El desarrollo de agentes de inteligencia artificial ha marcado un hito en la automatización y la interacción con sistemas complejos. Sin embargo, a medida que estos agentes evolucionan y se conectan a un número creciente de herramientas y fuentes de datos, surgen desafíos significativos en la gestión del contexto y la eficiencia operativa. ¿Cómo podemos superar estos obstáculos para construir sistemas de IA verdaderamente escalables? El Model Context Protocol (MCP) se ha posicionado como un estándar abierto crucial para la interoperabilidad de agentes IA, pero su adopción masiva ha revelado cuellos de botella inherentes al diseño tradicional de la interacción entre LLMs y herramientas.
Este artículo explora cómo la integración de entornos de ejecución de código emerge como una solución estratégica para superar las limitaciones del MCP en arquitecturas de agentes a gran escala. Analizaremos los desafíos actuales, la propuesta de valor de la ejecución de código y las implicaciones prácticas para desarrolladores, arquitectos y CTOs que buscan construir sistemas de IA generativa robustos, rentables y eficientes.
El Model Context Protocol (MCP): Un estándar para la interoperabilidad de agentes IA
El Model Context Protocol (MCP) se perfila como un estándar abierto crucial para la interoperabilidad de agentes IA. Si bien su lanzamiento se anticipa para noviembre de 2024, ya ha generado un considerable interés como el estándar de facto en potencia para conectar agentes de IA con sistemas externos. Tradicionalmente, la integración de agentes con herramientas y datos requería una integración personalizada para cada par, lo que llevaba a la fragmentación y a un esfuerzo duplicado. MCP resuelve este problema al proporcionar un protocolo universal: los desarrolladores implementan MCP una vez en su agente y este desbloquea un ecosistema completo de integraciones.
La comunidad ha respondido construyendo miles de servidores MCP y SDKs para los principales lenguajes de programación, lo que permite a los desarrolladores crear agentes con acceso a cientos o incluso miles de herramientas a través de docenas de servidores MCP. Esta capacidad de conexión universal es un pilar fundamental para la construcción de agentes de IA verdaderamente autónomos y multifuncionales.
Desafíos de escalabilidad en la gestión de contexto para agentes IA
A pesar de los beneficios del MCP, el crecimiento exponencial en el número de herramientas conectadas y la complejidad de las tareas asignadas a los agentes han expuesto dos patrones comunes que aumentan drásticamente los costos y la latencia:
1. Sobrecarga de la ventana de contexto por definiciones de herramientas
La mayoría de los clientes MCP actuales cargan todas las definiciones de herramientas directamente en la ventana de contexto del LLM al inicio de la interacción. Estas definiciones, que describen la función de cada herramienta, sus parámetros y el tipo de retorno, ocupan un espacio considerable. Por ejemplo, la descripción de una herramienta gdrive.getDocument o salesforce.updateRecord puede parecer compacta individualmente, pero al escalar a cientos o miles de herramientas, el volumen de tokens dedicados a estas definiciones se vuelve inmanejable.
En escenarios donde un agente está conectado a miles de herramientas, el LLM podría necesitar procesar cientos de miles de tokens solo para cargar las definiciones, antes incluso de empezar a interpretar la solicitud del usuario. Esto no solo incrementa el tiempo de respuesta, sino que también eleva significativamente los costos operativos, ya que el consumo de tokens es un factor directo en la facturación de los modelos de lenguaje.
2. Consumo excesivo de tokens por resultados intermedios
Otro desafío surge del flujo de datos intermedios. En el modelo de interacción directa, cada resultado de una llamada a una herramienta debe pasar por la ventana de contexto del LLM. Consideremos un ejemplo práctico: un agente debe descargar la transcripción de una reunión de Google Drive y adjuntarla a un lead en Salesforce.
El proceso tradicional implicaría:
- Llamada a la herramienta: gdrive.getDocument(documentId: «abc123»)
- Retorno del resultado: El transcript completo de la reunión (que podría ser muy extenso, digamos 50,000 tokens para una reunión de 2 horas) se carga en el contexto del modelo.
- Segunda llamada a la herramienta: salesforce.updateRecord(objectType: «SalesMeeting», recordId: «…», data: { «Notes»: «[full transcript text]» })
- Segundo retorno del resultado: El modelo debe escribir el transcript completo nuevamente en el contexto para pasarlo a la herramienta de Salesforce.
En este escenario, el transcript completo fluye a través del modelo dos veces, consumiendo una cantidad desproporcionada de tokens. Para documentos aún más grandes, esto puede exceder los límites de la ventana de contexto del LLM, interrumpiendo el flujo de trabajo. Además, la copia manual de grandes volúmenes de datos por parte del modelo aumenta la probabilidad de errores y la latencia general del sistema.
