Claude y su Arquitectura para Construir IA como un Ecosistema Modular.

 

 

Mucho se ha hablado y escrito sobre los ingenieros de Prompts especialistas que saben "hablar" correctamente con la inteligencia artificial para crear prompts instrucciones claras y comprensibles para los modelos de IA, que permitan lograr el resultado deseado.

Como resultado se han improvisado soluciones de IA a base de prompts gigantes, cadenas frágiles y mucha intuición. Ese enfoque ya no escala. Anthropic propone algo distinto: una arquitectura diseñada para sistemas de IA con herramientas para construir un sistema modular.

Este artículo resume, de forma clara y directa, cómo funciona esa arquitectura y por qué supone un cambio profundo en cómo las empresas deben construir sus agentes.

 

Una Nueva Lógica: de “pedir cosas a la IA” a “diseñar sistemas”

La gran transformación de Claude es conceptual: la IA deja de ser una conversación y pasa a ser un ecosistema modular.

La idea central es tan simple como poderosa:

• Prompts → instruyen ahora.
• Skills → definen cómo se trabaja.
• Projects → establecen qué se sabe.
• Archivos → aportan base documental.
• Subagents → permiten especialización real.
• MCP → conecta la IA con datos y sistemas externos.

En vez de depender del “prompt perfecto”, la IA se construye igual que un sistema de software: con piezas encapsuladas, roles claros y reglas estables.

 

Las Seis Piezas del Ecosistema

• Prompts: interacción inmediata. Son órdenes transitorias: formato, tono, peticiones concretas. No persisten ni estructuran procesos. Son la superficie del sistema.
•  Skills: capacidades reutilizables. Es la capa que realmente cambia las reglas del juego. Reemplazan al mega-prompt repetido mil veces. 
•  Projects: el contexto estable. Un Project es un “mundo” autocontenido con instrucciones permanentes, memoria, archivos y una gran ventana de contexto. Aquí vive el qué sabemos, no el cómo trabajamos.
• Archivos / Knowledge: la base documental. Manuals, PDFs, informes, políticas… Claude los indexa y los usa como corpus de conocimiento. Son hechos, no reglas.
•  Subagents: especialización y paralelización. Roles autónomos con su propio prompt, herramientas y contexto. Ideales para aislamiento, precisión y tareas en paralelo.
•  MCP: conexión con el mundo real. El Model Context Protocol permite que Claude acceda a Google Drive, GitHub, CRMs, bases de datos o servidores RAG. La IA deja de ser una “caja cerrada” para convertirse en parte viva de la arquitectura tecnológica.

 

Para Qué Sirve Cada Capa

• Prompt → para lo puntual.
• Skill → para lo repetible.
• Project → para lo estable.
• Archivos → para lo documental.
• Subagents → para lo especializado.
• MCP → para lo conectado.

Esta matriz evita errores comunes como crear subagents innecesarios, meter lógica en PDFs o depender de mega-prompts frágiles.

 

Conclusión: De la Magia Conversacional a la Ingeniería de Agentes

El ecosistema agéntico de Claude marca un punto de inflexión: deja de depender del talento del “prompt engineer” y se acerca a la ingeniería de software. Es modular, escalable, limpio y mantenible.

Las empresas y usuarios  que adopten esta lógica obtendrán  sistemas de trabajo que siguen reglas, se integran con la infraestructura, delegan entre sí y entregan resultados consistentes.

Diseñar prompts ya no basta. El futuro se construye diseñando ecosistemas de capacidades. El ecosistema de Claude no es una colección de características aisladas, sino un stack de capacidades diseñado con un propósito claro. La separación entre conocimiento (Projects) y procedimiento (Skills) es el pilar fundamental para construir agentes mantenibles, escalables y robustos.

El verdadero potencial se desbloquea mediante la combinación sinérgica de las capas: Projects para el contexto, Skills para el método, Subagents para la especialización y MCP para la conexión con el mundo real.

Esta arquitectura mejora de forma decisiva la coherencia, escalabilidad y calidad analítica de las soluciones de IA, transformando el paradigma de desarrollo de "escribir prompts" a "diseñar sistemas de capacidades"—un enfoque mucho más cercano a la ingeniería de software y esencial para la creación de agentes de nivel empresarial.

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