¿Qué son los agentes de codificación? Cómo funcionan y cómo crear uno

Un agente de codificación es un sistema de IA que utiliza un modelo de lenguaje grande como núcleo de razonamiento para escribir, ejecutar e iterar código de forma autónoma. A diferencia de un asistente de código que sugiere completados en tu editor, un agente de codificación ejecuta un bucle completo de observar-decidir-actuar: lee archivos, escribe cambios, ejecuta comandos, verifica la salida y revisa hasta que la tarea está terminada.

Este artículo explica cómo funciona ese bucle —el planificador, la capa de inferencia del LLM, las herramientas y el entorno de ejecución aislado— y luego muestra cómo armar uno usando la API LLM de Novita y el Entorno Aislado para Agentes. Si quieres la capa de herramientas empaquetadas en lugar de la capa del agente, consulta Mejores herramientas de codificación con IA en 2026. Si quieres la variante específica de Claude de este bucle, lee ¿Qué es un agente de codificación Claude?.

Si quieres la versión práctica del flujo de trabajo de este mismo bucle, consulta Cómo automatizar tareas con IA.

Si estás comparando herramientas de código abierto específicamente, consulta Agentes de codificación de código abierto: mejores herramientas y cómo crear uno.

¿Qué hace que algo sea un agente de codificación?

La diferencia entre un asistente de código y un agente de codificación es la ejecución. Un asistente de código genera una sugerencia y se detiene. Un agente de codificación con IA genera código, lo ejecuta, lee el resultado y continúa hasta que se cumple el objetivo —o hasta que se queda atascado.

Esa capacidad de ejecución tiene tres requisitos concretos:

• Acceso a herramientas — la capacidad de leer archivos, escribir archivos y ejecutar comandos del shell.
• Un entorno aislado — algún lugar para ejecutar código que no dañe el sistema anfitrión si algo sale mal.
• Un contexto persistente — las salidas de las herramientas retroalimentan el contexto del modelo para que pueda razonar sobre lo que sucedió.

Sin los tres, tienes un chatbot que puede escribir código. Con los tres, tienes un agente.

El término “agente de código” se usa de manera flexible para abarcar desde sugerencias en línea del IDE hasta sistemas completamente autónomos que pueden tomar una tarea vagamente especificada, averiguar qué archivos están involucrados, hacer cambios y verificar que funcionen —sin intervención humana en cada paso. Cuando los desarrolladores comparan opciones de “mejor agente de código”, generalmente se refieren a esto último: sistemas que completan tareas de codificación de múltiples pasos de manera confiable con una mínima supervisión.

Las cuatro capas de un agente de codificación

Cada agente de codificación con IA de grado de producción tiene cuatro componentes reconocibles. Los detalles de implementación varían —diferentes marcos, diferentes LLM, diferentes proveedores de entornos aislados— pero la arquitectura es consistente.

1. El planificador

El planificador recibe la descripción de la tarea y la divide en pasos que el agente ejecutará. Para tareas sencillas, esto ocurre implícitamente dentro del razonamient del modelo. Para tareas complejas —“migrar este servico para usuar la nueva biblotec de autenticación”— un paso de planificación explícita produce una lista numerada de tarreas que el modelo recorre, actuaizando el estado después de cada paso.

La planificación també determina cuándo detenerse. Un agente sin un crterio de compleción seguriá añadindo refinamintos indefinidamente o, peor, se ciclará en un paso fallido. La mayoria de las implmentaciones codifican la condición de exito de la tarea en el aviso del sistema y dejan que el modelo decida cuándo ha terminado.

2. La capa de inferencia del LLM

El LLM es el núcleo de razonamiento de cualquier agente de codificación con IA. Decide qué herramienta llamar a continuación, qué argumentos pasar y cómo interpretar el resultado. Esa decisión se expresa como una llamada a herramienta estructurada —un objeto JSON con el nombre de la función y los parámetros— que el marco de trabajo envía a la capa de ejecución real.

Para los agentes de código, el LLM necesita manejar contextos largos de forma confiable (los resultados de las herramientas se acumulan rápidamente), devolver llamadas a herramientas bien formadas de manera consistente (un JSON mal estructurado en el paso 6 de un flujo de trabajo de 10 pasos arruina toda la ejecución) y razonar sobore los cabios de estado a travéz de muchas llamadas a herramientas secuenciales.

