Poder ejecutar muchos agentes de codificación en paralelo es garantizar sesiones de larga duración. Esto significa sesiones que se interrumpen lo menos posible. Por ejemplo, solicitar información humana, permisos, etc.
Los agentes de codificación de Frontier son cada vez mejores a la hora de trabajar durante períodos de tiempo más largos y están más ansiosos por completar los objetivos que reciben del aporte humano. Noto esto especialmente en el último modelo de Claude Fable y GPT-5.6.
Sin embargo, los agentes por sí solos no lo solucionan todo. También necesita tener un arnés y una estructura alrededor de su codificación que garantice que los agentes puedan funcionar durante períodos de tiempo más largos. En este artículo, discutiré:
Cómo crear un entorno donde los agentes puedan ejecutarse durante períodos de tiempo más prolongados. Cómo otorgarles los permisos que necesitan. Cómo garantizar que los agentes verifiquen su propio trabajo.
¿Por qué ejecutar agentes de larga duración?
En primer lugar, me gustaría explicar por qué debería seguir los consejos de este artículo. En este caso, se trata de por qué debería ejecutar agentes durante un período de tiempo más largo. Podría pensar que quiere que los agentes funcionen rápido y realicen el trabajo lo más rápido posible. Por supuesto, hasta cierto punto, desea que las cosas se hagan lo más rápido posible, pero también hay una compensación aquí con cuánto tiene que interactuar un humano con el agente para realizar el trabajo.
Después del lanzamiento de los agentes de codificación, y especialmente después de que se volvieron muy poderosos, después del lanzamiento de Claude Opus 4.5, el cuello de botella dentro de la codificación se ha convertido en el tiempo de revisión humana; es decir, en realidad no es implementar el código lo que lleva tiempo; se trata más bien de revisar los resultados del código, comprobar que está implementado correctamente y según las especificaciones, eso lleva tiempo. Por lo tanto, dado que este es el cuello de botella, desea minimizar la cantidad de tiempo que dedica a la revisión, razón por la cual desea que los agentes se ejecuten durante períodos de tiempo más largos, implementando todo y revisándolo ellos mismos antes de entregárselo al humano.
Esto minimiza el tiempo que un humano tiene que dedicar a verificar una tarea, lo cual es ideal porque es el cuello de botella actualmente en la programación.
Explicado simplemente:
Quiere agentes de larga duración porque la revisión humana es ahora el cuello de botella y quiere minimizar el tiempo que dedica a la revisión humana para realizar la mayor cantidad de trabajo posible.
Cómo ejecutar agentes durante más de 24 horas
Ahora pasaré a algunas técnicas y consejos más específicos sobre cómo ejecutar agentes durante períodos de tiempo más prolongados. Como descripción general de alto nivel, cubriré estas técnicas y consejos.
Dar a los agentes todos los permisos Dar a los agentes la capacidad de verificar su propio trabajo Hacer que los agentes revisen el código (Codex) Ejecutar agentes de forma remota
Permisos
Lo primero que puede hacer de inmediato es asegurarse de que los agentes tengan todos los permisos que necesitan. Si un agente tiene que dejar de pedir permisos, estás perdiendo mucho tiempo y, en casi todos los casos, es algo que aceptas de todos modos. Hay numerosas formas de hacer esto y puede tener el modo automático u omitir todos los permisos, que son configuraciones disponibles tanto en Codex como en Claude Code. Podría valer la pena señalar que debe ejecutar en modo sandbox para proteger su computadora y sus datos y asegurarse de que nada se elimine permanentemente.
Creo que también vale la pena tener en cuenta que OpenAI admitió recientemente que tuvo situaciones en las que el último modelo GPT había eliminado un montón de archivos de las computadoras de las personas en circunstancias muy específicas. Por supuesto, esto es muy raro y probablemente nunca le sucederá a usted, pero, por supuesto, las consecuencias, si sucede, pueden ser bastante graves.
