¿CON QUÉ IA?

Caso de usoProgramación

Mantener agentes de programación trabajando solos mucho tiempo

Cursor cuenta cómo hizo trabajar a cientos de agentes a la vez en un mismo proyecto durante días sin supervisión constante.

ParaprogramarConCursorLo contó cursor.comDificultad avanzada

A quién le sirve. Equipos de ingeniería con una tarea enorme y repetitiva, como migrar todo un código a otra librería, que quieren probar a dejarla en manos de agentes durante horas; es un caso de empresas con mucho código.

Qué hicieron

Cursor puso a trabajar cientos de agentes a la vez en un mismo proyecto. Falló que se coordinaran entre ellos mediante un archivo compartido con bloqueos y luego con control de concurrencia optimista. Cambiaron a planificadores que exploran el código y crean tareas, y trabajadores que se ocupan cada uno de una tarea y suben el resultado. Un agente juez decidía al final de cada ciclo si seguir, y el siguiente ciclo empezaba de cero.

Cómo salió

Un navegador creado desde cero funcionó casi una semana y produjo más de 1 millón de líneas en 1.000 archivos. Una migración de Solid a React duró más de tres semanas y pasó las pruebas automáticas, pero aún requiere una revisión cuidadosa.

Conviene saber

Importó más cómo se redactaban las instrucciones que la estructura o el modelo. Los agentes a veces trabajaron mucho más de la cuenta y siguió haciendo falta reiniciar de vez en cuando para evitar que se desviaran.

Qué necesitas

  • Cursor, con un plan de pago, y su función de agentes en segundo plano
  • Un repositorio (la carpeta del código) con pruebas automáticas que digan si cada paso va bien
  • Una tarea grande que se pueda dividir en pasos pequeños y comprobables
  • Una rama aparte (una copia de trabajo del código) para el trabajo del agente
  • Presupuesto de uso, porque trabajar durante horas consume mucho

Cómo hacerlo tú, paso a paso

  1. Elige una tarea grande y repetitiva que se pueda partir en pasos pequeños, por ejemplo migrar todos los controladores de tu API (la parte que atiende las peticiones de otros programas) a una librería nueva.
  2. Asegúrate de que tu proyecto tiene pruebas automáticas que digan si cada paso funciona.
  3. Crea una rama nueva para el trabajo del agente.
  4. Pega el prompt de la ficha: pasos pequeños, pruebas tras cada uno y un commit (un punto de guardado del código) por cada paso que pase.
  5. Fija un límite de parada: terminar todos los pasos o fallar tres veces seguidas.
  6. Revisa el registro de progreso con regularidad y reinicia al agente con instrucciones nuevas si se desvía.
  7. Al terminar, revisa con calma el resultado completo, aunque las pruebas pasen.
Pruébalo con Cursor
Quiero que un agente en segundo plano trabaje en [tarea grande, por ejemplo migrar todos los controladores de la API a la nueva librería de validación] en mi repositorio [repositorio] durante un tiempo largo. Divídela en pasos pequeños y comprobables, hazlos uno a uno, ejecuta las pruebas tras cada uno y guarda un commit después de cada paso que pase. Para cuando estén todos terminados o tras [número, por ejemplo 3] fallos seguidos, y déjame un registro del progreso.

Consejos

  • Dedica tiempo a redactar las instrucciones. En el caso, importó más cómo se redactaron que el modelo o la estructura.
  • Reinicia de vez en cuando con instrucciones nuevas. Los agentes pueden desviarse o trabajar mucho más de la cuenta.
  • Que pasen las pruebas no basta. En el caso, la migración pasó las pruebas y aun así pedía una revisión cuidadosa.

Preguntas frecuentes

¿Hace falta tener cientos de agentes?

No: a la mayoría de equipos les basta un agente que trabaje por pasos pequeños en segundo plano, como en el prompt de la ficha. Los cientos de agentes del caso son un experimento a gran escala.

¿Cuánto cuesta?

Trabajar durante horas o días consume mucho uso de IA, y la fuente no da cifras. Empieza con una tarea acotada y mira cuánto gasta antes de ampliar.

Fuentes

En el directorio desde el 3 de octubre de 2026.

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