Glosario operativo del Volumen 4
Vocabulario de operación, escala y economía. Los términos de métricas se definen con la fórmula o el criterio de cálculo, porque en este volumen la definición es la que hace útil la métrica.
| Término | Definición operativa | Capítulo |
|---|---|---|
| Token-Burn | Gasto de tokens que no produce valor: iteraciones, reintentos y contexto inflado que no mueven la aguja del resultado. | 1 |
| CIU (Costo por Iteración Útil) | Costo total dividido entre las iteraciones que produjeron un resultado aceptado. Convierte el gasto en una cifra con denominador de valor. | 1, 11 |
| Estimación probabilística | Estimar por distribución (percentiles) en lugar de por media, porque el trabajo con agentes tiene cola larga. | 2 |
| Testing no determinista | Verificar un comportamiento que no produce siempre el mismo resultado: se prueba por propiedades, umbrales y conjuntos de casos, no por igualdad exacta. | 3 |
| Ataque indirecto (prompt injection) | Instrucción maliciosa introducida en contenido que el agente lee, no en la petición del usuario. | 4 |
| Regla de dependencia | En arquitectura limpia, las dependencias apuntan hacia el núcleo (dominio); el modelo y la infraestructura son detalles reemplazables. | 6 |
| Value Object / arquitectura hexagonal | Piezas de la arquitectura limpia que aíslan el dominio de los detalles de infraestructura; aplicadas aquí a sistemas con agentes. | 6 |
| Event-driven / Kafka | Arquitectura en la que los componentes reaccionan a eventos en lugar de llamarse directamente; el log es la fuente de verdad. | 7 |
| CDC (Change Data Capture) | Captura de cambios de una base de datos como flujo de eventos, base del flujo CDC → agente → consumidores. | 7 |
| Backpressure (en consumo de eventos) | El consumidor regula su ritmo para no saturarse, en lugar de acumular mensajes sin límite. | 7 |
| Señales doradas | Cuatro métricas clásicas de servicio (latencia, tráfico, errores, saturación) que este volumen combina con señales sintéticas de agentes. | 8 |
| DLQ (cola de mensajes muertos) | Destino de los eventos no procesables tras N reintentos; su revisión semanal alimenta las evaluaciones del sistema. | 7, 8 |
| LLMOps | Operación de sistemas con modelos: versionado de prompts, evaluaciones, observabilidad y control de costo, sin el aparato de MLOps clásico cuando el equipo es pequeño. | 8 |
| Deriva semántica | Cambio gradual del significado de las respuestas del enjambre respecto al objetivo, que ninguna métrica clásica detecta. | 11 |
| Consenso falso | Acuerdo entre agentes que no nace de la evidencia sino de compartir el mismo sesgo o contexto. | 11 |
| Incentivos sintéticos | Señales que el capítulo propone para que el enjambre salga de la parálisis; tienen el riesgo de ser optimizadas como cualquier métrica. | 11 |
| Edge computing agéntico | Ejecución del agente en el dispositivo o en el borde, por latencia, privacidad o costo energético. | 12 |
| CAPEX vs. OPEX | Decidir entre invertir en capacidad propia (hardware) o pagar por consumo; el capítulo lo aplica a la eficiencia energética. | 12 |
| DR (Disaster Recovery) | Plan y práctica de recuperación ante desastres. En su versión agéntica debe recuperar estado cognitivo distribuido, no solo servicios. | 13 |
| Estado cognitivo distribuido | Memoria, contexto y decisiones repartidas entre agentes y subsistemas; activo que el DR tradicional no contempla. | 13 |
| RTO / RPO | Tiempo objetivo de recuperación y punto objetivo de recuperación de datos; en sistemas agénticos deben definirse también para la memoria. | 13 |
| Ensayo de recuperación | Prueba real de restauración. Sin ensayo, un plan de DR es una hipótesis, no una capacidad. | 13 |
| Graceful degradation | Operar con capacidades reducidas y declaradas cuando una pieza no está disponible, en lugar de fallar. | 10 |