Los modelos de lenguaje de gran tamaño generan código a gran velocidad, pero sin límites claros producen resultados difíciles de verificar. Los lenguajes específicos de dominio (DSL, por sus siglas en inglés) ofrecen un marco reducido y preciso que guía al LLM desde el primer instante hacia la solución deseada, reduciendo la ambigüedad y los errores. Un DSL define una sintaxis constreñida para expresar los conceptos y operaciones de un área concreta —como SQL para bases de datos, Kubernetes YAML para infraestructura o Mermaid para diagramas—, lo que permite que el modelo produzca resultados consistentes a partir de pocos ejemplos.
La propuesta se apoya en los principios del Domain-Driven Design: construir un modelo conceptual compartido del dominio y dotarlo de un lenguaje ubicuo. Sobre ese modelo se levanta el DSL, que actúa como única fuente de verdad del sistema. Los LLM desempeñan dos funciones diferenciadas: durante la fase de diseño colaboran como interlocutores para explorar el espacio de soluciones y dar forma al vocabulario; una vez fijado el DSL, funcionan como una interfaz en lenguaje natural que traduce las peticiones del usuario en instrucciones precisas del lenguaje.
Además, los DSL suelen incorporar un validador determinista —parser, esquema JSON, comprobador de tipos o compilador— que permite a los agentes autónomos generar, validar y reparar código sin intervención humana. Los errores se expresan en términos del dominio, no como trazas opacas. El artículo ilustra esta idea con Tickloom, un modelo y DSL para representar el comportamiento de sistemas distribuidos, usado para crear pruebas de escenarios y generar documentación visual. La conclusión es clara: invertir en un DSL bien factorizado y con un dominio genuinamente acotado reporta fiabilidad y coherencia al trabajo con LLM, aunque exige un coste inicial de diseño y mantenimiento.