Glosario de Términos Inglés - Español

En la traducción al español de este libro sobre Agentes de IA, se ha adoptado el principio de mantener los términos técnicos consolidados en inglés o utilizarlos junto con sus traducciones estándar en español, garantizando la máxima precisión técnica sin perder claridad ni introducir traducciones forzadas que generen ambigüedad.

La siguiente tabla incluye los términos clave utilizados a lo largo del libro:

Término en Inglés	Uso Recomendado en Español	Descripción / Significado en Español	English Description
Ablation study	Estudio de ablación	Prueba científica donde se eliminan componentes de un sistema secuencialmente para evaluar su contribución individual al rendimiento general.	A scientific test where components of a system are systematically removed to evaluate their individual contribution to overall performance.
Action Space	Espacio de Acción (Action Space)	El conjunto de todas las herramientas, funciones o acciones posibles que un Agente puede ejecutar o invocar.	The set of all possible tools, functions, or actions that an Agent can invoke.
Agent	Agente / Agente de IA	Sistema de IA autónomo capaz de planificar, ejecutar pasos, llamar a herramientas externas y autocorregirse basándose en observaciones.	An autonomous AI system capable of planning, executing steps, calling external tools, and self-correcting based on observations.
Agent bootstrapping	Arranque autónomo del Agente (Agent bootstrapping)	Proceso mediante el cual un Agente configura, ejecuta o crea de forma autónoma su propio código o una nueva instancia de Agente desde cero.	An Agent autonomously setting up and launching its own code or a new Agent instance.
Agent skills	Habilidades del Agente / Agent Skills	Mecanismo de carga dinámica de segmentos de prompts o definiciones de herramientas bajo demanda en el contexto, en lugar de incluir todo en el system prompt.	Dynamically loading specific prompt segments or tool definitions on demand instead of stuffing them all into the system prompt.
Agentic RAG	RAG agéntico (Agentic RAG)	Sistema RAG donde el proceso de recuperación de información (cuándo, qué y cómo buscar) es gestionado de forma autónoma por un Agente.	RAG systems where the information retrieval process is autonomously managed and directed by an Agent.
Agentic workflow	Flujo de trabajo agéntico (Agentic workflow)	Flujo de ejecución dinámico e iterativo (planificación, ejecución, evaluación, corrección) gestionado por un LLM en lugar de una generación lineal de un solo paso.	Dynamic and iterative execution flows (planning, execution, self-correction) managed by an LLM instead of fixed, linear single-step generation.
Alignment	Alineación (Alignment)	Proceso de entrenamiento y ajuste para garantizar que el comportamiento y las salidas de un modelo coincidan con los valores y reglas humanas.	The process of training and tuning AI models to ensure their behavior and outputs match human values, intentions, and safety guidelines.
Alignment tax	Impuesto de alineación (Alignment tax)	Ligera reducción en la capacidad general o creatividad de un modelo como efecto secundario del entrenamiento de seguridad o alineación.	A slight drop in a model's general capability or creativity that can occur as a side effect of safety or alignment training.
API key	Clave de API (API key)	Clave secreta utilizada para autenticar una aplicación o Agente ante servicios o API externas.	A secret key used to authenticate an application or Agent with external services or APIs.
Artifact	Artefacto (Artifact)	Salidas intermedias o finales generadas por un Agente durante la ejecución de una tarea (archivos de código, informes, SQL, documentos, etc.).	Intermediate or final outputs generated by an Agent during task execution (e.g., code files, reports, database schemas).
Assistant role	Rol de asistente (Assistant role)	Identificador de rol en mensajes de API que indica las respuestas generadas por el modelo de lenguaje.	The API message role identifier indicating replies generated by the language model.
AST (Abstract Syntax Tree)	Árbol de Sintaxis Abstracta (AST)	Representación en árbol de la estructura de código fuente según las reglas sintácticas de un lenguaje de programación.	A tree representation of source code structure based on programming language syntax.
Asynchronous execution	Ejecución asíncrona (Async execution)	Patrón de ejecución no bloqueante donde las tareas se ejecutan de forma concurrente sin esperar a que terminen los pasos anteriores.	A non-blocking execution pattern where tasks run concurrently without waiting for previous steps to finish.
