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decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course

Curso gratuito y de código abierto para aprender ingeniería de harness mediante la creación desde cero en Python de un agente de programación al estilo de Claude Code.

Alternativa open source a:Claude Code

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hace 14 días

¿Qué es?

Este curso explica cómo crear un agente de programación llamado decode, desde un bucle de agente básico hasta un conjunto de agentes en la nube. El núcleo es un harness sin interfaz gráfica: el bucle de llamadas a herramientas, herramientas para operaciones de lectura y escritura de archivos, bash, grep y edición, una capa de permisos y un sandbox. El harness se integra con dos interfaces: una interfaz de terminal interactiva y ejecuciones remotas en funciones serverless de Modal, que se pueden activar mediante CLI, webhook o cron.

El curso también aborda la ingeniería de contexto (archivos de memoria, skills, compactación y diagnósticos de LSP), subagentes que trabajan en paralelo y evaluación. Las evaluaciones usan benchmarks y suites de regresión registradas en Opik, mientras que Kitaru se encarga de grabar y reproducir sesiones. Entre los proveedores de modelos se incluyen modelos de pesos abiertos alojados en Modal, OpenRouter y Gemini.

El material consta de 8 lecciones escritas y 6 videos, además de guías de configuración en el repositorio. El código está escrito en Python con Pydantic AI, y los componentes se construyen a mano en lugar de recurrir a frameworks.

Funciones clave

  • 01Crea un bucle de agente con llamadas a herramientas de lectura, edición, bash, grep y otras.
  • 02Ejecuta el agente en una interfaz de terminal o sin interfaz gráfica mediante funciones serverless de Modal.
  • 03Ejecuta comandos de herramientas en sandboxes locales de Docker o remotos de Modal.
  • 04Incluye una capa de permisos con reglas para permitir, preguntar y denegar.
  • 05Aborda la ingeniería de contexto: archivos de memoria, skills y compactación automática.
  • 06Ofrece herramientas de evaluación con benchmarks y pruebas de regresión registradas en Opik.

Casos de uso

  • Aprender cómo se estructuran internamente agentes de programación de producción como Claude Code.
  • Crear un agente personalizado para un dominio que no sea la programación, usando los mismos patrones de harness.
  • Usar modelos de pesos abiertos alojados en Modal como backend de un agente.
  • Practicar la evaluación de agentes con benchmarks y suites de regresión.

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio

    git clone https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course.git
  2. 2

    Instala las dependencias desde la carpeta del proyecto

    make install
  3. 3

    Copia el archivo de ejemplo de env y configura allí tu clave de API de LLM

    cp .env.example .env
  4. 4

    Inicia el decode agent en la terminal

    uv run decode

Antes de usarlo

  • Para ejecutar el agente se necesita una clave de API de LLM de Gemini, OpenRouter o Modal.
  • Algunas funciones dependen de servicios de terceros como Modal, Opik y Kitaru.

En colecciones

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Temas

#ai-agent#coding-agent#llm#agent-evals#sandboxing#context-engineering#python#tutorial#ai-coding-assistant#claude-code

Preguntas frecuentes

¿Qué es building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Curso gratuito y de código abierto para aprender ingeniería de harness mediante la creación desde cero en Python de un agente de programación al estilo de Claude Code. Este curso explica cómo crear un agente de programación llamado decode, desde un bucle de agente básico hasta un conjunto de agentes en la nube. El núcleo es un harness sin interfaz gráfica: el bucle de llamadas a herramientas, herramientas para operaciones de lectura y escritura de archivos, bash, grep y edición, una capa de permisos y un sandbox. El harness se integra con dos interfaces: una interfaz de terminal interactiva y ejecuciones remotas en funciones serverless de Modal, que se pueden activar mediante CLI, webhook o cron.
¿building-a-coding-agent-from-scratch-course es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
building-a-coding-agent-from-scratch-course es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿building-a-coding-agent-from-scratch-course sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de building-a-coding-agent-from-scratch-course fue el 24 oct 2026.
¿Para qué puedo usar building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Aprender cómo se estructuran internamente agentes de programación de producción como Claude Code. Crear un agente personalizado para un dominio que no sea la programación, usando los mismos patrones de harness. Usar modelos de pesos abiertos alojados en Modal como backend de un agente. Practicar la evaluación de agentes con benchmarks y suites de regresión.
¿Cómo se instala building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Clona el repositorio: git clone https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course.git Instala las dependencias desde la carpeta del proyecto: make install Copia el archivo de ejemplo de env y configura allí tu clave de API de LLM: cp .env.example .env Inicia el decode agent en la terminal: uv run decode
¿Dónde consigo building-a-coding-agent-from-scratch-course?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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