Existen numerosas formas de protegerse de esto. Una es, por supuesto, ejecutar los agentes en una zona de pruebas para que no puedan eliminar cosas fuera de su propio espacio de trabajo donde están trabajando o activos. Otra cosa es hacer una copia de seguridad de todo lo que hay en tu computadora. Por supuesto, deberías tener todo tu código y trabajar en GitHub si es posible. Esto es beneficioso tanto para el almacenamiento seguro como para el control de versiones, lo que puede resultar muy útil. Y, en general, ejecute copias de seguridad en su computadora, por ejemplo usando Time Machine en Mac. Esto lo protegerá de tales situaciones.
verificar trabajo
Otro punto muy importante es garantizar que los agentes puedan verificar su propio trabajo. Este es un tema que he discutido antes en varios otros artículos, pero todo se reduce a cómo le describe una tarea a su agente y qué herramientas le brinda a los agentes.
Cuando le describe una tarea al agente, debe asegurarse de darle instrucciones lo más detalladas posible, mencionando realmente lo que desea lograr, pero lo más importante es que debe decirle al agente cómo saber cuándo ha completado su trabajo. Y la mejor manera de hacerlo suele ser decirle al agente cómo probar la implementación.
Para dar un ejemplo, digamos que desea implementar un diseño particular que le entregaron. En este caso, debe decirle al agente que el diseño debe implementarse exactamente como está y que el agente debe verificar el trabajo tomando capturas de pantalla del diseño y de su propia implementación, comparándolas y asegurándose de que sean iguales. Además, también debes decirle que si hay alguna discrepancia entre el diseño y lo implementado, te lo debe comunicar para que puedas tomar decisiones.
La razón por la que necesita esta última parte es que los diseños a menudo tendrán partes que son técnicamente inviables dada su base de código. Y es muy difícil para un diseñador tener todo esto en cuenta, por lo que en algunas situaciones habrá discrepancias que deberás tener en cuenta y solucionar. Pero debe hacer que su agente de codificación le informe de ellos si aparecen; de lo contrario, debería ser exactamente igual. Luego le da al agente acceso al navegador, por ejemplo a Chrome, para que pueda abrir tanto el diseño como su implementación en Chrome, tomar capturas de pantalla y verificar su propio trabajo.
Puede aplicar una filosofía similar básicamente a todas las demás tareas dentro de la programación. Describa una tarea en detalle, en qué pensar y cómo el agente debe verificar su propio trabajo, por ejemplo, tomando capturas de pantalla o ejecutando un conjunto de pruebas, etc.
Revisión de código agente
La última sección donde analizo cómo verificar el trabajo es muy útil, pero también puede ser un poco difícil de implementar porque requiere que usted indique a los agentes de una manera específica y les dé acceso a todas las herramientas que necesitan. La siguiente sección aquí con una revisión del código agente es mucho más fácil.
Básicamente, debe configurar una forma en que los agentes revisen su propio código para que usted no tenga que realizar la revisión humana. En mi opinión, si hace esto correctamente, no necesita realizar ninguna revisión del código humano, a menos que se trate de partes muy, muy críticas de sus aplicaciones en las que no puede permitirse el lujo de salir mal. La razón es que creo que los agentes de codificación se han vuelto tan buenos revisando código que básicamente eliminan todos los errores causados por el lanzamiento de código nuevo a producción.
En mi opinión, el mejor agente de revisión es Codex. Puede realizar una revisión con él de 2 maneras. Primero, puede usar la implementación de revisión de GitHub que tiene Codex, donde la habilita y simplemente etiqueta a Codex en un PR, y automáticamente vendrá y revisará el código. La segunda forma es ejecutarlo a través de la CLI, donde básicamente puede hacer que Codex ejecute una revisión en una rama y la compare con otra rama. Así que simplemente apúntelo a 2 sucursales y realizará una revisión por usted. Normalmente uso la segunda forma porque, en mi experiencia, es más rápida y, a menudo, hay un retraso con la revisión de git donde se etiqueta Codex en GitHub.