Audit log	Registro de auditoría (Audit log)	Registro cronológico de eventos y acciones críticas del sistema, utilizado para seguridad, rastreo y depuración.	A chronological record of critical system events and actions, used for security, tracing, and debugging.
AutoGen	AutoGen	Marco de trabajo de código abierto popular para construir sistemas multi-agente y flujos de trabajo colaborativos.	A popular open-source framework for building multi-agent systems and cooperative workflows.
Autonomous Agent	Agente autónomo (Autonomous Agent)	Agente que puede planificar y ejecutar acciones de manera independiente para lograr objetivos de alto nivel sin intervención humana.	An Agent that can independently plan and execute actions to achieve high-level goals without human intervention.
Benchmark	Evaluación comparativa / Benchmark	Conjunto estandarizado de pruebas y tareas utilizado para medir y comparar el rendimiento de modelos o sistemas.	A standardized suite of tests and tasks used to measure and compare model or system performance.
Bi-encoder	Codificador doble (Bi-encoder)	Arquitectura RAG que procesa consultas y documentos de forma independiente en vectores para búsquedas de similitud ultrarrápidas.	A RAG architecture that processes queries and documents independently into vectors for extremely fast similarity searches.
BM25 retrieval	Recuperación BM25 (BM25 retrieval)	Algoritmo tradicional y efectivo de búsqueda de documentos basado en la frecuencia de términos y la longitud del documento.	A highly effective, traditional keyword-based document retrieval algorithm based on term frequency and document length.
Browser automation	Automatización de navegador (Browser automation)	Control autónomo de un navegador web por parte de un Agente (hacer clic, escribir, desplazar) usando herramientas como Playwright o Puppeteer.	Autonomous control of a web browser (e.g., clicking, typing, scrolling) by an Agent using tools like Playwright or Puppeteer.
Cache hit / miss	Acierto / fallo de caché (Cache hit / miss)	Condición donde los datos solicitados se encuentran en la caché (hit) o deben calcularse/recuperarse desde cero (miss).	Whether requested data is found in cache (hit) or needs to be calculated/retrieved from scratch (miss).
Centralized scheduling	Planificación centralizada (Centralized scheduling)	Patrón de coordinación multi-agente donde un gestor central determina qué Agente habla o actúa a continuación.	A multi-agent coordination pattern where a central manager determines which Agent speaks or acts next.
Chain of Thought (CoT)	Cadena de pensamiento (Chain of Thought / CoT)	Técnica de razonamiento donde el modelo genera pasos lógicos intermedios antes de dar una respuesta final.	A prompt reasoning technique where the model generates step-by-step logical thoughts before reaching a final answer.
Chunking	Fragmentación (Chunking)	Proceso de dividir textos grandes en segmentos más pequeños y significativos para incrustación y búsqueda RAG.	The process of splitting large texts into smaller, meaningful segments for embedding and RAG retrieval.
Coding Agent	Agente de programación / Coding Agent	Agente especializado en escribir, depurar, probar y modificar código fuente dentro de un sistema de archivos.	An Agent specialized in writing, debugging, testing, and modifying source code within a file system.
Computer Use	Uso de computadora / Computer Use	Capacidad de un Agente para analizar la pantalla y operar de forma autónoma un sistema operativo, ratón y teclado como un humano.	An Agent's capability to analyze screen pixels and autonomously operate an operating system, mouse, and keyboard like a human user.
Context	Contexto (Context)	Toda la información (system prompt, historial, esquemas de herramientas, salidas de herramientas) disponible para el modelo durante una llamada de inferencia.	The complete list of information (system prompt, history, tool schemas, tool outputs) available to the model during a single inference call.
Context Compression	Compresión de contexto (Context Compression)	Estrategias para comprimir o podar el historial de conversación para ajustarse a los límites del contexto u optimizar costos.	Strategies to compress or prune conversation history to fit within context limits or optimize inference costs.
Context Engineering	Ingeniería de contexto (Context Engineering)	Gestión y organización sistemática del contenido del contexto (prompts, herramientas, historial, RAG) para un costo y precisión óptimos.	Systematic management and organization of context contents (prompts, tools, history, RAG outputs) for optimal cost and accuracy.