El proveedor de inferencia importa aquí. Necesitas una API que admita llamadas a funciones en formato compatible con OpenAI, salidas estructuradas para imponer JSON válido a nivel del modelo y límites de concurrencia suficientes para cargas de trabajo de agentes que generan subtareas paralelas. La API LLM de Novita AI cubre todos estos puntos con un endpoint compatible con OpenAI, lo que significa que puedes cambiar de modelos sin reescribir la lógica de análisis de llamadas a herramientas.

3. La capa de herramientas

Las herramientas son la interfaz del agente con el mundo. Un agente de codificación mínimo necesita cuatro:

Herramienta	Qué hace
read_file	Devuelve el contenido de un archivo en una ruta dada
write_file	Escribe una cadena en una ruta de archivo
run_command	Ejecuta un comando del shell y devuelve stdout + stderr
list_directory	Lista archivos y directorios en una ruta

Cada herramienta debe devolver la salida completa. Resultados truncados o fallos silenciosos corrompen el modelo del agente sobre la base de código y causan errores compuestos más adelante. La herramienta run_command especialmente necesita capturar tanto stdout como stderr: el agente a menudo aprende más de la salida de error que de la salida de éxito.

Algunos agentes añaden una herramienta search_files para búsquedas tipo grep en una base de código, o una herramienta fetch_url para leer documentación externa. El conunto apropado depende del domini de la tarea. Para traajo puro de código, las cuatro anterioes cubren la mayoría de los casos.

4. El entorno aislado

El entorno aislado (sandbox) es un entorno Linux aislado completo donde los comandos del agente se ejecutan realmente. Esto importa por dos razones.

Primero, segurida. Los agntes genran código a partr de consignas de usario, documntación retriada y patrnes inferios. Incluso un agente bien intncionado puede prodci codigo que elmine arhivos, abra conexiones de red o cosuma recurso sin límites. Un enorno aislado mantene cuálquier daño denro del entorno aislado.

Segundo, estado. Un buen sandbox preserva el estado del sistma de arhivos a travéz de las llamdas a herramintas denro de una sesión. Si el agente crea un arhivo en el paso 2, debe segir estando allí en el paso 8. Los enoques de contenedor sin estdo —donde cada comndo se ejecuta en un entono nevo— no funconan par tareas reales de codificción.

Novita Agent Sandbox está constuido sobbre microVMs Firecracker, que ofrecen islamento a nivel de kenel más fuerte que los contenedores estándar. Las sesiones pueden durar hasta 24 horas, el estado del sistema de archivos persiste entre comandos y el arranque en frío es inferior a 200 ms. Es lo suficientemente rápido como para que esperar a que el sandbox se inicie no interrumpe un flujo de trabajo interactivo.

Cómo funciona el bucle de ejecución

Un ejemplo concreto hace que el bucle sea más fácil de seguir. Digamos que la tarea es: “Añadir limitación de velocidad al endpoint /login”.

1. Planificar — el modelo lee la tarea e identifica lo que necesita: encontrar la ruta de inicio de sesión, entender el manejador actual, añadir un middleware de limitación de velocidad, verificar con una ejecución de prueba.
2. Observar — el agente llama a list_directory para encontrar los archivos de ruta, luego read_file en el manejador de inicio de sesión. Los contenidos del archivo se añaden al contexto del modelo.
3. Decidir — el modelo razona sobre el código actual y decide qué hacer: instalar la biblioteca de limitación de velocidad, modificar el manejador, añadir una prueba.
4. Actuar — el agente llama a run_command("pip install slowapi"), luego write_file con el manejador modificado, luego run_command("pytest tests/test_login.py").
5. Observar de nuevo — la salida de la prueba retroalimenta el contexto. Si las pruebas fallan, el modelo lee el traceback, identifica el error y escribe un archivo corregido.
6. Completar — cuando las pruebas pasan y el modelo no tiene pasos pendientes, devuelve un resumen final.

Este bucle se ejecuta dentro de una sola sesión. La ventana de contexto es la memoria de trabajo del agente —cada archivo leído, cada salida de comando, cada llamada a herramienta se acumula allí. Esta es la razón por la que la longitud del contexto importa tanto para los agentes de codificación: una tarea real de refactorización puede llenar fácilmente 100K tokens para el paso 15. Vea cómo los agentes someten a los proveedores de inferencia a un estrés diferente al del chat de un solo turno.

