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Sin LangChain ni bases de datos vectoriales. Orquesta Claude, DeepSeek u Ollama con peticiones HTTP directas. Prueba todo con FakeBrain y pytest. Incluye código fuente completo y un proyecto final donde el agente construye un juego de Snake de forma autónoma.","coverFeatured",{"_51":52},"url","https://d2sofvawe08yqg.cloudfront.net/build-your-own-coding-agent-es/s_featured?1771967709&1771967709","coverFeatured2x",{"_51":55},"https://d2sofvawe08yqg.cloudfront.net/build-your-own-coding-agent-es/s_featured2x?1771967709&1771967709","authors",[58,65],{"_9":59,"_60":61,"_5":62},"Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6UHJvZHVjdEF1dGhvci84MTM1MQ","name","J. 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Parte III: La Frontera

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Tabla de contenidos

\nPrefacio\n
- \nPara Quién es Este Libro\n
- \nLo Que Vas a Construir\n
- \nEnfoque de Pruebas\n
- \nEjemplos de Código\n
- \nConvenciones Utilizadas en Este Libro\n
\n
\nParte I: El Cerebro\n
\nCapítulo 1: El Manifiesto Cero Magia\n
- \n¿Qué es realmente un Agente?\n
- \nQué Vamos a Construir\n
- \nConfiguración del Proyecto\n
- \nLa Excepción AgentStop\n
- \nLa Clase Agent\n
- \nDefiniendo el éxito con pruebas\n
- \nEl Bucle Principal\n
- \nEjecútalo\n
- \nConclusión\n
\n
\nCapítulo 2: La Solicitud sin Procesar\n
- \nObtener una Clave API\n
- \nLa Bóveda (.env)\n
- \nLa Anatomía de una Solicitud\n
- \nEl Código\n
- \nEjecútalo\n
- \nResolución de problemas\n
- \nLimpieza\n
- \nConclusión\n
\n
\nCapítulo 3: El Bucle Infinito\n
- \nLa Ilusión de la Memoria\n
- \nEl Problema de las Pruebas\n
- \nTipos de Respuesta\n
- \nEl Patrón del Cerebro Falso\n
- \nDefiniendo el Éxito\n
- \nLa Clase Claude\n
- \nLa Clase Agent (Actualizada)\n
- \nEl bucle principal (Actualizado)\n
- \nVerificar que las Pruebas Pasen\n
- \nProbar la Memoria\n
- \nEl Problema de la Ventana de Contexto\n
- \nConclusión\n
\n
\nCapítulo 4: El Adaptador Universal\n
- \nEl Patrón Adaptador\n
- \nResiliencia HTTP\n
- \nLa Interfaz Brain\n
- \nEl FakeBrain (Actualizado)\n
- \nEl Cerebro Claude (Refactorizado)\n
- \nEl Cerebro DeepSeek\n
- \nEl Registro de BRAINS\n
- \nLa Clase Agent (Actualizada)\n
- \nPruebas para Soporte Multi-Cerebro\n
- \nEl Bucle Principal (Actualizado)\n
- \nConfiguración de DeepSeek\n
- \nPruébalo\n
- \n“Solo Movimos Código”\n
- \nConclusión\n
\n
\nParte II: Las Manos\n
\nCapítulo 5: El Protocolo de Herramientas\n
- \nCómo Funcionan Realmente las Herramientas\n
- \nDefiniendo la Interfaz de Herramientas\n
- \nLa Herramienta ReadFile\n
- \nLa Herramienta WriteFile\n
- \nFunciones Auxiliares de Herramientas\n
- \nActualizando la Clase Thought\n
- \nActualizando la Clase Claude\n
- \nLa Clase Agent con Herramientas\n
- \nEl Bucle Principal\n
- \nPruébalo\n
- \nConclusión\n
\n
\nCapítulo 6: El Scratchpad (Memoria)\n
- \nLa Memoria “Cero Magia”\n
- \nLa Clase Memory\n
- \nLa Clase ToolContext\n
- \nLa Herramienta SaveMemory\n
- \nActualizando la Clase Claude\n
- \nElaboración del Prompt del Sistema\n
- \nActualizando la Clase Agent\n
- \nEl Bucle Principal (Actualizado)\n
- \nPrueba de Persistencia\n
- \nConclusiones\n
\n
\nCapítulo 7: El Arnés de Seguridad (Modo Planificación)\n
- \nEl Concepto\n
- \nPrimero las Pruebas\n
- \nExtendiendo ToolContext\n
- \nLa Herramienta WriteFile Protegida\n
- \nLa Clase Agent (Actualizada)\n
- \nEl Bucle Principal (Actualizado)\n
- \nProbando el Arnés de Pruebas\n
- \nLa Psicología del “Plan”\n
- \nConclusión\n
\n
\nCapítulo 8: El Pipeline de Contexto (Mapeo y Búsqueda)\n
- \nLa Herramienta ListFiles\n
- \nLa Herramienta SearchCodebase\n
- \nActualizar la Lista de herramientas\n
- \nLa Prueba “Zoom In”\n
- \nEspera, ¿esto es RAG?\n
- \nConclusión\n
\n
\nCapítulo 9: La Prueba de Realidad (Ejecutar Código)\n
- \nEl Ciclo de Retroalimentación\n
- \nPrimero las Pruebas\n
- \nLa Herramienta RunCommand\n
- \nLa Trampa Interactiva\n
- \nLa Demostración de Auto-Reparación\n
- \nEl flujo de trabajo de TDD\n
- \nLa Edición Quirúrgica\n
- \nEl Bucle Cerrado\n
- \nCompactación del Contexto\n
- \nConsideraciones de Seguridad\n
- \nConclusión\n
\n
\nParte III: La Frontera\n
\nCapítulo 10: Desconectándose (Modelos locales)\n
- \nEl compromiso\n
- \nInstalación de Ollama\n
- \nLa Clase Cerebro de Ollama\n
- \nEjecutando con Ollama\n
- \nEl Experimento del “Bucle Infinito”\n
- \nLas Diferencias Prácticas\n
- \nEl Flujo de Trabajo Híbrido\n
- \nSelección de Modelos\n
- \nResolución de problemas de Ollama\n
- \nConclusión\n
\n
\nCapítulo 11: La Extensión (Búsqueda Web)\n
- \nPaso 1: El Meta-Prompt\n
- \nPaso 2: La Cirugía\n
- \nPaso 3: La Implementación de Referencia\n
- \nPaso 4: Las Pruebas\n
- \nAutomodificación\n
- \nConclusión\n
\n
\nCapítulo 12: El Proyecto Final (Construyendo un Juego)\n
- \nPaso 1: Preparación\n
- \nPaso 2: El Arquitecto (Modo de Planificación)\n
- \nPaso 3: El Constructor (Modo de Acción)\n
- \nPaso 4: La Verificación de la Realidad\n
- \nPaso 5: El Giro (Expansión de Características)\n
- \nLo Que Sale Mal\n
- \nConclusión\n
- \nEpílogo\n
\n
\nAgradecimientos\n

Prefacio

Para Quién es Este Libro

Eres un ingeniero de software escéptico del bombo publicitario de la IA.

