Agentic engineering: desarrollar con agentes de IA sin perder el control del trabajo

¿Qué es el agentic engineering?

Un agente de programación es más que un chat que sugiere fragmentos de código. Trabaja directamente en la carpeta de tu proyecto: lee archivos, busca en el código, ejecuta tests, modifica varios archivos y comprueba él mismo el resultado. Agentic coding describe lo que hace el agente. Agentic engineering describe la disciplina que lo rodea: cómo redactas los encargos, haces verificables los resultados y conservas la responsabilidad.

El término tiene un padrino conocido. En febrero de 2025, Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, acuñó “vibe coding” para una forma de programar en la que te dejas llevar por completo por las vibraciones y olvidas que el código existe. Collins la eligió palabra del año 2025. Un año después, en febrero de 2026, Karpathy propuso “agentic engineering” como su término preferido para la versión profesional: agentic, porque la mayor parte del tiempo ya no escribes el código tú, sino que diriges y supervisas agentes; engineering, porque requiere oficio y experiencia.

Agentic engineering frente a vibe coding: la diferencia

Ambos usan las mismas herramientas. La diferencia está en cuánto defines antes y con cuánto rigor compruebas después.

El vibe coding no es un error; es una herramienta para el momento adecuado. Muchos vibe coders pasan al engineering en cuanto el experimento se convierte en algo que usan otras personas.

Tú diriges: encargo, revisión, decisión

Con el agentic engineering, tu trabajo cambia. Tecleas menos código y haces tres cosas con más rigor:

• Encargo: describes qué hay que construir y cómo se sabe que está terminado. Cuanto más preciso el encargo, menos rondas de correcciones.
• Revisión: lees el diff, miras los resultados de los tests y pruebas el resultado. Un agente se detiene cuando el trabajo parece terminado; solo una revisión muestra si lo está.
• Decisión: merge o corrección, siguiente tarea o cambio de rumbo. Estas decisiones siguen siendo tuyas.

Fricciones típicas al trabajar a diario con agentes de programación

Si trabajas con agentes todos los días, conoces estos puntos:

• Los puntos pendientes desaparecen en el historial del chat. Al final de una sesión quedan tres cosas sueltas. Unos días después están enterradas bajo mensajes nuevos o se cerraron junto con la sesión.
• Las tareas para ti se esconden en respuestas largas. El agente necesita una clave de API, un registro DNS o una aprobación en el App Store y lo menciona en el cuarto párrafo de su resumen.
• Varias sesiones, varios proyectos. En una ventana va la página del curso; en otra, una corrección de errores; en una tercera, una investigación. Solo tú sabes en qué punto está cada cosa.
• Ventanas de contexto llenas. Las sesiones largas empeoran a los agentes; por eso Anthropic recomienda empezar de cero con /clear entre tareas sin relación. Lo que no está en un archivo desaparece entonces para el agente.

Los remedios tienen algo en común: el estado del trabajo va en archivos, no en el chat.

En la práctica: flujos de trabajo con Claude Code que se sostienen

Tareas como archivos en lugar de historial de chat

Crea cada tarea como un archivo que el agente pueda leer y modificar: con título, estado, responsable y un registro. Así cada sesión nueva empieza con “Trabaja en tus tareas pendientes” y el agente encuentra todo lo que necesita, incluso después de /clear o en otra herramienta. Al final de una sesión, el encargo es: “Crea tareas para los puntos pendientes”.

Especificaciones con criterios de aceptación

Para todo lo que vaya más allá de una línea escribes una especificación: objetivo, requisitos y criterios de aceptación que se puedan marcar. En sus buenas prácticas para Claude Code, Anthropic aconseja que, en funciones grandes, el agente haga preguntas y escriba primero una especificación, y empezar después la implementación en una sesión nueva. Una buena especificación nombra los archivos implicados, dice qué queda fuera del alcance y termina con una comprobación que demuestra que todo funciona.

Fijar el grado de autonomía: ejecutar, borrador, preguntar

No todas las tareas admiten la misma libertad. El agente puede actualizar una dependencia sin más. Los textos de la página de inicio debe prepararlos como borrador para que tú los des por buenos. En una migración de base de datos debe preguntar primero. Decídelo para cada tarea, no una vez para todo.

Devoluciones en lugar de resúmenes

Cuando el agente termina, no debería limitarse a responder, sino devolver la tarea: para revisar, con una nota sobre lo que ha hecho y dónde está el resultado, o con una consulta si falta algo. Lo que solo puedes hacer tú lo crea como tarea aparte para ti.

Revisión con pruebas

Pide pruebas en lugar de afirmaciones: la salida de los tests, el comando que ejecutó, una captura de pantalla. Dale al agente algo que pueda comprobar él mismo, como tests o un build. Para cambios grandes ayuda el modo de planificación de Claude Code (Shift+Tab): el agente lee y planifica antes de cambiar nada. Y una segunda mirada en un contexto nuevo, por ejemplo de un subagente, encuentra huecos que el agente pasa por alto en su propio código. Las tareas de código las hace en su propia rama; tú decides el merge.

AGENTS.md y CLAUDE.md: el manual para tu agente

Cada sesión empieza sin recordar la anterior. Por eso, lo que el agente necesita saber de tu proyecto va en un archivo que lee al empezar. AGENTS.md es un formato abierto para ello, una especie de README para agentes, que hoy gestiona la Agentic AI Foundation dentro de la Linux Foundation. Codex, Cursor y muchas otras herramientas lo leen. Claude Code lee CLAUDE.md y recurre a AGENTS.md cuando no hay CLAUDE.md; con @AGENTS.md incluyes uno en el otro. Gemini CLI lee GEMINI.md; el nombre del archivo se puede cambiar.

# AGENTS.md

## Comandos
- Tests: npm test
- Antes de terminar: npm run lint && npm run typecheck

## Reglas
- Trabaja en tu propia rama, nunca en main.
- Ni push ni deploy sin aprobación.
- Dependencias nuevas solo tras preguntar.

## Tareas
Las tareas están en TandemLoop, enlazado como ./tandemloop.
Lee primero ./tandemloop/AGENTS.md. Lo que solo puedo hacer yo
(accesos, aprobaciones, decisiones), créalo allí como tarea para mí.

Mantén el archivo breve. Para CLAUDE.md, Anthropic recomienda menos de 200 líneas y solo lo que el agente no puede leer en el propio código. Si repite un error, la regla va en el archivo; si hace tiempo que sigue una regla, puedes quitarla.

Herramientas: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI

Qué herramienta elijas importa menos que cómo trabajes. Si las instrucciones, las especificaciones y las tareas están en archivos, puedes cambiar de agente y el nuevo continúa desde el mismo estado.

Cómo apoya TandemLoop el agentic engineering

TandemLoop es una app de tareas para Mac, iPad y iPhone en la que compartes las mismas tareas con tu agente. Son archivos de texto en tu iCloud Drive; tu agente los lee y los escribe directamente y sigue un manual que proporciona TandemLoop. No hace falta ningún plug-in ni ninguna API.

Varios agentes y sesiones leen la misma carpeta y ven el mismo estado. Solo uno debería escribir a la vez; si no, la sincronización por iCloud puede crear copias en conflicto. La página Una app de tareas para trabajar con agentes de IA muestra el flujo completo; la guía Claude Code y Obsidian describe cómo queda la misma configuración en un vault de Obsidian.

Más allá del código, TandemLoop es una app de tareas completa, con Bandeja de entrada, proyectos, vencimientos y vistas propias. Si sigues el método GTD, deja que el agente preordene la Bandeja de entrada y prepare la revisión semanal.