Trabajar con agentes sobre datos compartidos

Guías

• La eficiencia de tokens es un problema de contexto

  Los agentes de IA desperdician tokens porque recargan el mismo contexto en cada paso. La solución es una capa de datos compartida que leen por referencia, no un prompt más corto.

  • ¿Por qué mi agente relee el mismo archivo y desperdicia tokens?
  • ¿Por qué mi agente pierde el contexto entre sesiones?
• Contexto compartido para agentes: cómo equipos y agentes trabajan sobre los mismos datos

  Cuando cada agente y persona tiene su propia copia del contexto, el trabajo se sobrescribe y se desincroniza. Una capa de datos compartida da a todos una única fuente de verdad.

  • ¿Cómo trabajan varios agentes sobre los mismos archivos sin conflictos?
  • ¿Cómo se traspasa el contexto entre agentes?
  • ¿Cómo pueden un equipo y sus agentes trabajar sobre los mismos documentos?
• Cómo dar a los agentes de IA acceso a tus documentos

  Los agentes necesitan acceso direccionable y con permisos a tus documentos, no un volcado único en el prompt. Esta guía cubre MCP, RAG y mantener seguros los datos confidenciales.

  • ¿Cómo doy a un agente de IA acceso a los documentos de mi empresa?
  • ¿MCP o RAG para una base de conocimiento: cuál usar?
  • ¿Cómo usar agentes de IA sobre documentos confidenciales de forma segura?

¿Comparando enfoques?

Mira cómo se compara adlass con RAG y otras formas de dar a los agentes acceso a los datos.