Domingo 18 de octubre de 2026 ·

Oracle muestra un agente contra el blanqueo de dinero que funciona con menos contexto

Relevancia 51 de 100 Estados Unidos, Texas

Útil para Programadores 60%

Nacho Martinez, de Oracle, presentó en AI Engineer un arnés con memoria para detectar blanqueo de dinero y sostuvo que el andamiaje alrededor del modelo importa más que el modelo en sí. En una demostración para un banco, el agente debía identificar cinco tipos de transacciones sospechosas, como un depósito de un millón de dólares seguido de retiradas de cajero de 50.000 dólares durante tres días. Martinez defiende ventanas de contexto más pequeñas: cada skill cuesta de 3.000 a 5.000 tokens y su arnés Pi inyecta unos 6.000 tokens por petición, frente a 30.000-40.000 de otros arneses.

Qué significa

Quien construya agentes para un problema concreto puede reducir el contexto por petición quitando herramientas y skills innecesarias, según la propuesta de Martinez.

Fuentes originales

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