Una guía de herramientas CLI de codificación agéntica en 2025

Parece que fue ayer cuando la "IA en la programación" significaba un autocompletado un poco mejor. Ahora, parece que hemos superado eso con creces para entrar en un mundo de agentes de IA que pueden planificar, escribir código y trabajar en tareas complejas, todo por su cuenta. ¿El último avance? Agentes de IA que viven directamente en tu línea de comandos.

Esto es un gran avance en la forma en que escribimos, depuramos e incluso pensamos sobre el código. En esta guía, te explicaré todo lo que necesitas saber sobre esta nueva ola de herramientas. Cubriremos qué es realmente una "CLI de codificación agéntica", compararemos las opciones más populares que existen, analizaremos las ventajas y desventajas del mundo real y veremos cómo estas mismas ideas están comenzando a aparecer en otras áreas de una empresa, mucho más allá de la terminal.

¿Qué es una CLI de codificación agéntica?

La forma más sencilla de pensar en una "CLI de codificación agéntica" es imaginar a un desarrollador junior que puedes invocar en tu terminal. En lugar de solo sugerir la siguiente línea de código, estas herramientas pueden encargarse de funcionalidades o errores completos. Tú delegas el trabajo y él se pone manos a la obra.

Pero, ¿qué hace que una herramienta sea "agéntica"? Realmente se reduce a algunos puntos clave:

• Realmente entiende tu proyecto. No solo ve el archivo que tienes abierto. Puede escanear múltiples archivos, descubrir la estructura de tu proyecto y recordar tu historial de conversaciones para comprender el panorama general de lo que intentas hacer.

• Puede trazar un plan. Puedes darle un objetivo de alto nivel, como "añadir un nuevo endpoint de API para perfiles de usuario", y trazará los pasos a seguir. Determina qué archivos necesitan ser creados o modificados, qué código escribir y qué pruebas debe ejecutar para asegurarse de que no ha roto nada.

• Hace el trabajo. Este es el gran salto. No solo sugiere código; escribe nuevos archivos, modifica los existentes, ejecuta comandos en la terminal para probar su propio trabajo e incluso puede hacer commit de los cambios finales en Git por ti.

graph TD A[Entrada del usuario: p. ej., 'Añadir nuevo endpoint de API'] --> B{1. Entender el proyecto}; B --> C{2. Trazar un plan}; C --> D[Escanear múltiples archivos]; C --> E[Definir los pasos]; C --> F[Identificar el código a escribir]; E --> G{3. Hacer el trabajo}; G --> H[Escribir nuevos archivos]; G --> I[Modificar archivos existentes]; G --> J[Ejecutar pruebas]; G --> K[Hacer commit en Git];

Esto es un gran avance en comparación con las herramientas a las que estamos acostumbrados. Las primeras versiones de GitHub Copilot eran fantásticas para generar código repetitivo, pero no podías delegarle una tarea completa. Los IDEs centrados en IA como Cursor trajeron algunas de estas capacidades agénticas a una agradable interfaz gráfica, pero para los desarrolladores que viven en la terminal, estas herramientas de CLI ofrecen una forma cruda, potente y programable de hacer las cosas.

Comparando las principales plataformas de CLI de codificación agéntica

Todo el panorama de la codificación agéntica está avanzando rápidamente, pero ya han surgido algunos líderes. Cada uno tiene un enfoque ligeramente diferente y su propio conjunto de fortalezas. Analicemos las opciones más populares observando cómo funcionan, qué modelos admiten y cuánto te van a costar.

Aider: Un agente de código abierto para Git

Aider es uno de los pioneros en este campo, y fue construido desde cero con un profundo conocimiento de Git. Se siente como un programador en pareja que piensa en commits. Al ser de código abierto, cuenta con una sólida comunidad detrás y es compatible con una gran cantidad de modelos diferentes.

• En qué destaca: Aider es ideal para la codificación conversacional en la que vas y vienes, editando varios archivos a la vez. También es muy bueno para hacer commit automáticamente de sus cambios con mensajes limpios y bien formateados. Puedes conectarlo a modelos de OpenAI, Anthropic o incluso a modelos que estés ejecutando localmente.

• Precio: La herramienta en sí es gratuita. Solo pagas por el uso de la API del modelo de lenguaje grande que le conectes. Esto suena genial, pero también significa que tus costos pueden ser una especie de caja negra y pueden aumentar sin que te des cuenta.

• Desventajas: En comparación con algunas de las herramientas más nuevas, la interfaz de terminal de Aider puede parecer un poco tosca. Además, a menudo necesita que seas muy específico sobre qué archivos debe mirar, lo que a veces puede ralentizarte.