Has visto las demostraciones. Has probado los frameworks. Has visto cómo tu aplicación de LangChain alucina hasta borrar una base de datos en producción. Y piensas: “Tiene que haber una mejor manera.”

La hay. Este libro es para desarrolladores que quieren entender qué está sucediendo realmente cuando se ejecuta un agente de IA. No los diagramas de marketing. No las abstracciones del “Motor de Razonamiento”. Las peticiones HTTP reales. El while loop real.

Si puedes leer Python y has construido una aplicación web o una herramienta de CLI antes, tienes todo lo que necesitas.

Lo Que Vas a Construir

Nanocode es un agente de programación que se ejecuta en tu terminal. Al final de este libro, podrá:

\nLeer y escribir archivos en tu base de código\n
\nEjecutar comandos de shell\n
\nBuscar código usando Python puro\n
\nRecordar contexto entre sesiones\n
\nSolicitar permiso antes de operaciones peligrosas\n
\nBuscar en la web documentación y respuestas\n

Lo construirás desde cero usando solo requests, subprocess y pytest. Sin LangChain. Sin bases de datos vectoriales. Sin “frameworks de orquestación”. Solo Python que puedes depurar con print().

La única excepción: El Capítulo 11 añade ddgs para búsqueda web—una única dependencia ligera.

Enfoque de Pruebas

Este libro utiliza un enfoque de “pruebas en paralelo”. Para cada funcionalidad:

\nIntroducimos el concepto—por qué lo necesitamos\n
\nMostramos la prueba primero, para que sepas cómo se ve el éxito\n
\nImplementamos el código para hacer que la prueba pase\n
\nVerificamos con pytest\n

Esto enseña el pensamiento del Desarrollo Guiado por Pruebas sin toda la ceremonia de rojo-verde-refactorizar en formato impreso. También resuelve un problema crítico: no puedes probar una aplicación basada en LLM llamando realmente al LLM. Las llamadas a la API son lentas, costosas y no deterministas.

A partir del Capítulo 3, introducimos el patrón FakeBrain—un doble de prueba que devuelve respuestas predecibles. Esto te permite ejecutar toda tu suite de pruebas sin hacer una sola llamada a la API ni gastar un solo centavo.

Ejemplos de Código

Este libro sigue un enfoque de “Código Primero”. Cada capítulo se construye sobre el anterior, y cada ejemplo de código se extrae de archivos funcionales.

Para obtener el código:

\nGitHub: Clona o descarga desde GitHub.¹\n
\nLeanpub: El código fuente completo también está incluido en los recursos descargables con tu compra.\n

El código está organizado por capítulos (ch01/, ch02/, etc.). Cada carpeta contiene:

\nnanocode.py — El agente completo y ejecutable para ese capítulo\n
\ntest_nanocode.py — Pruebas que verifican que el código funciona sin llamadas a la API\n

Puedes copiar cualquier carpeta de capítulo y comenzar desde allí. Ejecuta pytest para verificar que tu código coincide con el comportamiento esperado.

Convenciones Utilizadas en Este Libro

A lo largo del libro, verás tres tipos de notas especiales:

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$\"An$

Advertencia: Riesgos de seguridad o protección. Presta atención a estos—ignorarlos puede llevar a archivos eliminados o claves API filtradas.

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$\"An$

Nota al Margen: Análisis en profundidad y digresiones. Contexto útil, pero puedes saltártelos en una primera lectura sin perder el hilo.

Los análisis de código siguen un patrón consistente: primero el contexto (por qué necesitamos este código), luego el código en sí, y después una explicación línea por línea de las partes importantes.

Es hora de escribir código.

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https://github.com/owenthereal/build-your-own-coding-agent↩︎

Parte I: El Cerebro

En estos capítulos iniciales, usted construirá el esqueleto de un agente: un bucle while que se comunica con Claude a través de HTTP puro. Para el Capítulo 4, habrá implementado soporte para múltiples proveedores LLM mediante el Adapter Pattern, y comprenderá que un “agente de IA” es simplemente un bucle, un cerebro y una lista de mensajes.

Capítulo 1: El Manifiesto Cero Magia

Si has intentado construir una aplicación de IA en los últimos dos años, probablemente hayas sentido la “Fatiga de Frameworks.”

Instalas una biblioteca popular. Importas un ReasoningEngine. Llamas a .run(). Funciona como por arte de magia en el ejemplo “Hello World”. Pero en el momento en que intentas hacer algo real —como editar una línea específica en un archivo Python sin eliminar las importaciones— se rompe.

Y como usaste un framework, no puedes arreglarlo. Te quedas atascado excavando a través de capas de clases abstractas, patrones factory y “Chains” tratando de encontrar el único prompt que está causando la alucinación.

No vamos a hacer eso aquí.

Este libro es una rebelión contra la “Magia”. Vamos a tomar el enfoque “Cero Magia”: construir un agente de programación de nivel producción llamado Nanocode en Python puro. Sin LangChain, sin AutoGPT, sin Pydantic.

¿Por qué? Porque un agente autónomo no es magia. Es solo un bucle while.

¿Qué es realmente un Agente?

Si dejamos de lado el marketing de capital de riesgo, un “Agente” es simplemente un termostato.

Un termostato lee la temperatura (entrada), la compara con el objetivo (decisión) y enciende el calentador (acción). Luego espera y repite. Eso es todo. Un agente de IA hace lo mismo, solo que con texto en lugar de temperatura.

\"El — Figura 1. El Bucle del Agente: La entrada del usuario fluye a través de un bucle while donde la Entrada (Sensor) alimenta al Cerebro/LLM (Controlador), que activa las Herramientas (Actuador), volviendo a la Entrada hasta que el Cerebro produce una Respuesta.

Más específicamente, un agente tiene cuatro partes. El Cerebro es el LLM —una función sin estado donde envías texto y devuelve texto. Llama a las Herramientas —funciones como Leer Archivo y Ejecutar Comando— para interactuar con el mundo exterior. Todo esto se encuentra dentro de un Bucle (un while True) que sigue ciclando hasta que la tarea está terminada, con la Memoria —solo una lista de Python— acumulando el historial de conversación en el camino. (La lista muere cuando el programa termina; añadiremos almacenamiento persistente en el Capítulo 6.)

Si puedes escribir un bucle while, puedes construir un agente.

Al construirlo desde cero, tendrás algo que los usuarios de frameworks no tienen: control. Cuando nuestro agente se quede atascado en un bucle, sabrás exactamente qué línea de código lo causó. Cuando la factura de la API se vuelva demasiado alta, verás exactamente dónde se están fugando los tokens.

Qué Vamos a Construir

Nanocode es una herramienta CLI que se ejecuta en tu terminal. Hablas con ella como si fuera un colega. Lee tus archivos. Ejecuta tus comandos. Edita tu código.

Al final de este libro, la habrás conectado a Claude Sonnet 4.6 (o DeepSeek, o un modelo local a través de Ollama). Le darás manos —herramientas para leer archivos, escribir archivos y ejecutar comandos de shell— y ojos para buscar en tu base de código. Y construirás un arnés de seguridad para que no pueda ejecutar accidentalmente rm -rf /.