Context Window	Ventana de contexto (Context Window)	Capacidad máxima de tokens que un modelo puede procesar en una sola llamada de inferencia.	The maximum token capacity limit that a model can process in a single inference call.
CrewAI	CrewAI	Marco de trabajo multi-agente basado en roles diseñado para orquestar equipos colaborativos de agentes.	A role-playing multi-agent framework designed to orchestrate collaborative agent teams.
Cross-encoder	Codificador cruzado (Cross-encoder)	Arquitectura RAG que procesa la consulta y el documento juntos, proporcionando una puntuación de similitud muy precisa pero más lenta.	A RAG architecture that processes the query and a candidate document together, providing highly accurate but slower similarity scoring.
Defense in depth	Defensa en profundidad (Defense in depth)	Enfoque de seguridad por capas que combina múltiples salvaguardas especializadas en lugar de confiar en una sola.	A layered security approach combining multiple specialized safeguards rather than relying on a single one.
Dense retrieval	Recuperación densa (Dense retrieval)	Método de búsqueda semántica de documentos que utiliza incrustaciones vectoriales (embeddings) de alta dimensión.	A semantic document retrieval method using high-dimensional vector embeddings of text.
Distillation	Destilación de modelos (Model distillation)	Proceso de transferir conocimiento y capacidades de un modelo grande (profesor) a un modelo más pequeño y rápido (estudiante).	The process of transferring knowledge and capabilities from a large model (teacher) to a smaller, faster model (student).
DPO (Direct Preference Optimization)	Optimización Directa de Preferencias (DPO)	Método de alineación que optimiza directamente los pesos del modelo a partir de datos de preferencia humana sin un modelo de recompensa separado.	An alignment method that directly optimizes model weights from human preference data without a separate reward model.
Edge Agent	Agente perimetral / Agente en dispositivo (Edge Agent)	Agente que se ejecuta localmente en el dispositivo del usuario (teléfono, portátil) en lugar de en servidores en la nube centralizados.	An Agent that runs locally on a user's device (phone, laptop) rather than on centralized cloud servers.
Embedding	Incrustación / Embedding	Vectores numéricos de alta dimensión que representan el significado semántico de fragmentos de texto u objetos.	High-dimensional numerical vectors representing the semantic meaning of text chunks or objects.
Evaluation	Evaluación (Evaluation)	Proceso sistemático para medir y validar la precisión, rendimiento, seguridad y eficiencia de un Agente.	The systematic process of measuring and validating Agent accuracy, performance, safety, and efficiency.
External Learning	Aprendizaje externalizado (External Learning)	Conservación y recuperación de conocimiento fuera de los parámetros del modelo (en bases vectoriales, archivos, memorias) en lugar de ajustar parámetros.	Retaining and retrieving knowledge outside model weights (in vector databases, files, memories) rather than fine-tuning parameters.
Few-shot Adaptation	Adaptación con pocos ejemplos (Few-shot Adaptation)	Técnica donde se incluyen algunos ejemplos completos en el prompt para ayudar al modelo a aprender el patrón sobre la marcha.	Prompting technique where a few complete examples of a task are included to help the model learn the pattern on-the-fly.
Fine-Tuning	Ajuste fino (Fine-Tuning)	Proceso de entrenar un modelo base en conjuntos de datos especializados para adaptar sus parámetros a tareas específicas.	The process of training a base model on specialized datasets to adapt its parameters for specific tasks or domains.
Freeform Tool Calling	Llamada a herramientas en formato libre (Freeform Tool Calling)	Modo de llamada a herramientas a nivel de API donde el modelo envía texto sin formato a una herramienta en lugar de JSON estricto.	An API-level tool-calling mode where the model sends raw text to a tool instead of strict JSON.
Function calling	Llamada a funciones (Function calling)	Mecanismo donde el modelo genera parámetros estructurados (generalmente JSON) para ejecutar funciones o herramientas externas.	A mechanism where the model outputs structured parameters (usually JSON) to execute external program functions or tools.
GRPO (Group Relative Policy Optimization)	Optimización de Política Relativa de Grupo (GRPO)	Algoritmo eficiente de RL (usado en DeepSeek R1) que optimiza políticas usando comparaciones relativas de grupo sin modelo de valor independiente.	An efficient RL algorithm (used in DeepSeek R1) that optimizes policies using group relative comparisons instead of an independent value model.