Claude Code: Un potente agente de codificación conversacional

Claude Code es la gran apuesta de Anthropic en el mundo de las CLI agénticas. Es conocido por sus sólidas habilidades de razonamiento y su capacidad casi sobrenatural para entender enormes bases de código con muy poca orientación. Es una herramienta premium de código cerrado que se siente pulida y muy capaz desde el primer momento.

• En qué destaca: Su principal punto de venta es cómo parece entender el contexto de todo tu proyecto sin que tengas que darle una lista de archivos relevantes. También viene con algunas herramientas integradas útiles como una búsqueda web, se integra con los IDE y tiene algunas características de seguridad sólidas incorporadas.

• Precio: Pagas sobre la marcha a través de una clave de API de Anthropic, y aquí es donde la cosa se pone un poco dolorosa. Los desarrolladores informan constantemente que, si bien Claude Code es potente, también es caro. Las sesiones pueden costarte fácilmente de 3 a 6 dólares por hora, y eso se acumula increíblemente rápido en cualquier tarea que no sea trivial.

• Desventajas: El costo alto e impredecible es un factor decisivo para mucha gente. Dado que es de código cerrado, también dependes completamente de Anthropic para las actualizaciones y no puedes modificarlo tú mismo como puedes hacer con las opciones de código abierto.

Cline: El agente de codificación centrado en TDD

Cline es una herramienta de código abierto creada para un flujo de trabajo moderno de desarrollo guiado por pruebas (TDD, por sus siglas en inglés). Está diseñada para ser un verdadero agente que no solo escribe código, sino que también ejecuta comandos, lee el resultado y sigue intentándolo hasta que las pruebas pasen.

• En qué destaca: La capacidad de Cline para ejecutar comandos de shell es su característica más destacada. Puede ejecutar tu suite de pruebas, ver qué falló y luego intentar solucionar el problema. Tiene una buena integración con Git, es compatible con prácticamente cualquier LLM a través de OpenRouter y, muy útilmente, te da un total acumulado en tiempo real de tus costos de API.

• Precio: Al igual que Aider, Cline es una herramienta gratuita en la que pagas por tu propio uso de LLM. Los usuarios dicen que los costos son generalmente más manejables, a menudo situándose en el rango de 1 a 3 dólares por hora.

• Desventajas: El mayor inconveniente es que Cline no tiene una memoria persistente entre sesiones, por lo que tienes que volver a proporcionarle el contexto cada vez que lo inicias. Su modo de "aprobación automática" es potente, pero definitivamente puede quedarse atascado en bucles, por lo que tienes que vigilarlo.

Comparación de características: Aider vs. Claude Code vs. Cline

Este vídeo demuestra cómo usar la CLI de codificación agéntica Claude Code para construir un proyecto en solo unos minutos.

Las ventajas y desventajas: Cuándo usar una CLI de codificación agéntica (y cuándo no)

Si pasas tiempo en foros de desarrolladores, verás que un agente de IA no es una solución mágica. La idea de un programador totalmente autónomo es genial, pero viene con algunas desventajas muy reales que debes conocer.

¿Cuándo deberías usar una CLI de codificación agéntica?

Estas herramientas realmente brillan cuando te enfrentas a tareas que son complicadas, confusas o simplemente grandes.

• Tareas grandes y engorrosas: Cuando necesitas refactorizar algo en una docena de archivos diferentes, añadir una funcionalidad a una parte del código que nunca has tocado, o rastrear un error realmente difícil, un agente puede ser de gran ayuda. Puede rastrear conexiones que podrías pasar por alto y hacer el trabajo tedioso por ti.

• Empezar algo nuevo: Crear la estructura inicial de un nuevo proyecto o construir una prueba de concepto rápida es un caso de uso perfecto. Puedes describir los conceptos básicos de lo que quieres y dejar que el agente se encargue de todo el código repetitivo y la configuración.

• Aprender sobre la marcha: Una CLI agéntica puede ser una herramienta de aprendizaje increíble. Puedes pedirle que te explique un bloque de código confuso, que te guíe a través del historial de un archivo con "git blame", o que te muestre cómo implementar un patrón de diseño con el que no estás familiarizado.

Dónde una CLI de codificación agéntica puede quedarse corta

Para la codificación diaria y sencilla, estas herramientas honestamente pueden ser un estorbo.