La ejecución de código como estrategia de optimización para MCP
La creciente adopción de entornos de ejecución de código para agentes de IA presenta una solución elegante y poderosa para estos desafíos de eficiencia. La propuesta es simple pero transformadora: presentar los servidores MCP no como llamadas directas a herramientas, sino como APIs basadas en código con las que el agente puede interactuar mediante la escritura de código. Este enfoque permite a los agentes cargar solo las herramientas necesarias y procesar datos en el entorno de ejecución antes de devolver los resultados relevantes al modelo.
Implementación conceptual
Una de las formas de implementar esto es generando un árbol de archivos que represente todas las herramientas disponibles de los servidores MCP conectados. Por ejemplo, en un entorno TypeScript, esto podría verse como una estructura de directorios:
servers
├── google-drive
│ ├── getDocument.ts
│ ├── ... (otras herramientas)
│ └── index.ts
├── salesforce
│ ├── updateRecord.ts
│ ├── ... (otras herramientas)
│ └── index.ts
└── ... (otros servidores)Cada archivo de herramienta, como ./servers/google-drive/getDocument.ts, encapsularía la lógica para llamar a la herramienta MCP subyacente:
// ./servers/google-drive/getDocument.ts
import { callMCPTool } from "../../../client.js";
interface GetDocumentInput {
documentId: string;
}
interface GetDocumentResponse {
content: string;
}
/ Lee un documento de Google Drive /
export async function getDocument(input: GetDocumentInput): Promise {
return callMCPTool('google_drive__get_document', input);
}Con esta estructura, el agente de IA, en lugar de invocar directamente una herramienta, generaría código para interactuar con estas «APIs de código». El ejemplo de Google Drive a Salesforce se transformaría en:
// Lee la transcripción de Google Docs y añádela a un prospecto de Salesforce
import * as gdrive from './servers/google-drive';
import * as salesforce from './servers/salesforce';
const transcript = (await gdrive.getDocument({ documentId: 'abc123' })).content;
await salesforce.updateRecord({
objectType: 'SalesMeeting',
recordId: '00Q5f000001abcXYZ',
data: { Notes: transcript }
});El agente «descubre» las herramientas explorando el sistema de archivos, leyendo solo las definiciones de las herramientas que necesita para la tarea actual. Este cambio fundamental puede reducir drásticamente el uso de tokens. El análisis sugiere una reducción del 98.7%, pasando de 150,000 tokens a solo 2,000 tokens en el ejemplo anterior, lo que representa un ahorro significativo en tiempo y costos. Cloudflare ha reportado hallazgos similares, refiriéndose a esta aproximación como «Code Mode,» una estrategia que valida la idea central de la ejecución de código para agentes y se alinea con los principios del MCP: los LLMs son excepcionales escribiendo código, y esta fortaleza debe ser aprovechada para construir agentes más eficientes.
Beneficios arquitectónicos y operativos de la ejecución de código con MCP
La integración de entornos de ejecución de código con MCP no solo resuelve los problemas de contexto y tokens, sino que también introduce una serie de beneficios arquitectónicos y operativos que mejoran la robustez, eficiencia y seguridad de los agentes de IA.
1. Divulgación progresiva de herramientas
Los modelos de lenguaje son muy capaces de navegar por sistemas de archivos. Al presentar las herramientas como código en un sistema de archivos, los modelos pueden leer las definiciones de herramientas bajo demanda, en lugar de cargarlas todas al principio. Esto se conoce como «divulgación progresiva».
Una alternativa es implementar una herramienta search_tools en el servidor, permitiendo al agente buscar definiciones relevantes. Por ejemplo, el agente podría buscar «salesforce» y cargar solo las herramientas específicas que necesita. Incluir un parámetro de nivel de detalle en search_tools (como solo el nombre, nombre y descripción, o la definición completa con esquemas) permite al agente conservar aún más contexto y encontrar herramientas de manera eficiente.
2. Resultados de herramientas eficientes en contexto
Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, los agentes pueden filtrar y transformar los resultados directamente en el entorno de ejecución antes de que lleguen al modelo. Consideremos la tarea de procesar una hoja de cálculo de 10,000 filas:
// Sin ejecución de código: todas las filas fluyen a través del contexto del LLM
// TOOL CALL: gdrive.getSheet(sheetId: 'abc123') → devuelve 10,000 filas en contexto para filtrar manualmente
// Con ejecución de código: el filtrado se realiza en el entorno de ejecución
const allRows = await gdrive.getSheet({ sheetId: 'abc123' });
const pendingOrders = allRows.filter(row => row["Status"] === 'pending' );
console.log(`Found ${pendingOrders.length} pending orders`);
console.log(pendingOrders.slice(0, 5)); // Solo se registran las primeras 5 para revisión
```En este caso, el agente solo ve cinco filas en lugar de las 10,000 originales. Patrones similares se aplican para agregaciones, uniones entre múltiples fuentes de datos o extracción de campos específicos, todo ello sin inflar la ventana de contexto del LLM.
