Micro Agent

Características del Producto de Micro Agent

Descripción general

Micro Agent es un agente de IA de código abierto desarrollado por BuilderIO, diseñado para automatizar el proceso de escritura y corrección de código. A diferencia de los agentes de codificación de IA de propósito general que pueden ser propensos a errores compuestos, Micro Agent es un agente "micro", lo que significa que es pequeño, enfocado y se especializa en una tarea específica: generar e iterar sobre el código hasta que pase los casos de prueba definidos. Su objetivo es agilizar el flujo de trabajo de desarrollo al manejar el proceso iterativo de generación y corrección de código, permitiendo a los desarrolladores concentrarse en tareas de nivel superior.

Propósito Principal y Grupo de Usuarios Objetivo

• Propósito Principal: Generar y refinar iterativamente el código basándose en un prompt y casos de prueba dados hasta que todas las pruebas pasen. Automatiza el a menudo tedioso proceso de corregir código roto generado por LLMs.

• Grupo de Usuarios Objetivo:

  • Desarrolladores e ingenieros de software que quieran acelerar su proceso de codificación.
  • Equipos que buscan implementar el desarrollo impulsado por pruebas (test-driven development, TDD) de manera más eficiente.
  • Usuarios de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para la generación de código que necesitan una forma fiable de asegurar que el código generado sea funcional y correcto.
  • Individuos y organizaciones interesados en aprovechar la IA para la automatización de código de manera controlada y enfocada.

Detalles y Operaciones de la Función

• Generación de Código Impulsada por Pruebas: La funcionalidad principal de Micro Agent gira en torno a la generación de código y luego a la iteración sobre este hasta que pase un script de prueba proporcionado.

• Modo Interactivo: Los usuarios pueden ejecutar Micro Agent en un modo interactivo (micro-agent), donde hace preguntas y utiliza la retroalimentación del usuario para mejorar la generación de código.

• Coincidencia de Pruebas Unitarias:

  • Toma un archivo para editar y un script de prueba (por ejemplo, npm test).
  • Asume una convención predeterminada de nombres de archivo de prueba (por ejemplo, .test.ts para archivos .ts).
  • Permite especificar rutas de archivo de prueba personalizadas (-f) y archivos de prompt (-p).

• Coincidencia Visual (Experimental):

  • Permite hacer coincidir el código con un diseño proporcionando una URL local para el código renderizado y un archivo de captura de pantalla.
  • Requiere una clave API de Anthropic para un rendimiento óptimo, ya que aprovecha Anthropic Claude Opus para la retroalimentación visual y OpenAI para la generación de código.

• Configuración de la Clave API de LLM: Admite la integración con varios LLMs, incluyendo Claude, OpenAI, Ollama o cualquier proveedor compatible con OpenAI. Los usuarios pueden configurar las claves API y seleccionar modelos (por ejemplo, gpt-4o, claude) a través del comando micro-agent config set o variables de entorno.

• Punto Final de API de OpenAI Personalizado: Permite establecer un punto final personalizado para usar con LLMs locales como Ollama u otros proveedores como Groq.

• Integración con Figma (a través de Visual Copilot): Puede integrarse con Visual Copilot para conectarse directamente con Figma, permitiendo una conversión de diseño a código de alta fidelidad, un mapeo preciso de design tokens y la reutilización de componentes. Micro Agent luego refina la salida para asegurar que pase las pruebas y coincida con el diseño.

• Opciones de Configuración:

  • --max-runs (-m): Establece el número máximo de intentos para la generación y prueba de código.
  • Comando config: Proporciona una CLI para establecer claves API, modelos y otras configuraciones, incluyendo una UI interactiva.
  • Variables de Entorno: Todas las opciones de configuración pueden ser anuladas usando variables de entorno.

• Mecanismo de Actualización: Incluye un comando (micro-agent update) para actualizar fácilmente a la última versión.

Beneficios para el Usuario

• Mayor Productividad: Automatiza el proceso iterativo de corrección de código, ahorrando a los desarrolladores una cantidad significativa de tiempo y esfuerzo.

• Mayor Calidad de Código: Asegura que el código generado cumpla con los criterios de prueba especificados, lo que lleva a aplicaciones más robustas y fiables.

• Depuración Manual Reducida: Minimiza la necesidad de depuración manual del código generado por IA al iterar automáticamente hasta que las pruebas pasen.

• Aplicación de IA Enfocada: Al ser un agente "micro", evita los escollos comunes de los agentes de IA excesivamente ambiciosos, proporcionando resultados fiables para su tarea específica.

• Flexibilidad: Soporta varios LLMs y ofrece amplias opciones de configuración para adaptarse a diferentes entornos de desarrollo y preferencias.

• Facilitación del Desarrollo Impulsado por Pruebas (TDD): Se integra naturalmente con los flujos de trabajo TDD y los mejora.

Compatibilidad e Integración

• Node.js: Requiere Node.js v18 o posterior.

• LLMs: Compatible con OpenAI (por ejemplo, GPT-4o, GPT-3.5-turbo), Anthropic (por ejemplo, Claude, Claude-3-5-Sonnet), Ollama y otros proveedores compatibles con OpenAI.

• Entornos de Desarrollo: Diseñado para funcionar dentro de los flujos de trabajo típicos de desarrollo de software, integrándose con scripts de prueba existentes (por ejemplo, npm test).

