agents.md: El Nuevo Estándar para Desarrollo con IA

🏗️ El Nacimiento de un Estándar

En los últimos meses, hemos visto emerger un nuevo estándar en el desarrollo asistido por IA: el archivo agents.md. Similar a cómo README.md se convirtió en el estándar universal para documentar proyectos de cara a humanos, agents.md se está estableciendo como el punto de entrada definitivo para definir cómo los agentes de IA deben interactuar, comprender y generar código en tu proyecto.

Contexto Histórico: La Evolución de la Documentación

Para entender por qué agents.md es necesario, debemos mirar la evolución de la documentación en ingeniería de software:

1. Era Pre-Git: Documentación en documentos Word o wikis externas, desconectadas del código.
2. Era GitHub (README.md): La documentación vive con el código. El README.md es la portada para humanos.
3. Era Open Source (CONTRIBUTING.md): Reglas específicas para colaboradores humanos que quieren aportar.
4. Era IA (agents.md): Reglas específicas para “colaboradores sintéticos” (IAs) que generan código.

¿Por qué surgió este estándar? Los equipos de desarrollo se dieron cuenta de que, aunque los LLMs (Large Language Models) son poderosos, sufren de “alucinaciones” o inconsistencias cuando les falta contexto. Lo que comenzó como una práctica informal de copiar y pegar reglas en cada prompt, convergió naturalmente hacia un archivo único y estandarizado: agents.md.

🧠 Teoría: ¿Por Qué Funciona agents.md?

La efectividad de agents.md no es mágica; se basa en principios fundamentales de cómo funcionan los LLMs actuales.

1. Gestión de Ventana de Contexto (Context Window)

Los LLMs tienen una memoria limitada (ventana de contexto). No pueden “leer” todo tu repositorio de una vez en cada interacción sin incurrir en costos masivos o pérdida de precisión. agents.md actúa como una compresión de alta densidad del conocimiento tribal de tu proyecto. Al colocar este archivo en la raíz y referenciarlo, estás inyectando las “reglas del juego” en la memoria activa de la IA con un costo de tokens muy bajo, pero con un impacto en la calidad del código muy alto.

2. Prompt Engineering Sistémico (System Prompting)

Técnicamente, agents.md funciona como un System Prompt extendido. Cuando instruyes a Copilot o Gemini para que “lean agents.md”, estás modificando su comportamiento base.

• Zero-shot Learning: Sin agents.md, la IA adivina tus convenciones.
• Few-shot Learning: Con agents.md (y sus ejemplos de código), la IA tiene ejemplos concretos (“shots”) de cómo se hacen las cosas en tu proyecto, incrementando drásticamente la probabilidad de que el código generado sea correcto al primer intento.

3. Reducción de la Carga Cognitiva

Para el desarrollador, agents.md externaliza la necesidad de recordar y escribir todas las reglas en cada prompt. Funciona como un “contrato” entre el humano y la IA: “Yo prometo mantener este archivo actualizado; tú prometes seguir estas reglas”.

📘 ¿Qué es agents.md?

agents.md es un archivo Markdown en la raíz de tu proyecto que sirve como “manual de instrucciones” para agentes de IA como GitHub Copilot, Gemini, Cursor, o cualquier otro asistente. Piensa en él como la documentación técnica que le darías a un Senior Developer en su primer día, pero optimizada para ser parseada por una máquina.

Estructura Canónica

Aunque flexible, la estructura estándar que ha demostrado mejores resultados es:

# Agents Guide - [Nombre del Proyecto]

## 1. Project Overview
Breve descripción del dominio, stack tecnológico y objetivos. Esto da el "contexto semántico" a la IA.

## 2. Architecture
Arquitectura de alto nivel (MVVM, Clean Arch). Crucial para que la IA sepa dónde colocar los archivos.

## 3. Coding Conventions
Estándares de código, naming conventions. Reglas duras de sintaxis y estilo.

## 4. Testing Strategy
Qué frameworks usar, qué cobertura buscar y patrones de testing.

## 5. Common Tasks (The "Few-Shot" Section)
Ejemplos de "Input -> Output" para tareas frecuentes. Esta es la sección más valiosa para la IA.

## 6. Dependencies
Librerías clave. Evita que la IA alucine librerías que no usas.

## 7. DO's and DON'Ts
Reglas de oro y antipatrones a evitar.

📱 agents.md para Proyectos Android: Un Ejemplo Real

Veamos un ejemplo detallado de agents.md para un proyecto Android moderno, explicando el porqué de cada sección.

# Android App - Agents Guide

## Project Overview
Aplicación Android nativa desarrollada en Kotlin para gestión de tareas (To-Do).
- **Min SDK**: 24 (Android 7.0)
- **Target SDK**: 34 (Android 14)
- **Lenguaje**: Kotlin 1.9+
- **UI**: Jetpack Compose + Material3
- **Arquitectura**: Clean Architecture + MVVM

## Tech Stack
*Contexto crítico para evitar que la IA sugiera librerías obsoletas como AsyncTask o XML layouts.*
- **DI**: Hilt
- **Network**: Retrofit + Moshi
- **DB**: Room
- **Async**: Coroutines + Flow
- **Nav**: Compose Navigation

## Project Structure
*Define el "mapa mental" del proyecto para la IA.*

app/src/main/kotlin/com/example/app/ ├── di/ # Hilt modules ├── data/ # Repository impl, DataSources ├── domain/ # UseCases, Models, Repository Interfaces └── ui/ # Composables, ViewModels

