Agentes de IA para Desarrollo de Software

1. Objetivos de la semana

2. La evolución del desarrollo con IA

Nivel 1 — Preguntar

Humano
   ↓
Pregunta
   ↓
IA
   ↓
Respuesta
   ↓
Humano ejecuta

Nivel 2 — Copilot

Humano escribe código

        ↓

IA sugiere código

        ↓

Humano revisa

        ↓

Humano ejecuta

Nivel 3 — Chat con contexto

Humano

↓

IA conoce algunos archivos

↓

IA propone cambios

↓

Humano ejecuta

Nivel 4 — Agente

Humano
   ↓
Objetivo
   ↓
Agente
   ↓
Analiza
   ↓
Planifica
   ↓
Usa herramientas
   ↓
Modifica archivos
   ↓
Ejecuta tests
   ↓
Analiza resultados
   ↓
Corrige
   ↓
Entrega resultado

¿Qué objetivo quiero conseguir?

¿Qué contexto necesita la IA?

¿Qué herramientas puede utilizar?

¿Qué restricciones debe respetar?

¿Cómo voy a validar el resultado?

3. ¿Qué es un agente de IA?

Un agente es un sistema que puede recibir un objetivo, razonar sobre los pasos necesarios, utilizar herramientas y observar los resultados para continuar trabajando.

Chatbot vs agente

Ejemplo

"Escribe una función para validar emails."

"Añade validación de email
al formulario de empleados.

Analiza primero cómo está construido
el formulario.

Respeta la arquitectura existente.

Añade tests.

Ejecuta los tests.

Corrige los errores.

No modifiques otras funcionalidades."

4. El Agent Loop

El concepto más importante de esta semana es el ciclo de ejecución de un agente.

Ejemplo real

USER

"Implementa búsqueda de empleados"


AGENT

1. Explora repositorio

2. Localiza Employee model

3. Localiza API

4. Localiza frontend

5. Diseña solución

6. Modifica backend

7. Modifica frontend

8. Añade tests

9. Ejecuta tests

10. Detecta error

11. Corrige

12. Ejecuta nuevamente

13. Entrega resultado

5. El contexto: la materia prima del agente

Una IA puede ser muy inteligente y aun así producir una solución incorrecta si no conoce suficiente contexto.

Ejemplo

Prompt malo:

"añade login"


Prompt mejor:

"Tenemos una aplicación web.

Backend:
REST API

Frontend:
SPA

Autenticación:
JWT

Base de datos:
PostgreSQL

Usuarios:
tabla users

Roles:
ADMIN
MANAGER
USER

Añade login respetando
la arquitectura existente.

No introduzcas
otra librería de autenticación."

Tipos de contexto

6. Tools: las herramientas del agente

Un agente se vuelve realmente útil cuando puede utilizar herramientas.

Herramientas típicas

Ejemplo de ciclo

AGENT

read_file()

↓

edit_file()

↓

terminal()

↓

npm test

↓

resultado:

FAIL

↓

read error

↓

edit_file()

↓

npm test

↓

PASS

7. Planning

Antes de ejecutar una tarea compleja, es útil pedir al agente que construya un plan.

Ejemplo

Quiero implementar:

"Permitir filtrar empleados
por departamento."

Antes de modificar nada:

1. Analiza el repositorio.
2. Identifica archivos afectados.
3. Identifica APIs afectadas.
4. Identifica componentes afectados.
5. Identifica tests existentes.
6. Propón un plan.

NO MODIFIQUES ARCHIVOS.

Espera mi aprobación.

¿Por qué?

• reduce cambios innecesarios;
• permite detectar malentendidos;
• facilita revisar arquitectura;
• reduce riesgo;
• hace visible el razonamiento operativo.

PLAN

↓

REVISIÓN HUMANA

↓

IMPLEMENTACIÓN

↓

TEST

↓

REVISIÓN

8. Human-in-the-Loop

El objetivo no es conseguir un agente completamente autónomo a cualquier precio. El objetivo es encontrar el nivel correcto de autonomía.

9. Herramientas reales

No necesitamos aprender todas. Durante esta formación vamos a experimentar con diferentes categorías.

Claude Code

Agente de desarrollo que trabaja directamente desde el terminal.

OpenAI Codex

Herramienta orientada al desarrollo asistido por agentes.

GitHub Copilot

Incluye capacidades de asistencia y desarrollo agentic dentro del ecosistema de GitHub y editores compatibles.

Cursor

Editor de código orientado a desarrollo asistido por IA.

Cline

Agente que permite trabajar con herramientas desde el editor.

10. Preparar el entorno

Paso 1 — Git

El proyecto debe estar versionado. Antes de permitir que un agente modifique código:

git status

Debemos saber cuál es nuestro punto de partida.

Paso 2 — Branch

git checkout -b feature/ai-agent-test

El objetivo es que podamos deshacer fácilmente los cambios.

Paso 3 — Tests

Antes de utilizar el agente:

Ejecutar tests

↓

¿PASS?

SI → continuar

NO → corregir primero

Paso 4 — Estado limpio

git status

Debe permitir saber
qué cambios existían
antes de comenzar.

NO DEJES QUE EL AGENTE
SEA TU ÚNICA COPIA
DEL CÓDIGO.

11. Prompts para agentes

Prompt de exploración

Actúa como un Senior Software Engineer.

No modifiques ningún archivo.

Analiza este proyecto.