• Figma: Se integra con Figma a través de Visual Copilot para flujos de trabajo de diseño a código.

• Sistemas Operativos: Funciona en varios sistemas operativos donde Node.js es compatible.

Comentarios de Clientes y Casos de Estudio

• Participación de la Comunidad

  • Estrellas en GitHub: 4.1k estrellas en GitHub, lo que indica un fuerte interés y adopción por parte de la comunidad.
  • Forks: 371 forks, lo que sugiere un compromiso activo de la comunidad y potencial para contribuciones.
  • Problemas (Issues): 40 issues abiertos, lo que demuestra un desarrollo continuo y la interacción de la comunidad para mejoras y corrección de errores.
  • Publicación de Blog: Más detalles e ideas sobre su existencia y propósito están disponibles en el blog de Builder.io.
  • Contribuciones de la Comunidad: Acepta contribuciones, con una etiqueta good first issue para nuevos colaboradores.

Acceso y Método de Activación

• Instalación: Disponible como paquete npm. Los usuarios pueden instalarlo globalmente usando npm install -g @builder.io/micro-agent.

• Ejecución: Se ejecuta desde la línea de comandos usando micro-agent para el modo interactivo o con flags específicas para pruebas unitarias o coincidencia visual.

• Configuración de la Clave API: Requiere que los usuarios configuren las claves API para sus proveedores de LLM elegidos (por ejemplo, OpenAI, Anthropic) usando el comando micro-agent config set.

¿Qué es Micro Agent?

Micro Agent es un agente de IA de código abierto desarrollado por BuilderIO que escribe y corrige código automáticamente. Está diseñado para generar un caso de prueba y luego iterar sobre el código hasta que todos los casos de prueba pasen, haciendo que el proceso de obtener código funcional sea más eficiente.

¿En qué se diferencia Micro Agent de otros agentes de codificación de IA?

Micro Agent es un agente "micro", lo que significa que es pequeño, está enfocado y se especializa en una tarea: escribir una prueba y luego producir código que pase esa prueba. A diferencia de los agentes de codificación de propósito general que a veces pueden descontrolarse con errores acumulativos, Micro Agent busca la fiabilidad al centrarse en un proceso específico e iterativo. No intenta ser un desarrollador de principio a fin, instalar módulos o gestionar múltiples archivos.

¿Cuáles son las características clave de Micro Agent?

Micro Agent ofrece:

• Desarrollo Dirigido por Pruebas

  Genera una prueba y luego itera sobre el código hasta que las pruebas pasan.

• Modo Interactivo

  Proporciona una experiencia interactiva en la que hace preguntas y utiliza su retroalimentación para mejorar el código generado.

• Soporte para Claves API de LLM

  Funciona con varios LLMs, incluyendo Claude, OpenAI, Ollama o cualquier proveedor compatible con OpenAI.

• Coincidencia de Pruebas Unitarias

  Puede ejecutarse en un archivo e iterar el código hasta que un script de prueba específico pase.

• Coincidencia Visual (Experimental)

  Puede generar código para que coincida con un diseño comparando la salida renderizada con una captura de pantalla (requiere una clave API de Anthropic).

• Integración con Figma

  Puede integrarse con Visual Copilot para una conversión de diseño a código de alta fidelidad, reutilizando componentes y tokens de diseño.

• Configurable

  Permite configurar claves API, modelos y ejecuciones máximas a través de comandos CLI o variables de entorno.

¿Cuáles son los requisitos del sistema para Micro Agent?

Micro Agent requiere Node.js v18 o posterior.

¿Cómo instalo Micro Agent?

Puede instalar Micro Agent globalmente usando npm: npm install -g @builder.io/micro-agent

¿Cómo empiezo a usar Micro Agent?

La forma más sencilla de empezar es ejecutando Micro Agent en modo interactivo: micro-agent Esto le guiará a través del proceso y utilizará su retroalimentación para mejorar el código generado.

¿Cómo configuro mi clave API de LLM para Micro Agent?

Puede establecer su clave API usando el comando config set. Para OpenAI: micro-agent config set OPENAI_KEY=<your token> Para Anthropic: micro-agent config set ANTHROPIC_KEY=<your token> También puede establecer un punto final de API de OpenAI personalizado para proveedores como Ollama o Groq.

¿Puedo usar Micro Agent para la coincidencia de diseño visual?

Sí, Micro Agent tiene una función experimental de coincidencia visual. Usted proporciona un diseño (como una captura de pantalla) y una URL local a su código renderizado, y Micro Agent generará código para que coincida con el diseño. Esta función actualmente requiere una clave API de Anthropic para un rendimiento óptimo.

¿Cómo puedo contribuir al proyecto Micro Agent?

Micro Agent es de código abierto y se aceptan contribuciones. Puede encontrar pautas en el archivo CONTRIBUTING.md dentro del repositorio de GitHub. Busque problemas etiquetados como "good first issue" si es nuevo en la contribución.

¿Dónde puedo encontrar más información o enviar comentarios?

Puede encontrar más detalles en la página de GitHub del proyecto: https://github.com/BuilderIO/micro-agent Para enviar comentarios, puede abrir un problema en el repositorio de GitHub o ponerse en contacto con @steve8708 en Twitter.