Guardrails	Barreras de seguridad (Guardrails)	Capas de software protectoras que interceptan entradas o salidas para prevenir comportamientos inseguros, tóxicos o no autorizados.	Protective software layers that intercept inputs or outputs to prevent unsafe, toxic, or unauthorized Agent behavior.
Hallucination	Alucinación (Hallucination)	Fenómeno donde un LLM genera respuestas incorrectas o no fundamentadas con alta confianza.	A phenomenon where an LLM generates confident but factually incorrect or ungrounded responses.
Harness	Harness / Capa de infraestructura del modelo	Infraestructura externa que rodea al modelo, gestionando restricciones, verificación, corrección, registros y recuperación.	The external infrastructure surrounding the model, managing constraints, verification, correction, logging, and recovery.
Harness Engineering	Ingeniería de Harness (Harness Engineering)	Diseño e implementación sistemática de capas protectoras y de seguridad alrededor de los modelos de lenguaje.	The systematic design and implementation of safety and reliability wrappers around raw language models.
HITL (Human-in-the-Loop)	Humano en el ciclo (Human-in-the-Loop / HITL)	Patrón de diseño donde un supervisor humano debe confirmar o rechazar decisiones críticas tomadas por un Agente.	A system design pattern where a human supervisor must confirm or reject critical decisions made by an Agent.
In-Context Learning	Aprendizaje en contexto (In-Context Learning)	Capacidad de un modelo para aprender temporalmente nuevas reglas o comportamientos a partir del contexto sin cambiar sus pesos.	The ability of a model to temporarily learn new rules, patterns, or behaviors from prompts/context without changing its weights.
Inference	Inferencia (Inference)	Fase de ejecución donde un modelo entrenado procesa entradas y genera predicciones o texto de salida.	The execution phase where a trained model processes inputs and generates output predictions or text.
Jailbreak	Fuga de seguridad / Jailbreak	Ataque donde un usuario elude las alineaciones de seguridad de un LLM mediante ingeniería de prompts manipuladora.	An attack where a user bypasses safety alignments of an LLM through manipulative prompt engineering.
KV Cache	KV Cache / Caché de Clave-Valor	Optimización en Transformer que almacena representaciones de Clave y Valor de tokens anteriores para evitar cálculos redundantes.	A transformer optimization that caches Key and Value representations of previous tokens to prevent redundant computations in generation loops.
Linter	Linter / Analizador estático	Herramienta de análisis estático utilizada por Coding Agents para detectar problemas de sintaxis o estilo antes de la ejecución.	A static code analysis tool used by Coding Agents to detect syntax or style issues before execution.
LLM-as-a-Judge	LLM como juez (LLM-as-a-Judge)	Técnica de evaluación automatizada que utiliza un LLM potente para evaluar o calificar las salidas de otros modelos o Agentes.	An automated evaluation technique that uses a powerful LLM to evaluate, grade, or score outputs of other models or Agents.
Loop Engineering	Ingeniería de ciclos (Loop Engineering)	Patrones de diseño de sistemas que gestionan ciclos autónomos del Agente, incluyendo planificación, ejecución, verificación y corrección.	System design patterns that manage continuous, autonomous Agent loops including planning, execution, verification, and correction.
Manager-Executor	Gestor-Ejecutor (Manager-Executor)	Patrón multi-agente donde un Agente coordinador (Gestor) descompone tareas y las delega en Agentes especializados (Ejecutores).	A multi-agent pattern where a coordinator Agent (Manager) decomposes tasks and delegates them to specialized Agents (Executors).
MCP (Model Context Protocol)	Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)	Protocolo abierto y estandarizado desarrollado por Anthropic para conectar Agentes con fuentes de datos y herramientas.	An open-source, standardized communication protocol developed by Anthropic to connect Agents with data sources and tools.
Memory	Memoria de usuario / Memoria persistente	Sistema que permite almacenar, recuperar y actualizar información del usuario o del entorno a lo largo de múltiples sesiones.	Mechanism for persisting, retrieving, and updating user state, preferences, and long-term knowledge across multiple sessions.
Model as Agent	El modelo como Agente (Model as Agent)	Paradigma donde modelos avanzados internalizan llamadas a herramientas como capacidad nativa vía posentrenamiento, desplazando la orquestación al modelo.	A paradigm where advanced models internalize tool-calling decisions as a native capability via post-training, shifting orchestration from client to model/server.
