Ingeniería de Contexto Monádico

Resumen

La proliferación de modelos de lenguaje grandes (LLM) ha catalizado un cambio hacia agentes autónomos capaces de razonamiento complejo y uso de herramientas. Sin embargo, las arquitecturas de agentes actuales se construyen frecuentemente utilizando patrones imperativos y ad hoc. Esto da lugar a sistemas frágiles plagados de dificultades en la gestión del estado, el manejo de errores y la concurrencia. Este artículo presenta la Ingeniería de Contextos Monádicos (MCE), un nuevo paradigma arquitectónico que aprovecha las estructuras algebraicas de Funtores, Funtores Aplicativos y Mónadas para proporcionar una base formal para el diseño de agentes. MCE trata los flujos de trabajo de los agentes como contextos computacionales donde las preocupaciones transversales, como la propagación del estado, el manejo de errores con cortocircuito y la ejecución asíncrona, se gestionan intrínsecamente mediante las propiedades algebraicas de la abstracción. Demostramos cómo las Mónadas permiten una composición secuencial robusta, cómo los Funtores Aplicativos proporcionan una estructura fundamentada para la ejecución en paralelo y, crucialmente, cómo los Transformadores de Mónadas permiten la composición sistemática de estas capacidades. Este enfoque por capas permite a los desarrolladores construir agentes de IA complejos, resilientes y eficientes a partir de componentes simples e independientemente verificables. Extendemos además este marco para describir Meta-Agentes, que aprovechan MCE para la orquestación generativa, creando y gestionando dinámicamente flujos de trabajo de subagentes mediante metaprogramación. Página del proyecto: https://github.com/yifanzhang-pro/monadic-context-engineering.

English

The proliferation of Large Language Models (LLMs) has catalyzed a shift towards autonomous agents capable of complex reasoning and tool use. However, current agent architectures are frequently constructed using imperative, ad hoc patterns. This results in brittle systems plagued by difficulties in state management, error handling, and concurrency. This paper introduces Monadic Context Engineering (MCE), a novel architectural paradigm leveraging the algebraic structures of Functors, Applicative Functors, and Monads to provide a formal foundation for agent design. MCE treats agent workflows as computational contexts where cross-cutting concerns, such as state propagation, short-circuiting error handling, and asynchronous execution, are managed intrinsically by the algebraic properties of the abstraction. We demonstrate how Monads enable robust sequential composition, how Applicatives provide a principled structure for parallel execution, and crucially, how Monad Transformers allow for the systematic composition of these capabilities. This layered approach enables developers to construct complex, resilient, and efficient AI agents from simple, independently verifiable components. We further extend this framework to describe Meta-Agents, which leverage MCE for generative orchestration, dynamically creating and managing sub-agent workflows through metaprogramming. Project Page: https://github.com/yifanzhang-pro/monadic-context-engineering.