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Generative AI Design Patterns: treinta y dos nombres para cosas que ya se hacían

Valliappa Lakshmanan y Hannes Hapke · O'Reilly, 2025 (extracto)
25 de febrero de 2026 por
Generative AI Design Patterns: treinta y dos nombres para cosas que ya se hacían
Andrés Briñez

El prefacio plantea el mismo problema que aparece en todos los proyectos: la distancia entre la demostración que impresiona y el sistema que aguanta el lunes siguiente. A partir de ahí reparte treinta y dos patrones en capítulos de control del formato, incorporación de conocimiento propio, razonamiento, fiabilidad, agentes, despliegue y barandas de seguridad.

Qué me llevé

Tener nombre para las cosas. Cuando una práctica se llama modelo como juez, o reflexión, o inyección de dependencias aplicada a este mundo, deja de ser una ocurrencia y pasa a ser una decisión con alternativas conocidas y con costo estimable. En una propuesta eso se puede discutir con el cliente; una improvisación, no.

La separación entre los patrones que controlan la forma de la respuesta y los que incorporan conocimiento propio. Se confunden todo el tiempo, y confundirlos lleva a resolver con más documentos un problema que era de formato, que sale caro y no funciona.

Y el encuadre del costo: la latencia y el gasto tienen patrones propios, como el modelo pequeño o el aprovechamiento de instrucciones repetidas. No son un ajuste posterior; se eligen al diseñar o ya no se eligen, porque después cambiarlos significa rehacer la mitad de lo construido.

Qué dejé fuera

El riesgo del formato. Un catálogo numerado invita a aplicarse como lista de verificación, y un patrón sin el problema que lo justifica es complejidad regalada. Y una advertencia honesta que vale para esta entrada entera: de los capítulos que no venían en el extracto no puedo opinar, así que no opino.

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