## Architecture Guidelines

### Data Layer
*Explicación teórica*: Forzamos el patrón "Cache First" para asegurar que la app funcione offline.
```kotlin
// Repository pattern with cache-first strategy
interface UserRepository {
    fun getUser(id: String): Flow<Result<User>>
}

class UserRepositoryImpl @Inject constructor(
    private val local: UserLocalDataSource,
    private val remote: UserRemoteDataSource
) : UserRepository {
    // Implementación detallada...
}

Presentation Layer

Explicación teórica: Definimos el contrato de comunicación UI-ViewModel usando StateFlow y UiState sealed classes para garantizar estados deterministas.

// ViewModels must use UiState pattern
@HiltViewModel
class UserViewModel @Inject constructor(...) : ViewModel() {
    
    // BACKING PROPERTY pattern
    private val _uiState = MutableStateFlow<UserUiState>(UserUiState.Loading)
    val uiState: StateFlow<UserUiState> = _uiState.asStateFlow()
    
    // ...
}

Coding Conventions

Naming

La consistencia ayuda a la IA a predecir nombres de archivos y clases.

• Packages: lowercase (com.example.feature)
• Classes: PascalCase (UserViewModel)
• Functions: camelCase (loadUser)
• Composables: PascalCase (UserProfileScreen)

Composables Rules

1. Stateless First: Los Composables no deben tener estado interno si es posible.
2. State Hoisting: Elevar el estado al ViewModel o padre inmediato.
3. Modifiers: El primer parámetro opcional siempre debe ser modifier: Modifier.

Testing Guidelines

Instruimos a la IA para que genere tests robustos, no solo “código que compile”.

Unit Tests

// Naming standard: should[Behavior]When[Condition]
@Test
fun `should emit success state when user loads successfully`() = runTest {
    // Use Turbine for Flow testing
    viewModel.uiState.test {
        assertEquals(UserUiState.Loading, awaitItem())
        // ...
    }
}

DO’s ✅ & DON’Ts ❌

Reglas heurísticas para podar el árbol de decisión de la IA.

DO’s:

1. Usa StateFlow en lugar de LiveData (Modern Android).
2. Usa inyección por constructor (@Inject).
3. Maneja errores con Result<T> wrapper.

DON’Ts:

1. ❌ NO uses GlobalScope.
2. ❌ NO hagas llamadas de red en el Main Thread.
3. ❌ NO uses Synthetics (obsoleto).
4. ❌ NO captures Context en ViewModels (memory leak risk).

## 💡 Por Qué agents.md Funciona: Análisis Profundo

### 1. Consistencia Semántica
Sin `agents.md`, un agente podría generar un `UserRepo` (abreviado) en un archivo, y un `ProductRepository` (completo) en otro. Con el archivo estándar, la IA infiere la regla "siempre usar sufijo Repository completo" y la aplica consistentemente.

```kotlin
// Sin agents.md - Inconsistencia
class userRepo { ... } // Estilo A
class ProductRepository { ... } // Estilo B

// Con agents.md - Consistencia forzada
class UserRepository { ... }
class ProductRepository { ... }

2. Anclaje de Alucinaciones

Los LLMs tienden a “alucinar” librerías que no existen o versiones antiguas. Al declarar explícitamente Retrofit + Moshi en agents.md, reduces la probabilidad de que la IA intente usar Gson o Volley, librerías que quizás fueron populares en su set de entrenamiento pero que no usas.

3. Onboarding Acelerado (Humanos + IA)

Curiosamente, agents.md ha demostrado ser una herramienta increíble para humanos. Un desarrollador nuevo puede leerlo en 5 minutos y entender la “filosofía” del código mucho mejor que leyendo cientos de líneas de código dispersas.

🛠️ Integrando agents.md en tu Workflow

Fase de Desarrollo

Cuando pidas código a Copilot, acostúmbrate a referenciar el contexto:

“Genera el repositorio para ‘Pedidos’ siguiendo las reglas definidas en agents.md, especialmente la estrategia de caché.”

Fase de Code Review

Usa agents.md como la “ley”. Si un PR viola una regla del agents.md, el comentario es simple:

“Por favor, alinea la implementación del ViewModel con la sección ‘Presentation Layer’ de agents.md.”

Herramientas Compatibles

• GitHub Copilot: Lee automáticamente archivos abiertos y contexto cercano. Mantener agents.md abierto o pineado ayuda.
• Cursor IDE: Permite añadir @agents.md al contexto global del chat.
• Gemini Code Assist: Puede indexar el archivo como parte del contexto del proyecto.

🔮 Conclusión y Futuro

El archivo agents.md no es una moda pasajera; es la respuesta de la ingeniería de software a la era de la IA Generativa. Representa el cambio de paradigma de “escribir código” a “escribir las reglas para que otro (la IA) escriba el código”.

Implementar agents.md hoy te da una ventaja competitiva inmediata:

1. Código de mayor calidad generado por IA.
2. Menor deuda técnica por inconsistencias.
3. Documentación viva que realmente se usa.

Tu tarea para hoy: Crea un archivo agents.md en la raíz de tu proyecto. Empieza simple (Overview y Stack) y hazlo crecer a medida que descubras patrones que quieres que tu IA respete.