Multi-agent collaboration	Colaboración multi-agente	Arquitectura donde múltiples Agentes especializados trabajan juntos compartiendo información para resolver tareas complejas.	A system architecture where multiple specialized Agents work together, sharing information to solve complex tasks.
Multi-agent debate	Debate multi-agente	Patrón donde varios Agentes discuten y critican las ideas de los demás para alcanzar una decisión sintetizada más precisa.	A pattern where multiple Agents discuss and critique each other's ideas to reach a synthesized, more accurate decision.
Observability	Observabilidad (Observability)	Capacidad de monitorear, rastrear y auditar los estados internos, acciones e historiales de decisiones de un sistema de Agentes.	The ability to monitor, trace, and audit the internal states, actions, and decision histories of an Agent system.
Observation	Observación (Observation)	Respuesta o datos que recibe un Agente del entorno o herramienta tras ejecutar una acción.	The data or environment response received by an Agent after executing an action or calling a tool.
Optimistic locking	Bloqueo optimista (Optimistic locking)	Mecanismo de control de concurrencia que permite operaciones concurrentes sin bloqueos, verificando la consistencia solo al guardar.	A concurrency control mechanism that allows concurrent operations without locks, verifying data consistency only at save time.
Orchestrator	Orquestador (Orchestrator)	Componente o patrón que gestiona el flujo de control, enrutamiento de datos y ejecución de tareas en flujos multi-agente.	A system component or pattern that manages control flow, data routing, and task execution in multi-step or multi-agent workflows.
Peer-to-peer collaboration	Colaboración entre pares (Peer-to-peer collaboration)	Patrón multi-agente descentralizado donde los Agentes se comunican y coordinan directamente entre sí sin un gestor central.	A decentralized multi-agent pattern where Agents communicate and coordinate directly with each other without a central manager.
Poka-yoke	Poka-yoke	Filosofía de diseño (proveniente del Sistema de Producción Toyota) que hace que los errores sean físicamente imposibles desde el diseño.	A design philosophy (from the Toyota Production System) that makes errors physically impossible through design.
Policy	Política (Policy)	Estrategia de toma de decisiones en Aprendizaje por Refuerzo que asigna observaciones a acciones.	The decision-making strategy in Reinforcement Learning that maps observations to actions.
Post-training	Posentrenamiento (Post-training)	Etapas de alineación y ajuste (como SFT, RLHF o DPO) realizadas sobre un modelo base preentrenado.	Alignment and tuning steps (such as SFT, RLHF, or DPO) performed on a base pre-trained model.
Pre-training	Preentrenamiento (Pre-training)	Etapa inicial de entrenamiento donde un modelo aprende patrones generales del lenguaje y conocimiento del mundo desde grandes corpus.	The initial stage of training where a language model learns general language patterns and world knowledge from large-scale text corpora.
Prompt	Prompt / Instrucción	Cualquier entrada escrita proporcionada a un modelo de lenguaje para desencadenar una respuesta o decisión.	Any written input provided to a language model to trigger a text response or tool-calling decision.
Prompt Cache	Caché de prompts (Prompt Cache)	Optimización a nivel de API que almacena en caché la KV Cache de prefijos estables de prompts para reducir latencia y costos.	An API-level optimization that caches the KV cache of stable prompt prefixes across multiple requests to reduce latency and costs.
Prompt Engineering	Ingeniería de prompts (Prompt Engineering)	Práctica de diseñar y refinar prompts de sistema y usuario para optimizar las salidas y el comportamiento del LLM.	The practice of designing and refining system and user prompts to optimize LLM outputs and behavior.
Prompt injection	Inyección de prompts (Prompt injection)	Ataque donde entradas no confiables o maliciosas secuestran el contexto del prompt y manipulan el comportamiento del Agente.	An exploit where untrusted or hostile external inputs hijack the prompt context and manipulate the Agent's behavior.
Prompt leak	Filtración de prompt (Prompt leak)	Vulnerabilidad donde un atacante fuerza a un Agente a emitir su prompt del sistema interno o instrucciones privadas.	An exploit where an attacker forces an Agent to output its internal system prompt or private instructions.