Configuración del Proyecto

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1. Inicializar el Proyecto

1 mkdir nanocode\n2 cd nanocode\n3 git init\n

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2. Crear un Entorno Virtual

Nunca instales herramientas de IA de forma global. Entran en conflicto con los paquetes del sistema.

1 # Mac/Linux\n2 python3 -m venv venv\n3 source venv/bin/activate\n4 \n5 # Windows\n6 python -m venv venv\n7 venv\\Scripts\\activate\n

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3. Instalar Dependencias

Solo necesitamos tres bibliotecas:

\nrequests — Para comunicarse con las APIs de LLM.\n
\npython-dotenv — Para cargar las claves API desde un archivo .env.\n
\npytest — Para probar nuestro código sin realizar llamadas API.\n

Crea requirements.txt:

1 requests\n2 python-dotenv\n3 pytest\n

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Instalación:

1 pip install -r requirements.txt\n

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4. Asegura Tus Claves

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$\"An$

Advertencia: Si subes tu clave de API a GitHub, los bots la detectarán y vaciarán tu cuenta en cuestión de minutos.

Crea .gitignore:

1 .env\n2 __pycache__/\n3 venv/\n4 .DS_Store\n5 .nanocode/\n

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La Excepción AgentStop

Antes de escribir el bucle de eventos, necesitamos un mecanismo de salida limpia. Una excepción es mejor que tener sentencias break dispersas por todo el código.

El Contexto: Las excepciones no son solo para errores; también son un mecanismo de control de flujo. Cuando el usuario escribe /q, lanzamos AgentStop. El bucle principal la captura y sale limpiamente.

El Código:

1 # --- Exceptions ---\n2 \n3 class AgentStop(Exception):\n4     \"\"\"Raised when the agent should stop processing.\"\"\"\n5     pass\n

\n\n

Esto va en la parte superior de nanocode.py. Es una excepción marcadora—sin lógica, solo una señal.

La Clase Agent

Ahora la abstracción fundamental: la clase Agent. Mantiene el estado y la lógica en un solo lugar, lo que facilita las pruebas.

El Contexto: Podríamos poner toda la lógica en main(). Pero entonces tendríamos que simular input() y print() para probarla. Al extraer la lógica en Agent.handle_input(), podemos probarla directamente.

El Código:

10 class Agent:\n11     \"\"\"A coding agent that processes user input.\"\"\"\n12 \n13     def __init__(self):\n14         pass\n15 \n16     def handle_input(self, user_input):\n17         \"\"\"Handle user input. Returns output string, raises AgentStop to quit.\"\"\"\n18         if user_input.strip() == \"/q\":\n19             raise AgentStop()\n20 \n21         if not user_input.strip():\n22             return \"\"\n23 \n24         return f\"You said: {user_input}\\n(Agent not yet connected)\"\n

\n\n

La explicación detallada:

\nLíneas 13-14: Constructor vacío por ahora. Añadiremos brain y tools en capítulos posteriores.\n
\nLíneas 18-19: Verifica el comando de salida /q. Lanza AgentStop en lugar de devolver un valor especial.\n
\nLíneas 21-22: Omite la entrada vacía. Devuelve una cadena vacía (sin salida para mostrar).\n
\nLínea 24: Devuelve la entrada como eco. Esto es provisional—más adelante, enviaremos esto al Brain.\n

Definiendo el éxito con pruebas

Antes de escribir el bucle principal, necesitamos pruebas.

Crea test_nanocode.py:

 1 import pytest\n 2 from nanocode import Agent, AgentStop\n 3 \n 4 \n 5 def test_handle_input_returns_string():\n 6     \"\"\"Verify handle_input returns a string for normal input.\"\"\"\n 7     agent = Agent()\n 8     result = agent.handle_input(\"hello\")\n 9     assert isinstance(result, str)\n10     assert \"hello\" in result\n11 \n12 \n13 def test_empty_input_returns_empty_string():\n14     \"\"\"Verify empty/whitespace input returns empty string.\"\"\"\n15     agent = Agent()\n16     assert agent.handle_input(\"\") == \"\"\n17     assert agent.handle_input(\"   \") == \"\"\n18     assert agent.handle_input(\"\\n\") == \"\"\n19 \n20 \n21 def test_quit_command_raises_agent_stop():\n22     \"\"\"Verify /q raises AgentStop exception.\"\"\"\n23     agent = Agent()\n24     with pytest.raises(AgentStop):\n25         agent.handle_input(\"/q\")\n26 \n27 \n28 def test_quit_command_with_whitespace():\n29     \"\"\"Verify /q works with surrounding whitespace.\"\"\"\n30     agent = Agent()\n31     with pytest.raises(AgentStop):\n32         agent.handle_input(\"  /q  \")\n

\n\n

Ejecute las pruebas:

1 pytest test_nanocode.py -v\n

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1 test_nanocode.py::test_handle_input_returns_string PASSED\n2 test_nanocode.py::test_empty_input_returns_empty_string PASSED\n3 test_nanocode.py::test_quit_command_raises_agent_stop PASSED\n4 test_nanocode.py::test_quit_command_with_whitespace PASSED\n

\n\n

Todo verde. Nuestro agente maneja los casos básicos correctamente.

\n\n\n\n

$\"An$

Aparte: ¿Por qué pytest? Detecta las funciones que comienzan con test_ y las ejecuta. Sin código repetitivo, sin necesidad de clases. El código de prueba es Python puro, sin magia.

El Bucle Principal

Ahora el envoltorio delgado de I/O que conecta el agente con la terminal:

29 def main():\n30     agent = Agent()\n31     print(\"⚡ Nanocode v0.1 initialized.\")\n32     print(\"Type '/q' to quit.\")\n33 \n34     while True:\n35         try:\n36             user_input = input(\"\\n❯ \")\n37             output = agent.handle_input(user_input)\n38             if output:\n39                 print(output)\n40 \n41         except (AgentStop, KeyboardInterrupt):\n42             print(\"\\nExiting...\")\n43             break\n44 \n45 \n46 if __name__ == \"__main__\":\n47     main()\n

\n\n

La Explicación Detallada:

\nLíneas 30-32: Crea el agente e imprime los mensajes de inicio.\n
\nLínea 36: input() se bloquea y espera a que el usuario escriba algo.\n
\nLíneas 37-39: Llama a handle_input() e imprime cualquier salida.\n
\nLíneas 41-43: Captura AgentStop (desde /q) o KeyboardInterrupt (desde Ctrl+C) y sale limpiamente.\n

\n\n\n\n

$\"An$

Nota adicional: La función input() de Python lee una línea a la vez. Todos los prompts en este libro son de una sola línea. Esto mantiene el código simple—los agentes en producción utilizan métodos de entrada más sofisticados como readline o TUIs completos.

Observa la separación: Agent.handle_input() contiene toda la lógica. main() es solo el pegamento de E/S. Esto hace que el agente sea comprobable sin necesidad de simular stdin/stdout.

Ejecútalo

1 python nanocode.py\n

\n\n

Debería ver:

 1 ⚡ Nanocode v0.1 initialized.\n 2 Type '/q' to quit.\n 3 \n 4 ❯ hello\n 5 You said: hello\n 6 (Agent not yet connected)\n 7 \n 8 ❯ /q\n 9 \n10 Exiting...\n

\n\n

Este es el chasis. El motor viene después.

