Curso de Desarrollo con IA - Día 2 - Programa con agentes sin perder el control

Introducción al Curso de Desarrollo con IA

Bienvenida y Recordatorios

• Se da la bienvenida a los participantes del curso, agradeciendo su asistencia y feedback del primer día.

• Se recuerda a los nuevos inscritos que deben registrarse para recibir apuntes y certificados, revisando también las carpetas de spam en su correo.

Resumen de la Clase Anterior

• Se enfatiza la importancia de entender los fundamentos de la inteligencia artificial antes de comenzar el desarrollo, para mantener el control sobre el proceso.

• Se discuten diferentes modelos de IA, destacando que no siempre se debe optar por el más caro o avanzado; es crucial elegir según las necesidades específicas.

• La ingeniería de prompts se presenta como un aspecto clave para interactuar efectivamente con modelos LLM (Modelos de Lenguaje Grande).

Herramientas y Modelos en Desarrollo con IA

Agentes y Encuesta

• Se explica qué es un agente en IA y cómo puede iterar sobre sus propios resultados.

• Se menciona una encuesta realizada para conocer qué herramienta desean explorar más durante el curso, siendo Cloud Code la opción más popular.

Alternativas a Cloud Code

• Se plantea una preocupación sobre el costo asociado a Cloud Code, sugiriendo Open Code como una alternativa gratuita.

• Open Code se describe como una herramienta open source similar a Cloud Code que será explorada en detalle.

Enfoque en Open Code y Cloud Code

Objetivos del Día

• El enfoque principal será aprender sobre Open Code y Cloud Code, herramientas estándar utilizadas profesionalmente.

• Se introduce el concepto de "arnés" o "guardarrail", necesario para controlar cómo trabajan los agentes.

Controlando Resultados

• En la primera clase se discutió cómo pedirle a un agente que desarrolle páginas web, pero sin control total sobre los resultados generados.

• Hoy se enseñará cómo controlar esos resultados mediante reglas y otros mecanismos.

Evolución en Edición de Código

Cambios en Editores Modernos

• Los editores modernos basados en IA pueden leer archivos completos dentro de un proyecto, mejorando así su funcionalidad.

• Estos editores son capaces de realizar ediciones multiarchivo, lo cual permite coordinar cambios entre varios archivos simultáneamente.

Capacidades Avanzadas

• Los agentes pueden lanzar comandos, realizar búsquedas e incluso desplegar aplicaciones web completas automáticamente.

Iteración Autónoma y Orquestación

Nuevas Dinámicas en Desarrollo

• La interacción con agentes ha evolucionado hacia una iteración autónoma donde estos pueden autocorregirse hasta llegar a un resultado adecuado.

Rol del Desarrollador

• El desarrollador ahora debe actuar como director del proceso, orquestando las interacciones entre múltiples agentes.

Instalación y Uso Práctico

Selección de Herramientas

• La elección entre Open Code y Cloud Code es fundamental debido a su integración efectiva con entornos terminales profesionales.

Proceso Inicial

• Se recomienda revisar documentación antes de comenzar a trabajar desde la terminal.

Tutorial Práctico: Instalación

Instalación Sencilla

• La instalación requiere solo unos pocos pasos simples utilizando scripts específicos según el sistema operativo.

Recomendaciones Adicionales

• Una recomendación personal incluye usar Warp como terminal por sus características avanzadas e integración con IA.

Definición Detallada: Open Code

Características Clave

• Open Code permite correr bucles agénticos mientras utiliza diferentes modelos disponibles.

• Es importante destacar que esta herramienta es open source lo que permite auditar su funcionamiento.

Introducción a OpenCode y su Dinámica de Trabajo

Comandos Iniciales para OpenCode

• Se presenta la interfaz web de OpenCode, que permite abrir proyectos y trabajar desde un entorno local.

• Aunque existe una interfaz web, se recomienda utilizar la terminal para una experiencia más completa.

• Al cerrar una sesión en OpenCode, se puede recuperar la conversación anterior utilizando un ID específico.

• Se introducen los comandos principales de configuración en OpenCode, comenzando con el comando help para obtener asistencia.

Conexión y Proveedores de Inteligencia Artificial

• El comando connect permite seleccionar proveedores de inteligencia artificial como OpenAI o Google, facilitando el uso de sus modelos.

• La flexibilidad de OpenCode permite elegir entre múltiples proveedores y modelos, incluyendo opciones gratuitas y open source.

Selección y Configuración de Modelos

Uso del Comando models

• Después de conectar un proveedor, se utiliza el comando models para ver los modelos disponibles según la configuración realizada.

• Los usuarios pueden elegir variantes del modelo basándose en niveles de esfuerzo: bajo, medio o alto.

Comandos Adicionales Importantes

• El comando estatus proporciona información sobre el estado actual del servidor y los plugins activos.

• El comando sessions permite revisar sesiones anteriores mediante identificadores específicos.

Modos Operativos en OpenCode

Cambios entre Modos

• Se puede alternar entre el modo "build" (construir) y "plan" (planificar), lo que afecta cómo interactúa el agente con las tareas asignadas.

Niveles de Esfuerzo

• Utilizando combinaciones como control + T, se puede ajustar rápidamente el nivel de esfuerzo requerido por el modelo seleccionado.

Concepto de Ingeniería de Arnés

Definición e Importancia

• La ingeniería de arneses busca estructurar cómo interactuamos con agentes inteligentes para obtener resultados más precisos.

