La idea de que agentes de inteligencia artificial puedan desarrollar software de forma prácticamente autónoma lleva meses protagonizando el debate tecnológico. Mientras algunos cuestionan si las llamadas software factories son realmente viables, Cloudflare ha presentado un caso de uso que ya está funcionando en producción. La compañía asegura haber reducido el número de incidencias abiertas del proyecto Astro desde más de 200 hasta apenas una treintena gracias a un sistema automatizado basado en agentes de IA, con el objetivo de alcanzar por primera vez en su historia un repositorio sin incidencias pendientes.

Las claves de la software factory de Cloudflare en 20 segundos

• Cloudflare automatiza la gestión de incidencias del proyecto Astro mediante agentes de IA.
• El sistema reproduce errores, los diagnostica, genera correcciones y prepara versiones de prueba.
• La automatización se ejecuta íntegramente desde GitHub Actions.
• El framework abierto Flue permite construir flujos similares para otros proyectos.
• Astro ha reducido sus incidencias abiertas de más de 200 a unas 30.

Durante los últimos meses, Cloudflare ha desarrollado una cadena de automatización que va mucho más allá de responder automáticamente a un ticket. Cada incidencia sigue un flujo completo que intenta reproducir el problema, localizar su causa, validar si realmente existe un fallo y, cuando es posible, generar una solución lista para ser probada por el propio usuario que reportó el error.

La IA reproduce, analiza y corrige los errores

El sistema comienza cuando un usuario abre una incidencia en GitHub.

En lugar de enviar la consulta directamente a un único modelo de lenguaje, la plataforma divide el trabajo entre varios agentes especializados e independientes.

Cada uno realiza una tarea concreta:

• reproducir el problema;
• diagnosticar el origen del fallo;
• comprobar si el comportamiento es realmente un error o el funcionamiento esperado;
• preparar una posible solución.

Cada fase genera un informe que sirve de entrada para el siguiente agente, evitando que un único modelo acumule todo el contexto o intente resolver el problema demasiado pronto.

Según Cloudflare, este enfoque también reduce uno de los problemas habituales de los grandes modelos de lenguaje: su tendencia a asumir que siempre existe un error que debe corregirse.

GitHub Actions actúa como la línea de montaje

Toda la automatización se ejecuta directamente sobre GitHub Actions.

El flujo funciona como una máquina de estados gobernada mediante etiquetas del propio repositorio. Cada incidencia cambia automáticamente de estado conforme avanza el proceso de análisis y validación.

Cuando la IA encuentra una posible solución:

• genera una versión preliminar del paquete;
• publica los registros completos del análisis;
• solicita al usuario que pruebe la corrección.

Si el usuario confirma que el problema ha desaparecido, el sistema crea automáticamente un pull request asociado a la incidencia correspondiente.

De una herramienta interna a un framework abierto

Durante el desarrollo del proyecto, los ingenieros comprobaron que la mayor parte del sistema no dependía realmente de GitHub.

La lógica consistía simplemente en reaccionar ante un evento, lanzar una secuencia de agentes independientes y coordinar sus resultados.

Esa abstracción terminó convirtiéndose en Flue, un framework de código abierto diseñado para construir flujos de trabajo basados en agentes de IA que pueden ejecutarse desde múltiples plataformas, incluyendo GitHub, Slack, tareas programadas o cualquier sistema basado en webhooks.

El objetivo es ofrecer una infraestructura reutilizable para desarrollar automatizaciones complejas sin depender de un proveedor concreto de modelos de lenguaje.

Una forma diferente de mantener proyectos open source

Uno de los problemas que Cloudflare pretendía resolver era la creciente carga de trabajo que soportan muchos mantenedores de proyectos de código abierto.

La popularización de herramientas de IA ha multiplicado el número de incidencias, solicitudes de cambios e incluso informes de seguridad, mientras que el tiempo necesario para revisarlos sigue dependiendo de personas.

Según explica la compañía, lejos de alejar a los desarrolladores de la comunidad, la automatización ha permitido dedicar más tiempo a tareas de mayor valor, como participar en discusiones técnicas, revisar nuevas funcionalidades o colaborar directamente con otros desarrolladores.

Cuando la IA falla, también mejora el software

Cloudflare afirma que uno de los efectos más interesantes del sistema aparece precisamente cuando los agentes se equivocan.

En esos casos, el problema suele estar relacionado con alguno de estos aspectos del proyecto:

• documentación insuficiente;
• arquitectura poco clara;
• cobertura de pruebas limitada.

La empresa cita como ejemplo varios errores relacionados con el sistema de Hot Module Replacement (HMR), donde la IA proponía repetidamente modificaciones que solucionaban un fallo concreto pero provocaban regresiones en otras partes del código.

La incorporación de nuevos comentarios explicativos y pruebas unitarias permitió que los agentes dejaran de cometer esos errores, mejorando al mismo tiempo la comprensión del proyecto tanto para la IA como para futuros desarrolladores.

Un modelo que podría extenderse a otros proyectos

Cloudflare ha separado toda esta lógica en una acción independiente denominada triagebot-action, disponible como código abierto y utilizada ya por otros proyectos además de Astro.

Aunque la compañía reconoce que todavía se encuentra en evolución, considera que representa un ejemplo práctico de cómo construir las llamadas software factories: cadenas de agentes especializados capaces de automatizar tareas repetitivas del desarrollo sin eliminar la supervisión humana.

Más que sustituir a los desarrolladores, el objetivo es reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas para concentrar los esfuerzos en la evolución del propio software.

Preguntas frecuentes

¿Qué es una software factory basada en IA?

Es un flujo automatizado donde varios agentes de inteligencia artificial realizan distintas tareas del desarrollo de software, como analizar incidencias, generar código o validar cambios.

¿Qué es Flue?

Flue es el framework de código abierto desarrollado por Cloudflare para construir flujos de trabajo basados en agentes de IA independientes y coordinados entre sí.

¿Cómo utiliza Cloudflare la IA en Astro?

La IA reproduce errores, analiza su causa, genera posibles correcciones, publica versiones de prueba y crea automáticamente un pull request cuando el usuario confirma que la solución funciona.

¿Ha eliminado Cloudflare manualmente las incidencias antiguas?

No. La compañía afirma que la reducción del backlog no se consiguió cerrando incidencias inactivas, sino automatizando su análisis y resolución mediante agentes de IA.