Construcción de un agente de codificación con Novita

El siguiente ejemplo conecta la API LLM de Novita y el Entorno Aislado para Agentes. Utiliza el SDK de OpenAI de Python apuntando al endpoint de Novita —los modelos de Novita usan la misma interfaz de llamada a funciones que la API de OpenAI, por lo que la integración no requiere análisis personalizado.

import os
import json
from openai import OpenAI
from novita_sandbox.code_interpreter import Sandbox

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)

sandbox = Sandbox.create(timeout=1800)


def read_file(path: str) -> str:
    try:
        return sandbox.files.read(path)
    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"


def write_file(path: str, content: str) -> str:
    try:
        sandbox.files.write(path, content)
        return f"Written to {path}"
    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"


def run_command(cmd: str) -> str:
    try:
        result = sandbox.commands.run(cmd)
        return str(result)
    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"


tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "read_file",
            "description": "Read the contents of a file",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"path": {"type": "string"}},
                "required": ["path"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "write_file",
            "description": "Write content to a file",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {"type": "string"},
                    "content": {"type": "string"},
                },
                "required": ["path", "content"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "run_command",
            "description": "Run a shell command in the sandbox and return output",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"cmd": {"type": "string"}},
                "required": ["cmd"],
            },
        },
    },
]

dispatch = {
    "read_file": read_file,
    "write_file": write_file,
    "run_command": run_command,
}


def run_agent(task: str, model: str) -> str:
    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a coding agent with access to a Linux sandbox. "
                "Complete tasks by calling tools. When done, return a plain-text summary."
            ),
        },
        {"role": "user", "content": task},
    ]

    while True:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            tools=tools,
            tool_choice="auto",
        )
        msg = response.choices[0].message
        messages.append(msg)

        if not msg.tool_calls:
            return msg.content

        for call in msg.tool_calls:
            fn = dispatch[call.function.name]
            args = json.loads(call.function.arguments)
            result = fn(**args)
            messages.append(
                {
                    "role": "tool",
                    "tool_call_id": call.id,
                    "content": result,
                }
            )


# Replace <model-id> with a function-calling model from novita.ai/docs
result = run_agent(
    task="Write a Python script that counts words in a text file and run it on a sample input",
    model="<model-id>",
)
print(result)
sandbox.kill()

Algunas cosas a tener en cuenta sobre esta implementación:

• El bucle while True se ejecuta hasta que el modelo devuelve un mensaje sin llamadas a herramientas —esa es la señal de que el agente considera la tarea terminada.
• Los resultados de las herramientas se añaden a messages como entradas de role: tool. Esto es lo que construye el contexto compartido a través de los pasos.
• sandbox.kill() libera los recursos de cómputo. Siempre llámalo cuando la sesión termine.

Para los IDs de modelos compatibles con llamada a funciones, consulta la documentación de llamada a funciones de Novita. Para un tutorial más completo que incluya una interfaz de Gradio, consulta Construcción de un agente de codificación con el Entorno Aislado para Agentes de Novita.

Cómo elegir el LLM adecuado para agentes de código

HumanEval y SWE-bench miden la generación de código de un solo turno. Las cargas de trabajo de los agentes son diferentes —lo que realmente rompe los agentes de código de producción son los fallos de formato en las llamadas a herramientas. Un modelo que obtiene buenos puntajes en los benchmarks pero que ocasionalmente devuelve JSON mal formado en sesiones complejas de múltiples turnos fallará de maneras que son difíciles de depurar.

Los criterios de evaluación prácticos para agentes de codificación con IA:

• Fiabilidad de las llamadas a herramientas — ¿con qué consistencia el modelo devuelve llamadas a herramientas bien formadas en sesiones de más de 20 pasos?
• Retención del contexto — ¿el modelo referencia correctamente un archivo que leyó hace 40 pasos?
• Seguimiento de instrucciones — ¿el agente se mantiene en la tarea o comienza a modificar archivos no relacionados?
• Corrección del código — ¿el código generado realmente se ejecuta o requiere múltiples bucles de corrección?

Ejecutar un conjunto representativo de tareas de codificación reales y medir la tasa de finalización de tareas es más informativo que cualquier benchmark público. Selecciona 20-30 tareas de tu propia base de código, ejecútalas contra los modelos candidatos y cuenta cuántas se completan sin intervención humana.

