- 'Coffee Mode' permite a los desarrolladores delegar tareas repetitivas en agentes de IA autónomos.
- Integración nativa con VS Code, JetBrains y herramientas como GitHub, Jira o Sentry.
- Rendimiento superior en benchmarks clave como SWE-Bench y SWE-Lancer gracias a la tecnología Repo Grokking™.
- Modelo de precios flexible con opciones gratuitas y modelos de pago escalables para empresas.

La automatización en el desarrollo de software ha dado un salto significativo con la llegada de los agentes de inteligencia artificial de Zencoder. Esta empresa con sede en San Francisco ha presentado una solución que no solo mejora la productividad de los programadores, sino que introduce una función inédita: el ‘Coffee Mode’, que permite a los desarrolladores delegar la generación de código y pruebas unitarias a una IA mientras se toman un descanso.
Los nuevos agentes de Zencoder están diseñados para integrarse directamente en entornos de desarrollo populares como Visual Studio Code y JetBrains, evitando así el cambio de herramientas que muchas veces actúa como barrera de adopción de otras soluciones similares. Esto representa una ventaja notable frente a competidores como Cursor, que requieren el uso de un IDE específico para poder operar.
Agentes AI que entienden tu flujo de trabajo
En lugar de obligar a los desarrolladores a salir de su flujo actual, Zencoder se adapta a los entornos establecidos de trabajo. A través de más de 20 integraciones nativas con herramientas clave como GitHub, GitLab, Jira o Sentry, los agentes pueden involucrarse en todo el ciclo de desarrollo, desde la planificación hasta el control de calidad.
Una de las integraciones más destacadas es el botón disponible en Jira bautizado como “Solve with Zencoder”, que permite resolver issues automáticamente desde la propia herramienta de gestión sin necesidad de cambiar de ventana o contexto.
La inteligencia contextual es otro de los pilares de esta tecnología. El sistema emplea una función llamada Repo Grokking™, que permite a los agentes analizar en profundidad todo el repositorio del proyecto, entendiendo su estructura, las dependencias y el estilo de código. Este enfoque evita que el modelo genere soluciones desconectadas o incoherentes con el ecosistema del proyecto.
‘Coffee Mode’: delega la escritura de tests mientras te tomas un café
Lo que ha llamado la atención de la comunidad es, sin duda, la opción ‘Coffee Mode’. Esta función permite a los desarrolladores activar un agente autónomo con un clic para que este se encargue de generar código o tests unitarios mientras la persona se toma un respiro.
Según palabras del fundador Andrew Filev, “es como tener un compañero de trabajo que puede seguir programando mientras tú tomas aliento”. La idea es liberar a los desarrolladores de tareas repetitivas como la escritura de tests, que generalmente no despierta entusiasmo en el equipo pero resulta indispensable para garantizar la estabilidad del software.
El agente no solo genera código, también lo valida, prueba y refina de forma autónoma. Gracias a una capacidad que la empresa ha bautizado como mecanismo de auto-reparación, el sistema comprueba si la propuesta funciona antes de devolverla al usuario.
Máximos resultados en benchmarks clave
La eficacia de estos agentes no se queda en lo anecdótico. Zencoder ha publicado sus resultados en varios benchmarks de referencia y los números llaman la atención: los agentes han sido capaces de resolver el 63% de los problemas planteados en el estándar SWE-Bench Verified, con una aproximación práctica de trayectoria única—es decir, sin generar múltiples intentos en paralelo como hacen otros competidores más orientados a investigación.
Más destacable aún es que en el benchmark más reciente SWE-Bench Multimodal, la tasa de éxito ha alcanzado el 30%, el doble de la mejor marca registrada hasta ahora. En el SWE-Lancer IC Diamond, considerado particularmente exigente, los agentes muestran un rendimiento superior al 30%, mejorando en más de 20 puntos porcentuales el mejor resultado anterior, incluido el de OpenAI.
Diseñado para desarrolladores reales
El diseño de los agentes pone en el centro las necesidades del desarrollador profesional. La herramienta es compatible con más de 70 lenguajes de programación y ofrece especial atención a entornos comunes en grandes empresas como Java y C#.
Según ha comentado Zineng Yuan, ingeniero jefe en Paytm, “es como tener un compañero de par que anticipa lo que necesitas y te evita tareas repetitivas. Durante una entrega crítica, me ayudó a reducir la carga de trabajo a la mitad al proponer una estrategia de refactorizado para un módulo heredado”.
La compañía también ha tomado en cuenta la seguridad. Todo el código generado pasa por revisiones automatizadas que detectan vulnerabilidades y cumplen con las normas de despliegue en producción. Esto se refuerza con chequeos de seguridad integrados y sistemas de testing automáticos que pueden activarse tanto desde pipelines existentes como mediante los propios agentes.
Futuro inmediato y precios
La hoja de ruta de Zencoder augura más avances durante el año. Desde la propia compañía aseguran que antes de que finalice 2025 veremos una nueva generación de asistentes de codificación aún más sofisticados.
Para facilitar el acceso a su herramienta, Zencoder ha optado por un modelo escalonado que incluye:
- Versión gratuita con funciones básicas.
- Plan Business por 19 USD mensuales por usuario con asistencia para testing avanzado y generación inteligente de código.
- Plan Enterprise por 39 USD mensuales por usuario, que incluye soporte prioritario y características para cumplimiento normativo avanzado.
Con estas opciones, la compañía busca adaptarse tanto a pequeños equipos como a grandes empresas que desean optimizar su desarrollo sin renunciar a sus entornos y herramientas actuales.
El lanzamiento de Zencoder representa una evolución palpable del desarrollo asistido por IA. Lejos del enfoque excesivamente optimista o reacio, la solución parece encontrar un equilibrio pragmático: potenciar a los seres humanos donde tienen más impacto y descargarles de la carga repetitiva. Todo ello sin abandonar los entornos habituales de trabajo ni comprometer la seguridad del producto final.
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