Esto le ahorrará una enorme cantidad de tiempo y podrá poner mucho más código en producción.
Agentes que se ejecutan de forma remota
Una última cosa que me gustaría mencionar es que para tener agentes de larga duración, es necesario tener agentes que se ejecuten de forma remota. Básicamente, esto significa que los agentes no serán interrumpidos cuando cierre su computadora. Hay ventajas y desventajas al realizar esta configuración. Una ventaja de ejecutar agentes localmente en su computadora es, por supuesto, que tiene acceso completo a ellos. Puede ejecutar, puede ver fácilmente cualquier interacción del navegador que estén realizando los agentes o revisar fácilmente lo que están haciendo los agentes. Y además, es una configuración más sencilla. Ejecutar los agentes localmente es más sencillo que ejecutarlos de forma remota. Sin embargo, ejecutar agentes de forma remota definitivamente también tiene algunos beneficios muy importantes.
Si los ejecuta localmente, corre el riesgo de que se interrumpan. Por ejemplo, si cierras tu computadora cuando regresas a casa del trabajo o vas a algún lugar de viaje y tienes que cerrar tu computadora, los agentes quedarán cortados. Ahora, en Mac, por ejemplo, puedes desactivar la suspensión si cierras la tapa de la computadora, pero en mi experiencia, eso hace que la computadora se caliente mucho y no recomiendo hacerlo. No funcionó muy bien cuando lo probé.
Sin embargo, si tiene agentes que se ejecutan de forma remota, por supuesto no se interrumpirán porque se están ejecutando en la nube o en otra computadora, que siempre está encendida y nunca cerrada. La desventaja de esto es, por supuesto, que tiene menos visión general de lo que están haciendo exactamente los agentes, y puede ser un poco complicado de configurar, aunque puede usar Claude Code o agentes de codificación para configurarlo de manera bastante simple.
Para mi configuración, tengo una computadora poderosa que uso cuando viajo y en la que ejecuto la mayoría de mis agentes. Sin embargo, también tengo una computadora secundaria donde tengo mis bots ejecutándose, mis bots OpenClaw, para que puedan trabajar en cualquier momento, y también puedo activar sesiones de Claude Code o Codex en esa computadora para que se ejecuten indefinidamente si quiero tener tareas que se ejecuten sin ser interrumpidas. Esto puede resultar muy útil. Una última alternativa es ejecutarlo en algún lugar de la nube, pero eso también tiene desventajas. En primer lugar, hay que almacenar documentos o secretos en la nube, lo que puede ser riesgoso y algo que personalmente quiero evitar. Y sí, básicamente también es un poco complicado de configurar.
Conclusión
En este artículo, hablé de cómo ejecutar agentes durante períodos de tiempo más prolongados. Hablé de por qué esto es importante y destaqué cómo le permite realizar más trabajo como ingeniero. Además, cubrí técnicas específicas para permitir que los agentes se ejecuten durante largos períodos de tiempo, incluido otorgarles los permisos que necesitan, decirles cómo verificar su propio trabajo, cómo hacer una revisión del código de agente y cómo ejecutar agentes de forma remota para garantizar que nunca sean interrumpidos. Creo que todas estas técnicas son bastante importantes y debería comenzar a implementarlas todas para garantizar que sus agentes puedan ejecutarse de forma autónoma durante el mayor tiempo posible hasta que completen su trabajo. Además, también creo que la ejecución remota de agentes será cada vez más popular en el futuro, considerando que realmente no tiene sentido ejecutar todo en su computadora local, dado que inevitablemente se apagará en determinados momentos, lo que interrumpirá a sus agentes. Así que esa es definitivamente una dirección a la que debemos prestar atención.
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