5 de octubre de 2026 # Harness Engineering, una investigación muy completa que no hace falta leer entera  Acabo de publicar una investigación a fondo sobre *harness engineering*: [[El Abismo de Máquina/Investigaciones/2026.10/Investigacion-Harness-engineering|Harness engineering a fondo: anatomía completa de un agente de IA]]. Parte del manual que publicó @techNmak en X, en versión castellana, corregida y bastante ampliada. Tiene seis diagramas, diez tablas y 44 fuentes. Y es larga: unas 10.400 palabras, unos 45 minutos de lectura. Así que os adelanto algo: casi nadie la va a leer de principio a fin, y está bien así. Funciona más como una obra de consulta que como un post. Se entra por un apartado concreto, se busca una tabla o se le pasa entera a una IA. Os cuento cómo usarla según quién seáis. ## Quién la va a usar | Usuario | Para qué la quiere | Qué leería | | --- | --- | --- | | **Directivo o responsable de IA en una empresa** | Entender por qué dos agentes con el mismo modelo dan resultados distintos, y qué preguntar a un proveedor | La idea central, las cuatro propiedades, la regla de dos, las 17 preguntas y el mapa final. Unos 10 minutos, y se queda con los diagramas | | **Product manager o arquitecto que va a montar un agente** | Diseñar bien desde el principio | Casi todo, saltando por apartados: el caso de reembolsos, la idempotencia, la evaluación. Es el lector ideal | | **Desarrollador** | Resolver un problema concreto | Un apartado suelto: reintentos, contexto, verificación. Llega desde Google o desde un enlace | | **Consultor o formador** | Material para explicar el tema | Diagramas, tablas y el caso de reembolsos, que se pueden llevar a una sesión casi tal cual | | **Curioso que me sigue en LinkedIn** | Entender qué es eso del harness | El arranque y dos o tres diagramas. Seguramente no pase del apartado 4 | ## Como fuente para la IA funciona muy bien Probablemente es su mejor uso, por cuatro razones: - **Cabe entera en una conversación.** Son unos 15.000 tokens, así que se puede pegar completa en Claude o en ChatGPT. - **La estructura es clara:** apartados numerados, tablas y listas. Un modelo la entiende y la cita bien. - **Las fuentes llevan su tipo.** La IA puede distinguir un paper de lo que cuenta un proveedor, y matizar en consecuencia. - **Los diagramas también le llegan,** porque su texto alternativo describe lo que dibujan. Algunos usos realistas, para copiar y pegar junto al documento: - "Revisa el diseño de mi agente con estas 17 preguntas y dime dónde flojea." - "Adapta el caso de reembolsos a mi agente de atención al cliente" (o de compras, o de RR. HH.). - "Hazme un checklist de seguridad para mi agente usando la regla de dos." - "Prepárame una sesión de formación de una hora con este material." Ojo con dos cosas si la usáis así. Los datos de productos (MCP, la Agents API de OpenAI, Agent Executor de Google) caducan en meses. La fecha de corte está indicada, pero una IA puede tomarlos como vigentes. Y las cuatro propiedades con las que se ordena todo son una propuesta nuestra, no un estándar de la industria. El texto lo avisa, pero conviene recordarlo. La tenéis aquí: [[El Abismo de Máquina/Investigaciones/2026.10/Investigacion-Harness-engineering|Harness engineering a fondo: anatomía completa de un agente de IA]]. Si la usáis con una IA, me encantará saber qué le habéis pedido. --- Publicado el 5 de octubre de 2026, [LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/una-investigaci%25C3%25B3n-muy-completa-sobre-harness-que-hace-hurtado-tor%25C3%25A1n-jlrke), [Substack](https://davidhurtado.substack.com/p/harness-engineering-una-investigacion?r=4uyjfg&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true), [X](https://x.com/dhtoran/status/2106971961263899042?s=20)