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      "term": "Agente autónomo",
      "summary": "Programa que recibe un objetivo, decide por sí mismo los pasos y usa herramientas para cumplirlo.",
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    {
      "slug": "alucinacion",
      "term": "Alucinación",
      "summary": "Afirmación inventada que el modelo presenta con la misma seguridad que un dato correcto.",
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    {
      "slug": "anonimizacion",
      "term": "Anonimización",
      "summary": "Tratamiento que impide relacionar un registro con una persona identificable; recortar o cifrar solo seudonimiza.",
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    {
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      "summary": "Registro inalterable de qué hizo el agente, cuándo y con qué datos.",
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    {
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      "term": "Barrera de seguridad",
      "summary": "Comprobación externa al modelo que bloquea entradas o salidas que incumplen una regla.",
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    {
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      "term": "Base de datos vectorial",
      "summary": "Almacén optimizado para buscar los vectores más parecidos a uno dado.",
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    {
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      "summary": "Ciclo en el que el modelo alterna una reflexión breve, una acción con herramienta y la observación del resultado.",
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    {
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      "term": "Búsqueda semántica",
      "summary": "Búsqueda por significado en lugar de por coincidencia literal de términos.",
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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.",
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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.",
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    {
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      "term": "Cuantización",
      "summary": "Reducción de la precisión numérica de los pesos para que el modelo ocupe y consuma menos.",
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    {
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      "term": "Destilación",
      "summary": "Entrenamiento de un modelo pequeño para imitar las respuestas de uno grande.",
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    },
    {
      "slug": "embedding",
      "term": "Embedding",
      "summary": "Representación numérica de un texto que sitúa significados parecidos en posiciones cercanas.",
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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.",
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    {
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      "term": "Evaluación de agentes",
      "summary": "Medición sistemática del comportamiento de un agente sobre casos con resultado conocido.",
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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.",
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    {
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      "term": "Fichero robots",
      "summary": "Archivo en la raíz del sitio que declara qué rutas puede recorrer un visitante automático.",
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    {
      "slug": "fragmentacion",
      "term": "Fragmentación de documentos",
      "summary": "División de un documento en trozos del tamaño adecuado para recuperar y adjuntar.",
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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.",
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    },
    {
      "slug": "heuristica-de-ritmo",
      "term": "Heurística de ritmo",
      "summary": "Regla que clasifica visitantes por el patrón temporal entre sus visitas.",
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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.",
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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.",
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    {
      "slug": "idempotencia",
      "term": "Idempotencia",
      "summary": "Propiedad de una operación que produce el mismo efecto aunque se ejecute varias veces.",
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    {
      "slug": "inferencia",
      "term": "Inferencia",
      "summary": "Ejecución del modelo ya entrenado para producir una respuesta.",
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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.",
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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.",
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    {
      "slug": "inyeccion-indirecta",
      "term": "Inyección indirecta",
      "summary": "Instrucción escondida en contenido externo que el agente lee al hacer su trabajo.",
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    },
    {
      "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.",
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    {
      "slug": "limite-de-gasto",
      "term": "Límite de gasto",
      "summary": "Tope explícito de tokens, llamadas o coste por tarea, sesión o día.",
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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.",
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    {
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      "term": "LoRA",
      "summary": "Técnica de ajuste fino que entrena unas pocas matrices añadidas en lugar del modelo completo.",
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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.",
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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.",
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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.",
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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.",
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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.",
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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.",
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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.",
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    },
    {
      "slug": "orquestador",
      "term": "Orquestador",
      "summary": "Componente que decide qué modelo, herramienta o paso se ejecuta en cada momento.",
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    },
    {
      "slug": "permisos-minimos",
      "term": "Permisos mínimos",
      "summary": "Principio de conceder a cada componente solo los accesos estrictamente necesarios.",
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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.",
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    },
    {
      "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.",
      "ref_code": "OBS-004",
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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.",
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    },
    {
      "slug": "benchmark",
      "term": "Prueba de referencia",
      "summary": "Conjunto público de tareas que permite comparar modelos entre sí.",
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    },
    {
      "slug": "rastreador",
      "term": "Rastreador",
      "summary": "Programa que recorre enlaces de forma sistemática para descargar e indexar páginas.",
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    },
    {
      "slug": "reflexion",
      "term": "Reflexión",
      "summary": "Paso en el que el agente revisa su propio resultado y decide si lo corrige.",
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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.",
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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.",
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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.",
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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.",
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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.",
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    },
    {
      "slug": "agente-multiple",
      "term": "Sistema de varios agentes",
      "summary": "Arquitectura en la que varios agentes especializados colaboran bajo un coordinador.",
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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.",
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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.",
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    },
    {
      "slug": "temperatura",
      "term": "Temperatura",
      "summary": "Parámetro que regula cuánta variabilidad se permite al elegir el siguiente token.",
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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.",
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    },
    {
      "slug": "tokenizacion",
      "term": "Tokenización",
      "summary": "Proceso que convierte texto en la secuencia de tokens que el modelo consume.",
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    },
    {
      "slug": "ventana-de-contexto",
      "term": "Ventana de contexto",
      "summary": "Cantidad máxima de texto que un modelo puede tener en cuenta en una sola llamada.",
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    }
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