Conclusión

Eso es el chasis: una clase Agent, un método handle_input(), un bucle while True. Todavía no hace nada útil, pero todo lo que construiremos a partir de aquí se conecta a este esqueleto. Las pruebas aseguran que no rompamos lo que ya funciona mientras avanzamos.

Capítulo 2: La Solicitud sin Procesar

La mayoría de los tutoriales te dirán que ejecutes pip install anthropic. No vamos a hacer eso.

Los SDK ocultan la verdad. Añaden capas de abstracción que hacen que un “Hola Mundo” sea fácil pero convierten la depuración de un “Error 400” en una pesadilla. Cuando aprendes el SDK, aprendes el SDK. Cuando aprendes la llamada HTTP sin procesar, aprendes el protocolo que está debajo de cada SDK.

Vamos a enviar un mensaje a Claude usando solamente la biblioteca requests. Claude es el modelo de lenguaje insignia de Anthropic—uno de los modelos más capaces para tareas de programación.

Obtener una Clave API

Para hablar con Claude, necesitas una Clave API. Esta es una larga cadena de caracteres que actúa como tu tarjeta de crédito.

\nVe a la Consola de Anthropic.¹\n
\nRegístrate y añade un método de pago (crédito mínimo de $5).\n
\nCrea una nueva Clave API y nómbrala nanocode.\n
\nCopia la clave (comienza con sk-ant-...).\n

\n\n\n\n

$\"An$

Advertencia: Trata esta clave como una contraseña. Cualquiera que la tenga puede gastar tu dinero.

La Bóveda (.env)

Necesitamos un lugar seguro para almacenar esta clave. Nunca ponemos claves directamente en el código.

Crea un archivo llamado .env en la raíz de tu proyecto:

1 touch .env\n

\n\n

Ábralo y pegue su clave:

1 ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-...\n

\n\n

Instalamos python-dotenv en el Capítulo 1 exactamente para este propósito—lee .env y carga los valores en os.environ.

La Anatomía de una Solicitud

Para comunicarnos con un LLM, enviamos una solicitud HTTP POST a:

https://api.anthropic.com/v1/messages

Esta solicitud necesita tres elementos: autenticación en los encabezados (tu clave de API), configuración en el cuerpo (qué modelo, cuántos tokens) y el mensaje en sí.

Los Encabezados

Anthropic requiere tres encabezados:

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Header	Value	Purpose
`x-api-key`	Tu clave secreta	Autenticación
`anthropic-version`	`2023-06-01`	Versión de API
`content-type`	`application/json`	Formato

La Carga Útil

La “API de Mensajes” espera una lista de diccionarios de mensajes:

1 \"messages\": [\n2     {\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello, world!\"}\n3 ]\n

\n\n

Cada mensaje tiene un role (ya sea \"user\" o \"assistant\") y content (el texto).

El Código

Crea un archivo llamado test_api.py. Esta es una “prueba de humo” para comprobar que nuestra conexión funciona. Lo eliminaremos más tarde.

El Contexto: Estamos escribiendo código lineal y procedimental. Sin funciones, sin clases. Queremos ver el nivel más básico.

El Código:

 1 import os\n 2 import requests\n 3 import json\n 4 from dotenv import load_dotenv\n 5 \n 6 # 1. Load the vault\n 7 load_dotenv()\n 8 api_key = os.getenv(\"ANTHROPIC_API_KEY\")\n 9 \n10 # Basic check so we don't crash with a confusing \"NoneType\" error later\n11 if not api_key:\n12     print(\"Error: ANTHROPIC_API_KEY not found in .env\")\n13     exit(1)\n14 \n15 # 2. Define the target\n16 url = \"https://api.anthropic.com/v1/messages\"\n17 \n18 # 3. Authenticate\n19 headers = {\n20     \"x-api-key\": api_key,\n21     \"anthropic-version\": \"2023-06-01\",\n22     \"content-type\": \"application/json\"\n23 }\n24 \n25 # 4. Construct the payload\n26 payload = {\n27     \"model\": \"claude-sonnet-4-6\",\n28     \"max_tokens\": 4096,\n29     \"messages\": [\n30         {\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello, are you ready to code?\"}\n31     ]\n32 }\n33 \n34 # 5. Fire! (No safety net)\n35 print(\"📡 Sending request to Claude...\")\n36 response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=120)\n37 \n38 # 6. Inspect the raw result\n39 print(f\"Status: {response.status_code}\")\n40 \n41 if response.status_code == 200:\n42     # Success: Print the beautiful JSON\n43     print(\"Response:\")\n44     print(json.dumps(response.json(), indent=2))\n45 else:\n46     # Failure: Print the ugly raw text so we can debug\n47     print(\"Error:\", response.text)\n

\n\n

La Explicación Detallada:

\nLínea 7: load_dotenv() encuentra el archivo .env y carga las variables en os.environ.\n
\nLínea 8: Obtenemos la clave API. Nunca la codifiques directamente en el código.\n
\nLíneas 11-13: Validación básica. Sin esto, una clave faltante causa un error confuso de NoneType en el diccionario de headers.\n
\nLínea 21: El header anthropic-version es obligatorio. Si lo omites, la API te rechazará.\n
\nLínea 27: claude-sonnet-4-6 especifica qué modelo queremos.\n
\nLínea 28: max_tokens es requerido. Limita la longitud de la respuesta y previene costos descontrolados.\n
\nLínea 36: Enviamos la petición con un timeout de 2 minutos. Sin try/except—si la red está caída, dejamos que Python falle. Necesitas ver dónde falla.\n
\nLíneas 41-47: Verificamos el código de estado. 200 significa éxito (impresión formateada del JSON). Cualquier otro código significa que imprimimos el texto del error en bruto para depuración.\n

Ejecútalo

1 python test_api.py\n

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Si todo funciona, debería ver:

Status: 200\nResponse:\n{\n  \"id\": \"msg_01...\",\n  \"type\": \"message\",\n  \"role\": \"assistant\",\n  \"content\": [\n    {\n      \"type\": \"text\",\n      \"text\": \"Hello! Yes, I'm ready to code...\"\n    }\n  ],\n  \"stop_reason\": \"end_turn\",\n  \"usage\": {\n    \"input_tokens\": 15,\n    \"output_tokens\": 81\n  }\n}\n

\n\n

Resolución de problemas

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Error	Causa	Solución
401 Unauthorized	Clave API incorrecta	Verifica que `.env` se está cargando. Imprime `os.environ.get(\"ANTHROPIC_API_KEY\")` para verificar.
400 Bad Request	JSON mal formado	¿Olvidaste `max_tokens`? ¿Es `messages` una lista?
429 Rate Limit	Demasiadas solicitudes o sin créditos	Espera, o añade créditos a tu cuenta.

Limpieza

Probamos que podemos hablar con el cerebro. Elimina test_api.py: ya no lo necesitamos.

