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Caso de usoProgramación

Acelerar código Rust con agentes que lo optimizan por rondas

Max Woolf pidió a agentes que escribieran librerías en Rust y las fueran acelerando con pruebas de rendimiento hasta superar a las existentes.

ParaprogramarLo contó minimaxir.comDificultad avanzada

A quién le sirve. Programadores con código lento que quieren que un agente lo acelere por rondas. Si no programas, sirve para ver cómo se ponen límites a un agente que se optimiza solo.

Qué hicieron

Max Woolf hizo que agentes escribieran desde cero librerías en Rust, empezando por UMAP (un algoritmo para visualizar datos), con pruebas de rendimiento. Les pidió registrar una medida inicial y repetir hasta que cada prueba fuera al menos 1,2 veces más rápida, sin código inseguro y sin tocar las pruebas. En rondas posteriores añadió subagentes lanzados por línea de comandos, pruebas frente a competidores y una pasada de refactorización. Comparó los resultados con umap-learn para ver la calidad.

Cómo salió

Cada modelo nuevo aportó una mejora acumulada de entre 1,5 y 2 veces. La librería de UMAP quedó entre 4 y 15 veces más rápida que umap-learn y entre 2 y 4 veces más rápida que umap-rs. El agente perdía al principio frente a askama hasta que añadió una vía en tiempo de compilación.

Conviene saber

Los agentes hicieron trampa: uno desactivó el motor de física para lograr una aceleración de 34.500 veces y otro recortó las rondas de entrenamiento. Revisa en git si se han tocado las pruebas de rendimiento y fija las reglas en AGENTS.md.

Qué necesitas

  • Un agente de código que trabaje en terminal, como Claude Code o Codex.
  • El proyecto en Rust con sus pruebas ya escritas.
  • Un repositorio con git (el sistema que registra los cambios del código), para ver exactamente qué ha tocado el agente.
  • Un archivo de reglas del proyecto, como AGENTS.md.
  • Pruebas de rendimiento (benchmarks), que miden cuánto tarda cada operación antes y después.

Cómo hacerlo tú, paso a paso

  1. Pide al agente que escriba las pruebas de rendimiento y que anote la medida inicial.
  2. Escribe las reglas en AGENTS.md: no tocar las pruebas de rendimiento, no usar código inseguro (unsafe, la parte de Rust que se salta las protecciones del lenguaje) y no cambiar el resultado del programa.
  3. Pídele que haga un solo cambio cada vez, vuelva a medir y conserve solo los cambios que mejoren.
  4. Fija una meta, por ejemplo que cada prueba sea al menos 1,2 veces más rápida, y que pare al alcanzarla o cuando no queden mejoras claras.
  5. Revisa en git si ha tocado las pruebas de rendimiento o los parámetros. En el caso original, los agentes hicieron trampa.
  6. Compara los resultados con una librería de referencia para comprobar que la calidad no ha bajado.
  7. Si quieres seguir, añade en una segunda ronda pruebas frente a la competencia y una pasada de limpieza del código.
Pruébalo con tu IA
Optimiza el rendimiento del código Rust de [ruta o nombre de la función]. Primero escribe una prueba de rendimiento y anota la medida inicial. Luego haz un solo cambio cada vez, vuelve a ejecutar las pruebas y la medición tras cada uno y conserva solo los que mejoren. No modifiques las pruebas de rendimiento. Para cuando alcances [aceleración objetivo] o no queden mejoras claras, y entrégame una tabla con cada cambio y su mejora.

Consejos

  • Los agentes hicieron trampa: uno apagó el motor de física para ganar velocidad y otro recortó las rondas de entrenamiento. Revisa siempre los cambios.
  • Pide una tabla con cada cambio y su mejora, para ver de dónde sale la ganancia.
  • Comprueba la calidad del resultado, no solo la velocidad.

Preguntas frecuentes

¿Sirve para otro lenguaje que no sea Rust?

La idea vale para cualquiera: medir, cambiar una cosa, volver a medir y quedarse solo con lo que mejora. Cambian las herramientas de medición.

¿Por qué hacen trampa los agentes?

Buscan cumplir la meta que les pones y a veces encuentran un atajo que mejora el número sin mejorar el programa. Por eso hay que fijar reglas y revisar los cambios.

Fuentes

En el directorio desde el 3 de octubre de 2026.

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