Necesito entender:

1. Arquitectura
2. Entry points
3. Frontend
4. Backend
5. Base de datos
6. APIs
7. Autenticación
8. Tests
9. Configuración
10. Dependencias

Devuelve un informe estructurado.

Si algo no está claro,
indícalo explícitamente.

Prompt de implementación

Implementa esta funcionalidad:

[DESCRIPCIÓN]

Antes de modificar:

1. Analiza el código existente.
2. Identifica componentes afectados.
3. Comprueba patrones existentes.
4. Revisa tests relacionados.

Después:

5. Implementa el cambio.
6. Añade tests.
7. Ejecuta los tests.
8. Corrige errores.
9. Resume los cambios.

Restricciones:

- no cambies APIs no relacionadas;
- no añadas dependencias sin justificar;
- no elimines tests;
- no cambies configuración global.

Prompt de revisión

Actúa como Senior Code Reviewer.

Revisa los cambios realizados.

Analiza:

- bugs;
- seguridad;
- arquitectura;
- duplicación;
- edge cases;
- errores;
- performance;
- tests;
- mantenibilidad.

No modifiques nada.

Devuelve:

CRITICAL
HIGH
MEDIUM
LOW

y una recomendación
para cada problema.

Prompt de agente conservador

Trabaja de forma conservadora.

Antes de cada cambio:

- verifica el contexto;
- revisa dependencias;
- respeta patrones existentes.

No hagas refactorizaciones
que no sean necesarias.

No cambies comportamiento
fuera del alcance.

Si encuentras ambigüedad,
detente y pregunta.

Al finalizar ejecuta
los tests relevantes.

12. El agente como compañero de equipo

Una forma útil de pensar en los agentes es asignarles roles.

Workflow

ANALYST

↓

ARCHITECT

↓

DEVELOPER

↓

TESTER

↓

REVIEWER

↓

HUMAN APPROVAL

Aunque utilicemos el mismo modelo, podemos cambiar el rol y las instrucciones para obtener diferentes tipos de análisis.

13. Subagentes

En tareas complejas podemos dividir el trabajo.

                 ORCHESTRATOR
                       |
        ┌──────────────┼──────────────┐
        ↓              ↓              ↓
     ANALYST        DEVELOPER       TESTER
        |              |              |
        └──────────────┼──────────────┘
                       ↓
                    REVIEW

Ejemplo

Queremos añadir una nueva funcionalidad grande.

Agente principal:

"Necesito añadir gestión de proyectos."


↓

Subagente Analyst:

"Analiza requisitos."


↓

Subagente Architect:

"Propón arquitectura."


↓

Developer:

"Implementa."


↓

Tester:

"Genera y ejecuta pruebas."


↓

Reviewer:

"Busca problemas."

14. Guardrails

Un guardrail es una restricción que limita lo que el agente puede hacer.

Ejemplos

NO borrar archivos

NO modificar producción

NO acceder a secretos

NO ejecutar comandos destructivos

NO cambiar dependencias
sin aprobación

NO modificar la base de datos
sin confirmación

Principio

Mayor autonomía
        ↓
Mayor necesidad
de controles

15. Proyecto conductor — Week 13

Paso 1 — Documentar arquitectura

Crear:

docs/

architecture.md

Debe explicar:

• frontend;
• backend;
• base de datos;
• APIs;
• autenticación;
• testing;
• cómo arrancar el proyecto.

Paso 2 — Crear instrucciones para IA

AGENTS.md

El archivo debe explicar:

# Project instructions

## Architecture

[descripción]

## Commands

Run application:
[...]

Run tests:
[...]

Run lint:
[...]

## Rules

- Do not modify ...
- Use existing patterns
- Add tests
- Never commit secrets

## Definition of Done

- tests pass
- lint passes
- no unrelated changes
- documentation updated

Paso 3 — Primera tarea agentic

Elegir una funcionalidad pequeña. Ejemplo:

"Añadir filtro de empleados
por departamento."

Paso 4 — Planificación

El agente debe primero analizar y proponer el plan.

Paso 5 — Implementación

Después de revisar el plan, permitimos la implementación.

Paso 6 — Testing

Implementación

↓

Unit tests

↓

Integration tests

↓

E2E si procede

↓

PASS

Paso 7 — Code Review con IA

Utilizar un segundo contexto/agente para revisar los cambios.

Entregables

docs/
    architecture.md

AGENTS.md

feature/
    implementation

tests/
    new tests

docs/
    agent-report.md

16. Ejercicios

Analizar requisitos

↓

Localizar employee service

↓

Localizar endpoint

↓

Localizar frontend

↓

Diseñar exportación

↓

Implementar backend

↓

Implementar frontend

↓

Añadir tests

↓

Ejecutar

↓

Corregir

↓

Revisar

↓

Entregar

"Haz login en mi aplicación."

17. Reto avanzado

18. Test autocorregible

19. Recursos externos

20. Checklist de Week 13

21. Evaluación práctica

22. Competencia adquirida

"IA, escribe este código."

"Este es el objetivo.

Este es el contexto.

Estas son las restricciones.

Analiza primero.

Propón un plan.

Espera aprobación.

Implementa.

Añade tests.

Ejecuta los tests.

Corrige los errores.

Haz self-review.

Devuélveme un resumen
de cambios y riesgos."

Esta es una diferencia fundamental. El alumno empieza a trabajar como un AI-native developer.

23. Preparación para Week 14

¿Cómo construimos nosotros
aplicaciones que utilizan IA?

UTILIZAR IA
       ↓
CONSTRUIR CON IA
       ↓
CONSTRUIR SISTEMAS DE IA