Proposer-Reviewer	Proponente-Revisor (Proposer-Reviewer)	Paradigma de diseño donde un Agente propone una solución y un verificador independiente (Revisor) la evalúa y refina.	A design paradigm where one Agent proposes a solution and a separate verifier (Reviewer) evaluates, critiques, and refines it.
Pydantic schema	Esquema de Pydantic (Pydantic schema)	Definición de estructura de datos en Python utilizada para validar parámetros devueltos durante llamadas a herramientas.	A Python library used to define data structures and validate parameters returned during tool calls.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	Generación Aumentada por Recuperación (RAG)	Arquitectura que recupera documentos relevantes de una base de datos y los adjunta al contexto para fundamentar la respuesta del LLM.	An architecture that retrieves relevant documents from a database and appends them to the context to ground the LLM's response.
ReAct	ReAct (Reasoning and Acting)	Patrón de ciclo fundamental de Agentes que combina razonamiento paso a paso (pensar) y acciones con herramientas externas (actuar).	A foundational Agent loop prompting pattern combining step-by-step reasoning (Reasoning) and external tool actions (Acting).
Reasoning	Pensar / Pensamiento / Razonamiento	Proceso de lógica/pensamiento interno del modelo previo a actuar o dar una respuesta final, mejorando la coherencia.	The model's internal thought/logic process prior to acting or producing a final answer, improving coherence and decision interpretability.
Reciprocal Rank Fusion (RRF)	Fusión de Rango Recíproco (RRF)	Algoritmo de puntuación de búsqueda híbrida que combina clasificaciones de diferentes modelos de búsqueda (por ejemplo, dispersa y densa) basándose en sus rangos recíprocos.	A hybrid search scoring algorithm that combines rankings from different search models (e.g., sparse and dense) based on their reciprocal ranks.
Reflection	Reflexión / Autoevaluación	Capacidad de un Agente para evaluar de forma autónoma sus propias salidas o pensamientos e identificar posibles fallos o mejoras.	An Agent's capacity to evaluate its own outputs or thoughts autonomously and identify potential flaws or improvements.
Reinforcement Learning (RL)	Aprendizaje por Refuerzo (RL)	Paradigma de ML donde un Agente aprende políticas óptimas mediante interacciones de ensayo y error y recompensas en un entorno.	A machine learning paradigm where an Agent learns optimal decision policies through trial-and-error interactions and rewards in an environment.
Reranking	Reclasificación / Reranking	Paso de optimización en RAG que utiliza un modelo de codificador cruzado para volver a puntuar y ordenar los candidatos recuperados.	An optimization step in RAG that uses a more powerful cross-encoder model to re-score and re-order the top retrieved document candidates.
Sandbox	Sandbox / Entorno aislado	Entorno de ejecución aislado y seguro donde se pueden ejecutar de forma segura comandos o código generado no confiable.	An isolated, secure execution environment where untrusted code or commands generated by an Agent can be run safely.
Sandbox escape	Fuga del Sandbox (Sandbox escape)	Vulnerabilidad grave de seguridad donde el código malicioso ejecutado por un Agente rompe los límites de su entorno aislado.	A severe security vulnerability where malicious code executed by an Agent breaks out of its sandbox boundaries.
Scratchpad	Borrador de trabajo / Scratchpad	Área de contexto temporal donde el modelo registra sus planes intermedios, pensamientos y pasos de razonamiento.	A temporary context area (like thought blocks) where a model records its intermediate plans, thoughts, and reasoning steps.
SFT (Supervised Fine-Tuning)	Ajuste Fino Supervisado (SFT)	Ajuste fino de un modelo preentrenado con pares de instrucciones y respuestas de alta calidad escritas por humanos.	Fine-tuning a pre-trained model on high-quality human-written instruction-response pairs.
Sidecar	Sidecar / Componente secundario	Componente de software auxiliar independiente que se ejecuta junto al Agente principal para realizar verificaciones de seguridad o auditoría.	An independent auxiliary software component running alongside the main Agent to perform safety, logging, or auditing checks.
Sidecar bypass queries	Consultas de desvío Sidecar (Sidecar bypass queries)	Consultas independientes enviadas a servicios de verificación externos en paralelo con el flujo principal del agente.	Independent queries sent to external verification services in parallel with the main agent flow.