Implementación Práctica

• Se introduce el archivo agents.md, que actúa como un prompt persistente que define las reglas y comportamientos esperados del agente.

Creación y Estructura del Archivo agents.md

Generación Automática

• El comando init genera automáticamente un archivo agents.md, estableciendo las reglas básicas del proyecto si no existe uno previamente.

Contenido Recomendado

• Incluir nombre del proyecto y descripción breve.

• Detallar stack tecnológico utilizado.

• Establecer convenciones importantes sobre código y flujo laboral.

Agentes Especializados dentro de Open Code

Diferenciación entre Agentes

• Agente Build: Responde inmediatamente a comandos lanzados por el usuario.

• Agente Plan: Desarrolla un plan detallado antes de ejecutar acciones; ideal para tareas complejas o refactorización.

Este formato proporciona una guía clara sobre los temas tratados en la transcripción, permitiendo al lector navegar fácilmente a través del contenido relevante.

Introducción al Modo Plan y Desarrollo de Proyectos

Definición del Agent y Preparación Inicial

• Se enfatiza la importancia de utilizar un modo plan para iniciar proyectos de manera más estructurada, estableciendo guardarraíles.

• Antes de desarrollar, es crucial definir el agent, especificar el stack tecnológico y los comandos necesarios para el proyecto.

Proceso de Reescritura y Toma de Decisiones

• El proceso incluye una reescritura total con enfoque en simplicidad; se puede optar por confirmar o cancelar decisiones durante la creación del plan.

• A pesar de que el plan inicial es simple, se deben tomar decisiones clave que mejoren la estructura del proyecto.

Fases del Modo Plan

Implementación y Valor Agregado

• La fase final del modo plan permite entender cómo este enfoque aporta más valor comparado con métodos anteriores.

• Se introducen conceptos nuevos como MCP (Model Context Protocol), skills y comandos que guiarán el desarrollo.

Model Context Protocol (MCP)

• El MCP es un estándar open source que facilita la conexión entre agentes y herramientas externas, ampliando así el contexto disponible para los desarrolladores.

• Permite integrar información más allá de lo proporcionado inicialmente mediante archivos de texto.

Ejemplo Práctico del MCP

Conexión a Herramientas Externas

• Al implementar el MCP, se puede conectar un agente a herramientas externas, aumentando significativamente las capacidades contextuales.

• Una vez definido el plan, se puede proceder a su implementación en editores como Visual Studio Code.

Resultados Esperados

• Al confirmar e implementar un plan bien estructurado, se pueden observar resultados inmediatos en la construcción del proyecto.

Mejora Continua en el Desarrollo

Avances en la Estructura del Proyecto

• El agente no solo ejecuta tareas individuales sino que gestiona múltiples tareas secuencialmente para optimizar procesos.

Opciones Adicionales Durante la Construcción

• Se pueden abrir sesiones paralelas mientras se espera que el agente complete sus tareas actuales.

Introducción a Skills y Comandos

Diferenciación entre Skills y MCP

• Las skills son instrucciones personalizadas cargadas dentro del agente, mientras que los MCP son servicios externos utilizados para conectarse a herramientas específicas.

Creación e Instalación de Skills

• Es posible crear habilidades reutilizables mediante definiciones específicas; existen muchas ya disponibles creadas por la comunidad.

Introducción a los Agentes y Comandos

Conceptos Básicos de Agentes

• Los agentes pueden ser configurados con habilidades específicas que el usuario puede definir para su uso.

• Se mencionan comandos como herramientas útiles, ejemplificados por barrainit y barra new, que permiten ejecutar acciones en el sistema.

Creación de Comandos

• Se explica cómo crear un comando en Visual Studio Code, comenzando por la creación de una carpeta llamada OpenCode.

• Dentro de esta carpeta, se crea otra llamada commands, donde se define un archivo llamado description.md para configurar un nuevo comando.

Ejecución de Comandos

Uso Práctico del Comando

• El comando creado (barra description) permite listar títulos desde una página web, mostrando cómo los comandos facilitan tareas repetitivas.

• A diferencia de las habilidades, los comandos requieren ser invocados explícitamente por el usuario para ejecutarse.

Gestión de Memoria

Importancia de la Memoria

• La gestión adecuada de la memoria es crucial al trabajar con múltiples acciones y tokens; se debe evitar el descontrol en su uso.

• Se recomienda guardar notas y listas de tareas durante las sesiones para mantener un contexto claro sobre lo realizado.

Buenas Prácticas

• Crear documentación específica para cada tarea ayuda a recordar resultados pasados y facilita futuras referencias. Esto actúa como una "memoria" accesible cuando sea necesario.

Estrategias para Manejar Contexto

Limitaciones del Contexto

• Es importante no saturar la ventana de contexto; si se hace, podría dificultar el rendimiento del agente al manejar información relevante.

Métodos para Optimizar Contexto

• Existen comandos como clear o compact que ayudan a gestionar la memoria:

• Clear: reinicia la sesión pero pierde gran parte del contexto.

• Compact: resume información manteniendo lo más crítico sin perder todo el contexto anterior.

Control y Responsabilidad en Desarrollo

Mantenimiento del Control

• Es esencial que los desarrolladores mantengan control sobre las interacciones con los agentes mediante guardarraíles (harness engineering). Esto asegura que las acciones sean seguras y efectivas dentro del proceso creativo.

Futuro del Desarrollo con IA

• La próxima clase abordará cómo mejorar aún más este control mediante especificaciones detalladas, permitiendo a los agentes desarrollar código más autónomamente mientras se mantiene supervisión externa adecuada.