3. Control de flujo avanzado y eficiente
La ejecución de código permite implementar lógicas de control de flujo complejas, como bucles, condicionales y manejo de errores, utilizando patrones de programación familiares. Esto es significativamente más eficiente que encadenar llamadas a herramientas individuales o intentar que el LLM gestione estas lógicas mediante prompt engineering. Por ejemplo, para esperar una notificación de despliegue en Slack:
let found = false;
while (!found) {
const messages = await slack.getChannelHistory({ channel: 'C123456' });
found = messages.some(m => m.text.includes('deployment complete'));
if (!found) await new Promise(r => setTimeout(r, 5000));
}
console.log('Deployment notification received');Este enfoque es mucho más eficiente que alternar entre llamadas a herramientas MCP y comandos de espera a través del bucle del agente. Además, la ejecución de un árbol condicional en el entorno de código reduce la latencia de «tiempo hasta el primer token», ya que el agente no tiene que esperar a que el modelo evalúe una declaración **if-else`.
4. Operaciones que preservan la privacidad
Cuando los agentes utilizan la ejecución de código con MCP, los resultados intermedios permanecen en el entorno de ejecución por defecto. Esto significa que el agente solo ve lo que se registra o se devuelve explícitamente, lo que permite que los datos que no se desean compartir con el modelo fluyan a través del flujo de trabajo sin entrar nunca en el contexto del modelo. Para cargas de trabajo aún más sensibles, se pueden implementar estrategias de tokenización de datos sensibles dentro del harness del agente.
Implicaciones para el diseño de arquitecturas de agentes IA
La adopción de la ejecución de código con MCP tiene profundas implicaciones para desarrolladores, arquitectos y CTOs que diseñan sistemas de agentes de IA:
- Eficiencia de costos y rendimiento: La drástica reducción en el uso de tokens se traduce directamente en menores costos operativos y una mayor velocidad de respuesta del agente. Esto es crítico para aplicaciones en producción con altos volúmenes de interacciones.
- Complejidad y mantenibilidad: Aunque la introducción de un entorno de ejecución añade una capa de abstracción, simplifica la lógica de los agentes al delegar tareas de control de flujo y procesamiento de datos a código estructurado. Esto mejora la mantenibilidad y la depuración.
- Selección del entorno de ejecución: La elección del entorno de ejecución (por ejemplo, sandboxes basadas en contenedores, WebAssembly, o entornos específicos de lenguaje como Node.js para TypeScript o Python) es crucial. Se deben considerar factores como la seguridad, el aislamiento, el rendimiento y la facilidad de integración con el stack existente.
- Seguridad y aislamiento: Implementar entornos de ejecución seguros es fundamental para evitar la ejecución de código malicioso o no deseado. Se requieren mecanismos robustos de sandboxing, control de acceso y monitoreo.
- Evolución del diseño de agentes: Este enfoque fomenta un diseño de agentes más modular, donde el LLM se enfoca en el razonamiento de alto nivel y la generación de código, mientras que el entorno de ejecución maneja la lógica de bajo nivel, la interacción con herramientas y el procesamiento de datos. Esto se alinea con el principio de separación de preocupaciones, mejorando la robustez del sistema.
- Observabilidad: La capacidad de observar y depurar el código ejecutado por el agente es vital. Herramientas de observabilidad deben integrarse con el entorno de ejecución para rastrear las llamadas a herramientas, el flujo de datos y el comportamiento del código.
El Model Context Protocol (MCP) ha sentado las bases para la interoperabilidad de agentes de IA, pero la escalabilidad presenta desafíos inherentes a la gestión del contexto y el consumo de tokens. La integración de entornos de ejecución de código emerge como una tendencia clave y una solución arquitectónica madura para abordar estas limitaciones. Al permitir que los agentes interactúen con los servidores MCP mediante la escritura y ejecución de código, se logran mejoras significativas en la eficiencia de tokens, la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos, la flexibilidad del control de flujo y la privacidad.
Para los profesionales técnicos que construyen la próxima generación de sistemas de IA, adoptar esta estrategia no es solo una optimización, sino una necesidad para desarrollar agentes más eficientes, robustos, rentables y seguros. La capacidad de un agente para «programar» su interacción con el mundo exterior, en lugar de simplemente «invocar» herramientas, representa un paso evolutivo fundamental hacia la construcción de sistemas de inteligencia artificial verdaderamente autónomos y escalables. La inversión en la implementación de entornos de ejecución de código con MCP se traducirá en una ventaja competitiva y una mayor capacidad para innovar en el dinámico panorama de la IA generativa y MLOps.