• La factura de la API: Hablemos del elefante en la habitación: el costo. Para un cambio simple y bien definido, casi siempre es más barato y rápido simplemente copiar y pegar algo de código en un chatbot normal. Como

  

  las herramientas agénticas añaden mucha sobrecarga con sus largos prompts de sistema y su razonamiento de ida y vuelta, todo lo cual consume costosos tokens de API

  Reddit

• La pérdida de tiempo: Si eres un desarrollador experimentado y sabes exactamente qué cinco líneas en qué tres archivos necesitas cambiar, esperar a que un agente descubra todo eso desde cero será más lento que hacerlo tú mismo.

• Confianza y control: Este es probablemente el mayor punto de fricción. Estos agentes pueden cometer errores y los cometen. Pueden malinterpretar lo que pediste, escribir código con errores o quedarse atascado en un bucle extraño. Esto significa que tienes que supervisarlos constantemente, lo que crea la necesidad de tener pruebas muy buenas y una forma segura de implementar sus cambios, barandillas que la mayoría de estas herramientas simplemente no tienen.

Más allá de la CLI de codificación agéntica: Aplicando la IA agéntica a los flujos de trabajo empresariales

Así que tenemos estas herramientas increíblemente potentes que también son caras, impredecibles y un poco salvajes. Esa sensación de "esto es increíble, pero no puedo confiar plenamente en ello por sí solo" no es solo un problema de desarrolladores. Es el desafío central de llevar la IA agéntica a cualquier parte de una empresa. El poder es demasiado grande para mantenerlo confinado a una terminal.

Aquí es donde entra en juego una plataforma como eesel AI. Toma esas mismas ideas centrales de un agente autónomo y las aplica a trabajos críticos para el negocio como el servicio al cliente y el soporte de TI, pero las envuelve en un paquete que es fácil de usar, fácil de controlar y construido para un equipo.

Así es como eesel AI aborda los principales quebraderos de cabeza que vimos con las herramientas de codificación:

• De una configuración compleja a un inicio sencillo: Mientras los desarrolladores se pelean con claves de API y flags de línea de comandos, eesel AI es una plataforma que puedes poner en marcha en solo unos minutos. Tiene integraciones de un solo clic para servicios de asistencia como Zendesk, por lo que no hay una configuración complicada.

• De facturas impredecibles a precios claros: Esa factura de API descontrolada de las herramientas de CLI hace imposible presupuestar. eesel AI ofrece planes de precios claros y predecibles. Sabes exactamente lo que estás pagando, por lo que no recibirás una factura sorpresa solo porque tuviste un mes ajetreado.

• De la falta de control al control total: La mayor preocupación para los desarrolladores es un agente sin supervisión que se descontrole. eesel AI fue construido para resolver este problema exacto. Tiene un potente modo de simulación que te permite probar tu IA en miles de tickets de soporte pasados de tu empresa en un entorno totalmente seguro. Puedes ver exactamente cómo se desempeñará antes de que interactúe con un cliente real. A partir de ahí, puedes implementarlo gradualmente, diciéndole exactamente qué tipo de tickets manejar y cuáles pasar a un humano.

El Agente de IA de eesel AI utiliza ese mismo bucle agéntico -entender el contexto, trazar un plan, tomar una acción- para resolver tickets de soporte por sí mismo. Aprende de tu base de conocimiento y conversaciones pasadas para proporcionar un soporte preciso y acorde a la marca las 24 horas del día.

CLI de codificación agéntica: Próximos pasos

Entonces, ¿cuál es el veredicto sobre las herramientas de "CLI de codificación agéntica"? Son un vistazo fascinante al futuro del desarrollo de software. Nos dan una idea de un mundo donde delegamos partes enteras del trabajo a colaboradores de IA. Por ahora, sin embargo, son una herramienta especializada para tipos específicos de quebraderos de cabeza, con verdaderas desventajas en costo, velocidad y control.

Las ideas detrás de la IA agéntica, sin embargo, han llegado para quedarse. La verdadera misión ahora es hacer que todo ese poder sea seguro, predecible y accesible. Para los desarrolladores, eso significa encontrar el equilibrio adecuado entre herramientas y supervisión humana. Para las empresas, significa encontrar una plataforma que ofrezca ese poder con la seguridad y el control que necesitas para usarlo de verdad.

¿Listo para llevar la IA agéntica a tu equipo de soporte?

Mientras los desarrolladores experimentan con el futuro de la codificación, tu empresa puede poner a trabajar hoy mismo un potente agente de IA autónomo en el soporte al cliente. eesel AI te ofrece una plataforma totalmente controlable y fácil de usar que automatiza el soporte de primera línea, ayuda a redactar respuestas y clasifica tickets, todo dentro del servicio de asistencia que ya utilizas.

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