Los precios de inferencia se acumulan rápidamente a escala de agente. Una sola sesión puede consumir 200K-500K tokens en todos los turnos. Los proveedores que ofrecen almacenamiento en caché de avisos y tarifas competitivas por token cambian significativamente la economía cuando ejecutas cientos de sesiones de agente por día.

Modelos de código abierto como un camino rentable

Los modelos fronterizos de código cerrado han liderado en los benchmarks de codificación, pero la brecha con los mejores modelos de código abierto se ha reducido considerablemente. Modelos como DeepSeek V3 y Qwen3 ahora se desempeñan de manera competitiva en tareas de generación de código y uso de herramientas, y debido a que se sirven a través de APIs compatibles con OpenAI, cambiar es un cambio de una línea en el parámetro model.

Ambos están disponibles a través de la API LLM de Novita. Obtienes el mismo endpoint, la misma interfaz de llamada a funciones y la misma integración con el Entorno Aislado para Agentes —sin tener que administrar la infraestructura de GPU tú mismo. Esto importa porque la orquestación de GPU, el procesamiento por lotes y la ingeniería de confiabilidad no son triviales; delegarlos en una API administrada te permite concentrarte en la lógica del agente.

Por qué esto importa específicamente para los agentes de codificación: los costos de tokens por sesión impulsan la economía de las cargas de trabajo de agentes más que las tarifas de licencia. Un equipo que ejecuta 200 sesiones de agente de codificación por día que logra tasas de finalización de tareas comparables con un modelo de código abierto puede reducir sustancialmente el gasto en inferencia sin cambiar su código de integración.

La prueba práctica: ejecuta 50 tareas de codificación representativas con tu modelo objetivo, mide la tasa de éxito de las llamadas a herramientas y la tasa de finalización de tareas, luego compara con el costo por sesión. Los números de los benchmark no responderán a esta pregunta —tu carga de trabajo real lo hará.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre un agente de codificación y un asistente de código?

Un asistente de código (como las sugerencias en línea de GitHub Copilot) genera completados y se detiene. Un agente de codificación ejecuta código, lee la salida e itera. La característica definitoria es el bucle de ejecución: leer, decidir, actuar, observar, repetir. Consulta Agente de codificación CLI vs IDE para una comparación de cómo diferentes formatos de agente utilizan este bucle.

¿Necesito un entorno aislado para construir un agente de codificación?

Sí, si el agente ejecutará código generado a partir de la entrada del usuario o fuentes externas. Sin aislamiento, una generación de código defectuosa puede dañar el sistema de archivos del anfitrión o consumir recursos ilimitados. Incluso para casos de uso solo internos, un sandbox evita que los procesos descontrolados afecten al anfitrión. Los contenedores proporcionan un aislamiento básico; los sandboxes basados en microVM como el de Novita ofrecen una separación más fuerte a nivel de kernel para cargas de trabajo con múltiples inquilinos o sensibles a la seguridad.

¿Puede un agente de codificación funcionar sin acceso a internet?

Para la mayoría de las tareas de codificación puras, sí. La lectura/escritura de archivos y la ejecución de comandos locales cubren la mayoría de los flujos de trabajo. Restringir la salida de red dentro del sandbox es en realidad un buen valor predeterminado: evita que el código generado realice solicitudes externas inesperadas y simplifica tu modelo de amenazas.

¿Qué determina el mejor agente de código para una tarea determinada?

La fiabilidad de las llamadas a herramientas y la tasa de finalización de tareas en tu carga de trabajo real. Las clasificaciones de los benchmarks públicos son un punto de partida para preseleccionar modelos, no una respuesta definitiva. Ejecuta tus tareas representativas, mide la tasa de finalización y ten en cuenta el costo de tokens por sesión. El mejor agente de código para una pequeña startup que realiza refactorizaciones ligeras puede ser muy diferente de la mejor opción para un equipo empresarial que ejecuta revisión automatizada de PR a gran escala.

¿Cuánto tiempo puede durar una sesión de agente de codificación?

Eso depende del proveedor del sandbox. Novita Agent Sandbox admite sesiones de hasta 24 horas con el estado del sistema de archivos preservado entre comandos, lo que cubre incluso tareas de refactorización o migración extendidas sin necesidad de lógica de punto de control/restauración en el código de tu agente.

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