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$\"An$

Nota al margen: Este test_api.py es código desechable, una prueba de humo de un solo uso. Las pruebas automatizadas reales (con FakeBrain y pytest) llegan en el Capítulo 3. Siempre deberías eliminar este archivo después de verificar que tu conexión API funciona.

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$\"An$

Nota al margen: Para monitorear tu gasto, revisa la pestaña de Uso en la Consola de Anthropic. A principios de 2026, una sesión típica de programación con 20-30 intercambios cuesta entre $0.10-$0.50 con Claude Sonnet. El campo usage en la parte inferior del JSON de respuesta muestra el conteo exacto de tokens; podrías registrar estos datos para hacer un seguimiento programático de los costos.

Conclusión

Esa es una llamada API sin procesar: encabezados, carga útil JSON, análisis de respuesta. No hay abstracción entre tú y el nivel bajo. Cuando algo se rompa (y se romperá), sabrás exactamente qué capa falló porque solo hay una capa.

Un problema: Claude tiene amnesia total. Cada solicitud es una pizarra en blanco. Vamos a simular la memoria reproduciendo todo el historial de conversación en cada turno.

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https://console.anthropic.com/settings/keys↩︎

Capítulo 3: El Bucle Infinito

Tenemos un problema.

Ejecuta el script del Capítulo 2 dos veces. Di “Me llamo Alice”. Claude te saluda. Ejecútalo de nuevo y pregunta “¿Cuál es mi nombre?” Claude responde “No lo sé”.

Esto ocurre porque los LLM son sin estado. Tienen amnesia total. Cada solicitud es como si fuera la primera vez que te conocen.

Para construir un agente, necesitamos arreglar esto creando una memoria artificial.

La Ilusión de la Memoria

La “memoria” en un LLM no es un disco duro. Es un archivo de registro.

Cuando chateas con ChatGPT, no “recuerda” lo que dijiste hace 5 minutos. Entre bastidores, el código envía el historial completo de la conversación al modelo con cada nuevo mensaje.

\"Acumulación — Figura 2. Acumulación de contexto: El Turno 1 envía solo “Usuario: Hola” a la API. El Turno 2 envía el historial completo—“Usuario: Hola”, “Asistente: Hola”, “Usuario: ¿Cómo estás?”—a la API.

El modelo ve la transcripción completa cada vez. Ese es el truco.

Vamos a implementar este bucle de contexto manualmente. Pero primero, necesitamos hacer que nuestro código sea comprobable.

El Problema de las Pruebas

Aquí hay una verdad difícil: no puedes probar una aplicación basada en LLM haciendo llamadas reales al LLM.

Las llamadas a la API son lentas (2-10 segundos cada una), costosas (dinero real por llamada) y no deterministas (podrías obtener una respuesta diferente cada vez). Imagina ejecutar una suite de pruebas que cuesta $5 y tarda 20 minutos. Nunca la ejecutarías.

La solución es la inyección de dependencias. En lugar de hacer una codificación estática de la llamada a la API dentro de nuestro agente, pasamos un objeto “cerebro”. En producción, el cerebro es Claude. En las pruebas, el cerebro es una simulación que devuelve respuestas predecibles.

Estableceremos este patrón ahora, antes de escribir más código de producción.

Tipos de Respuesta

Antes de construir el cerebro, necesitamos definir lo que devuelve. La API de Claude envía JSON complejo con múltiples bloques de contenido. Necesitamos objetos Python simples con los que trabajar.

El Contexto: Claude puede devolver texto, llamadas a herramientas o ambos en una sola respuesta. Necesitamos clases de datos para representar estas posibilidades.

El Código:

17 class ToolCall:\n18     \"\"\"A tool invocation request from the brain.\"\"\"\n19 \n20     def __init__(self, id, name, args):\n21         self.id = id\n22         self.name = name\n23         self.args = args  # dict\n

\n\n

ToolCall representa al cerebro pidiéndonos ejecutar una herramienta. El id es un identificador único para el seguimiento (Claude lo necesita cuando le informamos los resultados). El name es qué herramienta ejecutar. El args es un diccionario de parámetros.

No usaremos ToolCall todavía—el cerebro no puede llamar a herramientas—pero lo definimos ahora porque es parte del tipo de respuesta Thought. Cuando agreguemos herramientas, Claude devolverá estos cuando quiera leer un archivo o ejecutar un comando.

26 class Thought:\n27     \"\"\"Standardized response from any Brain.\"\"\"\n28 \n29     def __init__(self, text=None, tool_calls=None):\n30         self.text = text  # str or None\n31         self.tool_calls = tool_calls or []  # list of ToolCall\n

\n\n

Un Thought es lo que el cerebro devuelve después de pensar. Puede contener texto, llamadas a herramientas, ambos o ninguno. Esta abstracción nos permitirá reemplazar Claude por DeepSeek más adelante sin cambiar ningún otro código.

El Patrón del Cerebro Falso

Ahora podemos construir un cerebro falso para realizar pruebas.

El Contexto: Necesitamos un cerebro que devuelva respuestas predecibles, rastree cuántas veces fue llamado y registre qué conversación recibió.

El Código:

class FakeBrain:\n    \"\"\"Fake brain for testing - returns predictable responses.\"\"\"\n\n    def __init__(self, responses=None):\n        self.responses = responses or [Thought(text=\"Fake response\")]\n        self.call_count = 0\n        self.last_conversation = None\n\n    def think(self, conversation):\n        self.last_conversation = list(conversation)  # Store a copy\n        if self.call_count < len(self.responses):\n            response = self.responses[self.call_count]\n            self.call_count += 1\n            return response\n        return Thought(text=\"No more responses\")\n

\n\n

Esto va en test_nanocode.py, no en el código de producción. Observa que FakeBrain tiene la misma interfaz que tendrá nuestro cerebro real—un método think() que toma una conversación y devuelve un Thought.

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$\"An$

Nota al margen: Este patrón—reemplazar una dependencia real con una simulación predecible para pruebas—se llama inyección de dependencias. El artículo de Martin Fowler “Mocks Aren’t Stubs”¹ explica las variaciones (fakes, stubs, mocks, spies). Para las pruebas de LLM, normalmente todo lo que necesitas es un fake simple con respuestas predefinidas.

Definiendo el Éxito

Antes de escribir el código de producción, definamos cómo se ve el éxito. Estas pruebas guiarán nuestra implementación.

Prueba 1: El cerebro devuelve una respuesta

1 def test_handle_input_returns_brain_response():\n2     \"\"\"Verify handle_input returns the brain's response text.\"\"\"\n3     brain = FakeBrain(responses=[Thought(text=\"Hello from brain!\")])\n4     agent = Agent(brain=brain)\n5     result = agent.handle_input(\"hi\")\n6     assert result == \"Hello from brain!\"\n

\n\n

Observe que pasamos brain=brain al Agent. Esto es la inyección de dependencias en acción.