Sparse retrieval	Recuperación dispersa (Sparse retrieval)	Métodos de búsqueda tradicionales basados en palabras clave (como BM25) que buscan coincidencias exactas de tokens en documentos.	Traditional keyword-based search methods (like BM25) that look for exact token matches in documents.
SSRF (Server-Side Request Forgery)	Falsificación de Petición en el Lado del Servidor (SSRF)	Vulnerabilidad donde un Agente es manipulado para enviar peticiones no autorizadas a servicios de la red interna.	A vulnerability where an Agent is manipulated into sending unauthorized requests to internal network services.
Static prefix	Prefijo estático (Static prefix)	Parte inmutable del contexto del prompt (por ejemplo, instrucciones del sistema, esquemas de herramientas) que se almacena en caché para optimizar el rendimiento de la inferencia.	The immutable part of the prompt context (e.g., system instructions, tool schemas) that is cached to optimize inference performance.
Sub-agents	Subagentes (Sub-agents)	Agentes secundarios especializados creados u orquestados por un Agente primario para ejecutar subtareas aisladas.	Specialized child agents spawned or orchestrated by a primary Agent to handle isolated sub-tasks.
System Prompt	Prompt del sistema (System Prompt)	Conjunto de instrucciones escritas por el desarrollador que define la identidad, permisos y reglas operativas del Agente.	The developer-written instruction set that defines the Agent's identity, permissions, and operational constraints.
System status bar	Barra de estado del sistema (System status bar)	Estados dinámicos del entorno (hora actual, ajustes de usuario) añadidos al final del contexto para mantener al Agente consciente del entorno.	Dynamic environment states (e.g., current time, user settings) appended to the end of the context to keep the Agent environmentally aware.
Task decomposition	Descomposición de tareas (Task decomposition)	Proceso de dividir un objetivo complejo de múltiples pasos en subtareas más pequeñas, manejables y secuenciales.	The process of dividing a complex, multi-step goal into smaller, manageable, and sequential sub-tasks.
Time-to-First-Token (TTFT)	Tiempo hasta el primer token (TTFT)	Latencia medida desde el envío de una petición de API hasta la recepción del primer token de salida del modelo.	The latency measured from sending an API request to receiving the very first output token from the model.
Token	Token	Unidad semántica básica (caracteres o fragmentos de palabras) procesada por modelos de lenguaje grandes.	The basic semantic unit (characters or word pieces) processed by large language models.
Tool calling	Llamada a herramientas (Tool calling)	Mecanismo mediante el cual un LLM decide invocar un programa o API externa con argumentos específicos.	The mechanism where an LLM chooses to invoke an external program or API with specific arguments.
Trajectory	Trayectoria / Traza (Trajectory)	Historial cronológico de mensajes (pensamientos, acciones, resultados de herramientas) generado por un Agente al trabajar en una tarea.	The chronological message history (thoughts, actions, tool results) generated by an Agent as it works on a task.
Vector database	Base de datos vectorial (Vector database)	Base de datos especializada optimizada para almacenar, indexar y consultar incrustaciones vectoriales semánticas de alta dimensión.	A specialized database optimized for storing, indexing, and querying high-dimensional semantic vector embeddings.
Vibe coding	Vibe coding	Estilo de desarrollo informal donde un humano dirige Agentes con ideas e intenciones de alto nivel en lugar de escribir código línea por línea.	An informal term describing development where a human directs agents with high-level ideas and intents instead of writing code line-by-line.
Whisper coding	Whisper coding	Desarrollo basado en dictado donde un desarrollador pronuncia comandos verbales a un Agente de voz para escribir y editar código.	Dictation-based development where a developer speaks verbal commands to a voice agent to write and edit code.
Workflow	Flujo de trabajo (Workflow)	Flujo de ejecución determinista con rutas y lógica fijas definidas en código por el desarrollador.	A deterministic execution flow with fixed paths and logic defined in code by the developer.
Zero-shot Adaptation	Adaptación cero ejemplos (Zero-shot Adaptation)	Realización de una tarea basada puramente en instrucciones del prompt sin proporcionar ejemplos de la entrada/salida esperada.	Performing a task based purely on prompt instructions without providing any examples of the expected input/output.