide otro que no los tiene.",
      "definition": "La suplantación de permisos, o delegado confundido, aparece cuando un agente actúa con sus propias credenciales al atender una petición ajena. El sistema comprueba quién ejecuta la acción, no en nombre de quién se pidió.",
      "context": "Es el patrón de riesgo central en agentes compartidos que acceden a datos de varias personas u organizaciones.",
      "pitfalls": "Verificar la identidad al entrar y no volver a comprobarla en cada acción. La autorización tiene que viajar con la petición hasta la herramienta.",
      "related": [
        "permisos-minimos",
        "auditoria-de-acciones",
        "comunicacion-entre-agentes"
      ],
      "ref_code": "OBS-084",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/suplantacion-de-permisos",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/suplantacion-de-permisos?formato=md"
    },
    {
      "slug": "supresion-de-celdas-pequenas",
      "term": "Supresión de celdas pequeñas",
      "summary": "Ocultar cifras basadas en muy pocos casos para que no se pueda deducir a quién corresponden.",
      "definition": "La supresión de celdas pequeñas fija un umbral mínimo por celda y no publica lo que quede por debajo, junto con las celdas complementarias que permitirían recalcularlo por diferencia. Es práctica habitual en estadística oficial.",
      "context": "Se aplica en cualquier publicación agregada de datos de comportamiento, incluidas las cifras públicas de este observatorio.",
      "pitfalls": "Suprimir una celda y publicar el total. Con la suma y el resto de celdas, el valor oculto se reconstruye en un paso.",
      "related": [
        "anonimizacion",
        "minimizacion-de-datos",
        "grupo-de-control"
      ],
      "ref_code": "OBS-097",
      "published": "2026-09-11",
      "revised": "2026-09-11",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/supresion-de-celdas-pequenas",
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    },
    {
      "slug": "tasa-de-falsos-positivos",
      "term": "Tasa de falsos positivos",
      "summary": "Proporción de clasificaciones como agente que en realidad no lo son.",
      "definition": "Con verdad de referencia se distingue la tasa de falsa alarma, FP/(FP+VN), del valor predictivo positivo complementario, FP/(FP+VP), que es lo que importa cuando los agentes son minoría. Sin verdad de referencia no puede estimarse ninguna de las dos: crece con previsualizadores de enlaces, antivirus corporativos, comprobadores de accesibilidad y monitores, y se reduce exigiendo señales concurrentes.",
      "context": "Es la medida que decide si una clasificación merece publicarse o debe quedar como indeterminada.",
      "pitfalls": "Ajustar umbrales para que salgan más agentes. Infla la cifra y destruye el valor del dato.",
      "related": [
        "heuristica-de-ritmo",
        "reglas-versionadas",
        "evaluacion-de-agentes"
      ],
      "ref_code": "OBS-051",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "telemetria-de-servidor",
      "term": "Telemetría de servidor",
      "summary": "Medición hecha en el servidor, independiente de que el visitante ejecute código.",
      "definition": "La telemetría de servidor registra la petición en el momento de responderla. Comparada con la señal enviada desde el navegador, la diferencia entre ambas indica quién no ejecutó nada.",
      "context": "Es la base de cualquier observación de visitantes automáticos, que rara vez ejecutan código de navegador.",
      "pitfalls": "Medir solo desde el navegador. Precisamente los visitantes más interesantes son los que no aparecerían.",
      "related": [
        "renderizado-en-servidor",
        "huella-tecnica",
        "heuristica-de-ritmo"
      ],
      "ref_code": "OBS-055",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
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    },
    {
      "slug": "temperatura",
      "term": "Temperatura",
      "summary": "Parámetro que regula cuánta variabilidad se permite al elegir el siguiente token.",
      "definition": "Con temperatura baja el modelo elige casi siempre la opción más probable y las respuestas se vuelven repetitivas y estables. Con temperatura alta explora alternativas menos probables y gana variedad a costa de precisión.",
      "context": "Se baja para extracción de datos, clasificación y respuestas verificables; se sube para redacción creativa o generación de variantes.",
      "pitfalls": "Subir la temperatura para arreglar respuestas malas. Si el problema es falta de contexto, más variabilidad solo produce errores más originales.",
      "related": [
        "muestreo-top-p",
        "alucinacion"
      ],
      "ref_code": "OBS-008",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/temperatura",
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    },
    {
      "slug": "token",
      "term": "Token",
      "summary": "Unidad mínima de texto con la que trabaja un modelo: aproximadamente una sílaba o un fragmento de palabra.",
      "definition": "Los modelos no leen letras ni palabras, sino tokens producidos por un tokenizador. El precio, los límites de contexto y la velocidad se miden en estas unidades.",
      "context": "Se usa para estimar coste y tamaño de las peticiones antes de enviarlas.",
      "pitfalls": "Contar palabras en lugar de tokens. En español una palabra larga puede costar tres o cuatro tokens, y las estimaciones se desvían entre un veinte y un cuarenta por ciento.",
      "related": [
        "tokenizacion",
        "coste-por-mil-tokens",
        "ventana-de-contexto"
      ],
      "ref_code": "OBS-006",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/token",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/token?formato=md"
    },
    {
      "slug": "tokenizacion",
      "term": "Tokenización",
      "summary": "Proceso que convierte texto en la secuencia de tokens que el modelo consume.",
      "definition": "La tokenización aplica un vocabulario fijo aprendido en el entrenamiento. Idiomas y alfabetos poco representados se fragmentan más, así que el mismo mensaje cuesta más tokens.",
      "context": "Interviene en cada llamada y explica diferencias de coste entre idiomas y entre formatos de datos.",
      "pitfalls": "Ignorar que un JSON con mucho formato consume bastantes más tokens que el mismo dato en texto plano.",
      "related": [
        "token",
        "coste-por-mil-tokens"
      ],
      "ref_code": "OBS-007",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/tokenizacion",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/tokenizacion?formato=md"
    },
    {
      "slug": "ventana-de-contexto",
      "term": "Ventana de contexto",
      "summary": "Cantidad máxima de texto que un modelo puede tener en cuenta en una sola llamada.",
      "definition": "La ventana de contexto se mide en tokens e incluye instrucciones, historial, documentos aportados y la propia respuesta. Todo lo que no entra, simplemente no existe para el modelo.",
      "context": "Determina cuántos documentos se pueden adjuntar y cuánta conversación se conserva. Es el primer límite que se toca al construir asistentes con memoria.",
      "pitfalls": "Suponer que una ventana grande sustituye a una buena recuperación de información. Con exceso de texto irrelevante la calidad baja aunque quepa todo.",
      "related": [
        "token",
        "rag",
        "memoria-a-corto-plazo"
      ],
      "ref_code": "OBS-005",
      "published": "2026-09-10",
      "revised": "2026-09-10",
      "html": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/ventana-de-contexto",
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      "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/ventana-de-contexto?formato=md"
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  ]
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