Agente programador: escribir y depurar código con IA

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Qué cubre este artículo sobre agentes programadores

• Qué es un agente programador y cómo funciona.
• Cómo el agente genera, depura y refactoriza código.
• Cómo equipar el agente con herramientas para sistema de archivos, Git y tests.
• Casos prácticos para desarrollo de features, corrección de bugs y revisión de código.
• Buenas prácticas para seguridad, calidad de código y control humano.

Introducción: agentes programadores explicados

Un agente programador es un agente de IA que escribe código de forma autónoma: comprende requisitos, planifica la implementación, escribe código, lo prueba y corrige errores. No solo “generar código”, sino “desarrollar feature, probar, depurar”.

Este artículo va dirigido a desarrolladores que quieren usar agentes de IA para programación. Encontrarás fundamentos en Agentes de IA y Modelos de codificación.

¿Por qué necesito un agente programador?

Imagina que quieres implementar un feature: “autenticación de usuario con JWT”. Un copilot clásico genera fragmentos de código. Un agente: “analiza requisitos → planifica arquitectura → escribe código → escribe tests → ejecuta tests → corrige errores → commit”. El agente desarrolla el feature completo.

Agente programador en pocas palabras

Requisito → el agente planifica (LLM) → llama herramientas (leer archivo, escribir código, ejecutar test) → itera → feature listo. Con Git para versionado, con tests para calidad.

La idea central es: no solo fragmentos, sino features completos.

Para quién es este artículo

• Desarrolladores que usan agentes de codificación.
• Equipos que automatizan desarrollo de features.
• DevOps que amplían CI/CD con agentes.
• Desarrolladores individuales que aumentan productividad.

Términos clave

• Agente de IA - Actor autónomo. Cuándo es útil: el concepto.
• Llamada a herramientas - Invocar herramientas. Cuándo es útil: para operaciones de archivo y Git.
• Modelos de codificación - Para código. Cuándo es útil: la selección del modelo.
• Ollama - Servidor de modelos local. Cuándo es útil: el backend.
• Asistentes de código - Aider, Continue. Cuándo es útil: las herramientas.

Arquitectura

Requisito / Issue
    │
    ▼
Agente programador (Ollama + Herramientas)
    │
    ├─ Comprender: ¿Qué se debe construir?
    ├─ Planificar: Arquitectura, archivos, tests
    ├─ Actuar: Invocar herramientas
    │   ├─ read_file: Leer código
    │   ├─ write_file: Escribir código
    │   ├─ run_tests: Ejecutar tests
    │   ├─ git_commit: Hacer commit de cambios
    │   └─ run_linter: Verificar código
    ├─ Verificar: ¿Pasaron los tests? ¿Código ok?
    └─ Iterar: Si hay errores, volver a planificar
    │
    ▼
Resultado
    ├─ Código implementado
    ├─ Tests escritos
    ├─ Git commit
    └─ Pull request (opcional)

Caso práctico 1: Desarrollo de features

class FeatureAgent:
    """Agente para desarrollo de features"""

    async def implement(self, requirement):
        """Implementar feature"""
        # 1. Entender requisito
        plan = await self.plan(requirement)

        # 2. Escribir código
        for file in plan["files"]:
            code = await self.generate_code(file, plan)
            await self.write_file(file["path"], code)

        # 3. Escribir tests
        tests = await self.generate_tests(plan)
        await self.write_file("test_feature.py", tests)

        # 4. Ejecutar tests
        result = await self.run_tests()

        # 5. Si hay errores: depurar
        if not result["passed"]:
            fixes = await self.debug(result["errors"])
            await self.apply_fixes(fixes)
            await self.run_tests()

        # 6. Commit
        await self.git_commit(f"feat: {requirement}")

        return plan

Caso práctico 2: Corrección de bugs

class BugFixAgent:
    """Agente para corrección de bugs"""

    async def fix(self, bug_report):
        """Corregir bug"""
        # 1. Reproducir bug
        error = await self.reproduce(bug_report)

        # 2. Analizar causa
        analysis = await self.analyze(error)

        # 3. Generar corrección
        fix = await self.generate_fix(analysis)

        # 4. Aplicar corrección
        await self.write_file(analysis["file"], fix)

        # 5. Probar
        result = await self.run_tests()

        if result["passed"]:
            await self.git_commit(f"fix: {bug_report['title']}")
        else:
            await self.iterate_fix(error)

        return analysis

Caso práctico 3: Revisión de código

class ReviewAgent:
    """Agente para revisión de código"""

    async def review(self, diff):
        """Revisar código"""
        analysis = await ollama.generate(f"""
Revisa este código:
{diff}

Evalúa:
1. Calidad del código
2. Bugs potenciales
3. Riesgos de seguridad
4. Performance
5. Mejores prácticas

Responde como JSON:
{{"issues": [...], "suggestions": [...], "approved": true|false}}""", format="json")

        return json.loads(analysis)

Herramientas para agentes programadores

tools = [
    {
        "name": "read_file",
        "description": "Leer archivo",
        "function": read_file
    },
    {
        "name": "write_file",
        "description": "Escribir archivo",
        "function": write_file
    },
    {
        "name": "list_files",
        "description": "Listar archivos",
        "function": list_files
    },
    {
        "name": "run_tests",
        "description": "Ejecutar tests",
        "function": run_tests
    },
    {
        "name": "run_linter",
        "description": "Ejecutar linter",
        "function": run_linter
    },
    {
        "name": "git_commit",
        "description": "Hacer commit de cambios",
        "function": git_commit
    },
    {
        "name": "search_code",
        "description": "Buscar en código",
        "function": search_code
    }
]

Notas de seguridad

• Ejecución de código: El agente no debe ejecutar código arbitrario. Ver Sandboxing.
• Permisos de Git: El agente no debe hacer force-push o eliminar branches. Ver Permisos de herramientas.
• Secretos: El agente no debe escribir secretos en el código. Ver Protección de datos.
• Calidad del código: El código generado debe ser revisado. Control humano.
• Inyección de prompts: Los comentarios del código pueden contener inyecciones. Ver Inyección de prompts.

Errores comunes

• Tareas demasiado complejas: El agente debe recibir tareas pequeñas y claras. Dividir features grandes en partes.
• Sin tests: Sin tests, el agente no puede verificar si el código funciona.
• Prompts deficientes: “Implementa autenticación” es demasiado vago. Dar requisitos precisos.
• Sin límite de iteraciones: Los agentes pueden quedar atrapados en bucles. Establecer iteraciones máximas.
• Sin plan B: Si el agente falla, el desarrollo humano debe continuar.

Enlaces relacionados

• Agentes de IA - Fundamentos.
• Modelos de codificación - Selección de modelos.
• Asistentes de código - Aider, Continue.
• Generación de código - Descripción general.
• Depuración - Técnicas de depuración.
• Permisos de herramientas - Seguridad.

Puntos clave:

• Agente programador: comprende, planifica, escribe, prueba, hace commit, autónomamente.
• Herramientas: read_file, write_file, run_tests, git_commit, run_linter.
• Para desarrollo de features, corrección de bugs, revisión de código.
• Las operaciones críticas requieren control humano.
• Localmente con Ollama: tu código permanece privado.

FAQ

Fuentes y lecturas adicionales

• Ollama - Servidor de modelos local.
• Aider - Agente de codificación.
• LangChain Agents - Conceptos de agentes.
• DeepSeek-Coder - Modelo de codificación.

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