Prueba 2: La conversación se acumula

 1 def test_conversation_accumulates():\n 2     \"\"\"Verify conversation list grows with each interaction.\"\"\"\n 3     brain = FakeBrain(responses=[\n 4         Thought(text=\"Response 1\"),\n 5         Thought(text=\"Response 2\")\n 6     ])\n 7     agent = Agent(brain=brain)\n 8 \n 9     agent.handle_input(\"First message\")\n10     assert len(agent.conversation) == 2  # user + assistant\n11 \n12     agent.handle_input(\"Second message\")\n13     assert len(agent.conversation) == 4  # 2 users + 2 assistants\n

\n\n

Después de cada intercambio, la conversación debe contener tanto el mensaje del usuario como la respuesta del asistente.

Prueba 3: Estructura correcta del mensaje

 1 def test_conversation_contains_correct_roles():\n 2     \"\"\"Verify conversation has correct role alternation.\"\"\"\n 3     brain = FakeBrain(responses=[Thought(text=\"AI response\")])\n 4     agent = Agent(brain=brain)\n 5 \n 6     agent.handle_input(\"User message\")\n 7 \n 8     assert agent.conversation[0][\"role\"] == \"user\"\n 9     assert agent.conversation[0][\"content\"] == \"User message\"\n10     assert agent.conversation[1][\"role\"] == \"assistant\"\n11     assert agent.conversation[1][\"content\"] == \"AI response\"\n

\n\n

Los mensajes deben tener el formato exacto que Claude espera: {\"role\": \"user\", \"content\": \"...\"}.

Test 4: Brain recibe la conversación

 1 def test_brain_receives_conversation():\n 2     \"\"\"Verify brain.think is called with the conversation list.\"\"\"\n 3     brain = FakeBrain()\n 4     agent = Agent(brain=brain)\n 5 \n 6     agent.handle_input(\"Test message\")\n 7 \n 8     assert brain.last_conversation is not None\n 9     assert len(brain.last_conversation) == 1\n10     assert brain.last_conversation[0][\"content\"] == \"Test message\"\n

\n\n

El cerebro debe recibir la conversación completa, no solo el mensaje actual.

Ejecuta estas pruebas ahora—todas deberían fallar:

1 pytest test_nanocode.py -v\n

\n\n

1 FAILED test_nanocode.py::test_handle_input_returns_brain_response\n2 FAILED test_nanocode.py::test_conversation_accumulates\n3 ...\n

\n\n

Bien. Ahora hagamos que pasen.

La Clase Claude

Ahora el verdadero cerebro.

El Contexto: Necesitamos una clase que envuelve la API de Claude. Debe manejar la autenticación, enviar el historial de conversación y analizar la respuesta para convertirla en un Thought.

El Código:

36 class Claude:\n37     \"\"\"Claude API - the brain of our agent.\"\"\"\n38 \n39     def __init__(self):\n40         self.api_key = os.getenv(\"ANTHROPIC_API_KEY\")\n41         if not self.api_key:\n42             raise ValueError(\"ANTHROPIC_API_KEY not found in .env\")\n43         self.model = \"claude-sonnet-4-6\"\n44         self.url = \"https://api.anthropic.com/v1/messages\"\n45 \n46     def think(self, conversation):\n47         headers = {\n48             \"x-api-key\": self.api_key,\n49             \"anthropic-version\": \"2023-06-01\",\n50             \"content-type\": \"application/json\"\n51         }\n52         payload = {\n53             \"model\": self.model,\n54             \"max_tokens\": 4096,\n55             \"messages\": conversation\n56         }\n57 \n58         print(\"(Claude is thinking...)\")\n59         response = requests.post(self.url, headers=headers, json=payload, timeout=120)\n60         response.raise_for_status()\n61         return self._parse_response(response.json()[\"content\"])\n

\n\n

La Explicación Detallada:

\nLíneas 39-41: Carga la clave API y falla rápidamente si no está presente.\n
\nLíneas 43-44: Almacena la configuración. Haremos el modelo configurable más adelante.\n
\nLínea 46: El método think() es la interfaz del cerebro—igual que FakeBrain.\n
\nLíneas 52-55: La carga útil incluye \"messages\": conversation—el historial completo, no solo el mensaje actual. Este es el bucle de contexto.\n
\nLínea 61: Analiza el formato de respuesta complejo de Claude para convertirlo en nuestro Thought simple.\n

Ahora el analizador de respuesta:

63     def _parse_response(self, content):\n64         \"\"\"Convert Claude's response format to Thought.\"\"\"\n65         text_parts = []\n66         tool_calls = []\n67 \n68         for block in content:\n69             if block[\"type\"] == \"text\":\n70                 text_parts.append(block[\"text\"])\n71             elif block[\"type\"] == \"tool_use\":\n72                 tool_calls.append(ToolCall(\n73                     id=block[\"id\"],\n74                     name=block[\"name\"],\n75                     args=block[\"input\"]\n76                 ))\n77 \n78         return Thought(\n79             text=\"\\n\".join(text_parts) if text_parts else None,\n80             tool_calls=tool_calls\n81         )\n

\n\n

La API de Claude devuelve una lista de “bloques de contenido”. Cada bloque tiene un type —ya sea \"text\" o \"tool_use\". Recopilamos todos los bloques de texto en una única cadena y convertimos los bloques tool_use en objetos ToolCall.

La Clase Agent (Actualizada)

Ahora actualizamos el Agent del Capítulo 1 para aceptar un cerebro y mantener un historial de conversación.

El Código:

 86 class Agent:\n 87     \"\"\"A coding agent with conversation memory.\"\"\"\n 88 \n 89     def __init__(self, brain):\n 90         self.brain = brain\n 91         self.conversation = []\n 92 \n 93     def handle_input(self, user_input):\n 94         \"\"\"Handle user input. Returns output string, raises AgentStop to quit.\"\"\"\n 95         if user_input.strip() == \"/q\":\n 96             raise AgentStop()\n 97 \n 98         if not user_input.strip():\n 99             return \"\"\n100 \n101         self.conversation.append({\"role\": \"user\", \"content\": user_input})\n102 \n103         try:\n104             thought = self.brain.think(self.conversation)\n105             text = thought.text or \"\"\n106             self.conversation.append({\"role\": \"assistant\", \"content\": text})\n107             return text\n108         except Exception as e:\n109             self.conversation.pop()  # Remove failed user message\n110             return f\"Error: {e}\"\n

\n\n

La explicación detallada:

\nLíneas 89-91: Acepta un cerebro mediante inyección de dependencias. Inicializa una lista de conversación vacía.\n
\nLínea 101: Añade el mensaje del usuario al historial antes de llamar al cerebro.\n
\nLíneas 103-107: Llama al cerebro, extrae el texto, añade la respuesta al historial.\n
\nLíneas 108-110: Si la llamada a la API falla, elimina el mensaje del usuario que acabamos de añadir. Esto mantiene la conversación en un estado válido.\n

Presta atención a la línea 101: añadimos el mensaje del usuario antes de llamar al cerebro. El cerebro necesita ver la conversación completa, incluyendo el mensaje actual.

\n\n

El bucle principal (Actualizado)

El bucle principal es ahora solo un envoltorio de E/S ligero:

115 def main():\n116     brain = Claude()\n117     agent = Agent(brain)\n118     print(\"⚡ Nanocode v0.2 (Conversation Memory)\")\n119     print(\"Type '/q' to quit.\\n\")\n120 \n121     while True:\n122         try:\n123             user_input = input(\"❯ \")\n124             output = agent.handle_input(user_input)\n125             if output:\n126                 print(f\"\\n{output}\\n\")\n127 \n128         except (AgentStop, KeyboardInterrupt):\n129             print(\"\\nExiting...\")\n130             break\n131 \n132 \n133 if __name__ == \"__main__\":\n134     main()\n

\n\n

Toda la lógica está en la clase Agent. El bucle simplemente lee la entrada, llama a handle_input(), e imprime el resultado. Esta separación hace que el agente sea verificable—podemos probar Agent.handle_input() directamente sin necesidad de simular input() o print().

Verificar que las Pruebas Pasen

Ejecuta las pruebas nuevamente:

1 pytest test_nanocode.py -v\n

\n\n

1 test_nanocode.py::test_handle_input_returns_brain_response PASSED\n2 test_nanocode.py::test_conversation_accumulates PASSED\n3 test_nanocode.py::test_conversation_contains_correct_roles PASSED\n4 test_nanocode.py::test_brain_receives_conversation PASSED\n

\n\n

Todo en verde. Las pruebas verifican nuestra implementación sin realizar una sola llamada a la API.

Probar la Memoria

Ahora probemos con el cerebro real:

1 python nanocode.py\n

\n\n

Pruebe esta conversación:

1 ❯ I am building a Python agent.\n2 (Claude is thinking...)\n3 \n4 That sounds exciting! Building a Python agent is a great project...\n5 \n6 ❯ What language am I using?\n7 (Claude is thinking...)\n8 \n9 You are using Python.\n

\n\n

La lista de conversación está cumpliendo su función.

El Problema de la Ventana de Contexto

Quizás estés pensando: “¿Puedo mantener esto funcionando para siempre?”

No.

En cada iteración del bucle, la lista messages crece:

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n

Turno	Tokens Aproximados
1	50
10	5.000
100	50.000

Eventualmente, alcanzas el límite de contexto—200k tokens para Claude Sonnet, 128k para DeepSeek, y tan bajo como 4k para algunos modelos locales. Si lo excedes, la API devuelve 400 Bad Request. Nuestro manejo de errores en la línea 108 captura esto y reporta el error, por lo que el agente no fallará silenciosamente. Pero la conversación está efectivamente bloqueada—cada mensaje subsiguiente también fallará, ya que el historial sigue siendo demasiado largo.

Por ahora, reiniciar el agente limpia el historial y te permite volver a empezar. Añadiremos una apropiada compactación de contexto—rastreando el uso de tokens desde la respuesta de la API y resumiendo automáticamente los mensajes antiguos antes de que desborden—cuando construyamos el bucle de retroalimentación en el Capítulo 9. Ahí es donde las conversaciones realmente se descontrolan, y donde la solución demostrará su valor.

\n\n

Conclusión

Claude ahora recuerda—o mejor dicho, lo hemos engañado para que piense que lo hace. La lista de conversación crece con cada turno, y FakeBrain nos permite probar todo sin gastar un centavo.

Ambos patrones se mantendrán a lo largo del resto del libro. Cada cerebro que construyamos (Claude, DeepSeek, Ollama) implementará la misma interfaz think(), y FakeBrain los probará a todos.

Un cabo suelto: nuestro código está directamente vinculado a la API de Anthropic. Si queremos añadir DeepSeek o un modelo local, tendríamos que duplicar mucho código.

\n\n

https://martinfowler.com/articles/mocksArentStubs.html↩︎

Capítulo 4: El Adaptador Universal

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El Patrón Adaptador

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Resiliencia HTTP

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La Interfaz Brain

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El FakeBrain (Actualizado)

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El Cerebro Claude (Refactorizado)

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El Cerebro DeepSeek

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El Registro de BRAINS

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La Clase Agent (Actualizada)

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Pruebas para Soporte Multi-Cerebro

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El Bucle Principal (Actualizado)

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Configuración de DeepSeek

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Pruébalo

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“Solo Movimos Código”

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Conclusión

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Parte II: Las Manos

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Capítulo 5: El Protocolo de Herramientas

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Cómo Funcionan Realmente las Herramientas

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Definiendo la Interfaz de Herramientas

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La Herramienta ReadFile

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La Herramienta WriteFile

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Funciones Auxiliares de Herramientas

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Actualizando la Clase Thought

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Actualizando la Clase Claude

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La Clase Agent con Herramientas

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El Bucle Principal

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Pruébalo

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Conclusión

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Capítulo 6: El Scratchpad (Memoria)

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La Memoria “Cero Magia”

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La Clase Memory

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La Clase ToolContext

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La Herramienta SaveMemory

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Actualizando la Clase Claude

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Elaboración del Prompt del Sistema

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Actualizando la Clase Agent

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El Bucle Principal (Actualizado)

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Prueba de Persistencia

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Conclusiones

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Capítulo 7: El Arnés de Seguridad (Modo Planificación)

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El Concepto

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Primero las Pruebas

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Extendiendo ToolContext

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La Herramienta WriteFile Protegida

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La Clase Agent (Actualizada)

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El Bucle Principal (Actualizado)

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Probando el Arnés de Pruebas

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La Psicología del “Plan”

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Conclusión

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Capítulo 8: El Pipeline de Contexto (Mapeo y Búsqueda)

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La Herramienta ListFiles

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La Herramienta SearchCodebase

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Actualizar la Lista de herramientas

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La Prueba “Zoom In”

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Espera, ¿esto es RAG?

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Conclusión

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Capítulo 9: La Prueba de Realidad (Ejecutar Código)

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El Ciclo de Retroalimentación

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Primero las Pruebas

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La Herramienta RunCommand

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La Trampa Interactiva

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La Demostración de Auto-Reparación

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El flujo de trabajo de TDD

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La Edición Quirúrgica

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El Bucle Cerrado

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Compactación del Contexto

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Consideraciones de Seguridad

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Conclusión

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Parte III: La Frontera

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Capítulo 10: Desconectándose (Modelos locales)

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El compromiso

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Instalación de Ollama

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La Clase Cerebro de Ollama

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Ejecutando con Ollama

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El Experimento del “Bucle Infinito”

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Las Diferencias Prácticas

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El Flujo de Trabajo Híbrido

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Selección de Modelos

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Resolución de problemas de Ollama

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Conclusión

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Capítulo 11: La Extensión (Búsqueda Web)

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Paso 1: El Meta-Prompt

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Paso 2: La Cirugía

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Paso 3: La Implementación de Referencia

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Paso 4: Las Pruebas

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Automodificación

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Conclusión

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Capítulo 12: El Proyecto Final (Construyendo un Juego)

¿Puede Nanocode realmente construir algo?

El “Desafío Cero Código”: construir un juego clásico Snake usando Python y Pygame. La regla: no se te permite escribir ni una sola línea de Python. Solo puedes comunicarte con el agente en inglés.

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$\"An$

Nota al margen: Esta demostración involucra muchas llamadas a la API. Si alcanzas los límites de frecuencia (HTTP 429), el agente reintentará automáticamente. Para sesiones largas, considera usar un modelo local a través de Ollama para evitar los límites por completo.

Paso 1: Preparación

Desde la raíz de tu proyecto (el directorio que contiene nanocode.py y .env), crea un directorio de trabajo para el juego:

1 mkdir -p snake_game\n2 cp nanocode.py snake_game/\n3 cp .env snake_game/\n4 cd snake_game\n

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Si está usando el repositorio de código del libro, copie desde ch11 en su lugar:

1 mkdir -p snake_game\n2 cp resources/code/ch11/nanocode.py snake_game/\n3 cp .env snake_game/\n4 cd snake_game\n

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Instalar Pygame:

1 pip install pygame\n

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$\"An$

Nota al margen: En Windows, esto debería funcionar sin configuración adicional. En macOS, es posible que necesites instalar primero las bibliotecas SDL: brew install sdl2 sdl2_image sdl2_mixer sdl2_ttf. En Linux, instala los paquetes de desarrollo SDL: sudo apt install libsdl2-dev libsdl2-image-dev libsdl2-mixer-dev libsdl2-ttf-dev.

Paso 2: El Arquitecto (Modo de Planificación)

Inicia el agente. Comenzamos en modo de planificación porque queremos tener un plano antes de colocar los ladrillos.

1 python nanocode.py\n

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El Prompt:

1 Build a classic Snake game using Pygame. Include a score counter and Game Over screen with a restart option. Put ALL code in ONE file: snake.py. Write the plan in PLAN.md.\n

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El agente utilizará write_file para crear PLAN.md. Léelo. Debería describir la clase Snake, la clase Food y el bucle del juego—todo en un solo archivo.

Si parece correcto, apruébalo.

Paso 3: El Constructor (Modo de Acción)

Cambia al modo de acción:

1 /mode act\n

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El Prompt:

1 Implement the plan in snake.py. All code in one file.\n

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Observa la terminal:

1   → Writing snake.py\n

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El agente está generando código basado en el contexto almacenado en PLAN.md.

Paso 4: La Verificación de la Realidad

Antes de ejecutar el juego, aumenta el timeout. Abre nanocode.py y cambia timeout=30 a timeout=300 en RunCommand.execute()—los 30 segundos predeterminados no son suficientes para jugar realmente una partida. (Esta es la única excepción al Desafío de Código Cero.)

El Prompt:

1 Run the game with: python snake.py\n

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El agente ejecuta run_command. Aparece una ventana. Juegas Snake.

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Si falla: Los LLMs son no determinísticos. Tu agente podría producir un error en el primer intento. Si el juego falla con un error como AttributeError: 'Snake' object has no attribute 'draw', no lo arregles tú mismo. Deja que el agente vea el stderr.

El Prompt:

1 The game crashed. Read the error and fix it.\n

\n\n

El agente leerá el traceback, usará read_file para encontrar el bug, usará edit_file para corregirlo, y lo ejecutará de nuevo.

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Paso 5: El Giro (Expansión de Características)

El juego funciona, pero es feo. La serpiente son solo cuadrados verdes. Vamos a poner a prueba la capacidad del agente para refactorizar.

El Prompt:

1 The game looks boring. Make the snake change color as it eats food, increase speed every 5 points, and search the web for 'cool retro game color palettes' to apply.\n

\n\n

El agente debe:

\nUsar search_web para encontrar paletas de colores\n
\nUsar read_file para entender la lógica de renderizado actual\n
\nUsar edit_file para incorporar las nuevas funciones\n
\nEjecutar el juego para verificar\n

Lo Que Sale Mal

Tus resultados serán diferentes a los míos—los LLM no son deterministas. Pero esto es lo que suele suceder, y lo que hay que vigilar.

Fallos comunes en la primera ejecución:

\nModuleNotFoundError: No module named 'pygame' — el agente olvidó que necesitas instalarlo, o ejecutó el script en un entorno diferente. Dile que ejecute pip install pygame primero.\n
\nAttributeError en un método que el agente definió pero escribió mal en el punto de llamada. El agente corrige estos rápidamente una vez que ve el rastreo de error.\n
\nErrores de desplazamiento por uno en la detección de colisiones. La serpiente atraviesa paredes o muere un píxel demasiado pronto. Estos requieren 2-3 iteraciones de editar-ejecutar-corregir.\n

El arco típico de la sesión:

En mis pruebas, el agente generalmente consigue un juego funcional (pero feo) en 2-4 iteraciones. La primera escritura produce algo que falla. La segunda o tercera corrección lo hace funcionar. El paso de expansión de características (cambios de color, rampas de velocidad) añade otras 3-5 iteraciones mientras el agente lee su propio código, hace ediciones quirúrgicas y verifica cada cambio.

Al final, la conversación tiene 15-20 rondas de profundidad. Si estás usando Claude, observa el disparador de compactación—alrededor de las rondas 12-15 verás “(Compactando conversación…)” cuando el recuento de tokens se acerca al umbral del 75%. Después de la compactación, el agente pierde algunos detalles sobre las primeras rondas pero sigue trabajando. Este es el sistema del Capítulo 9 demostrando su valor.

Donde el agente tiene dificultades:

El sistema de coordenadas y el bucle de eventos de Pygame son complicados. El agente a veces escribe código que se renderiza correctamente pero no maneja adecuadamente la entrada del teclado, o que dibuja la serpiente en el orden incorrecto por lo que la cabeza aparece detrás del cuerpo. Estos son el tipo de errores que un humano detecta instantáneamente pero el agente no puede ver—no tiene retroalimentación visual, solo stdout y stderr. Si el juego se ejecuta sin errores pero se ve mal, necesitarás describir el error visual: “La serpiente se renderiza al revés—la cabeza debería estar al frente.”

El punto no es la perfección en el primer intento. Es que el agente converge—escribe, ejecuta, lee el error, corrige, repite—usando todas las herramientas que construimos a lo largo de once capítulos.

Conclusión

Planificar, implementar, fallar, depurar, corregir, ejecutar de nuevo—eso es cada capítulo demostrando su valor.

Entonces, ¿hacia dónde va esto desde aquí?

Epílogo

Todo el conjunto son aproximadamente 750 líneas de Python. Sin framework. nanocode.py es tuyo. Haz lo que quieras con él:

\nIntegración con Git que realiza commits automáticamente después de pruebas exitosas\n
\nDepuración basada en capturas de pantalla para trabajo frontend (Claude puede leer imágenes)\n
\nEntrada de voz mediante Whisper para que puedas hablar en lugar de escribir\n
\nMCP para conectar con servicios externos que tu equipo ya utiliza\n

Los agentes de producción como Claude Code, Cursor y Copilot hacen más que esto—respuestas en streaming, ejecución paralela de herramientas, análisis sintáctico tree-sitter, entornos de ejecución aislados, ventanas de contexto multi-archivo que abarcan miles de archivos. La brecha entre 750 líneas y 750.000 es real. Pero la arquitectura es la misma: un cerebro, un bucle, herramientas, memoria y un arnés de seguridad. Ahora sabes lo que hay detrás de la cortina.

Los modelos seguirán mejorando. El arnés—el bucle, las herramientas, las comprobaciones de seguridad—esa parte es ingeniería. Y esa parte no va a ninguna parte.

Agradecimientos

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