Construye tu propio cursor

Después de usar Cursor durante más de un año en proyectos personales, me convencí de que la inteligencia artificial venía a toda velocidad por nuestros empleos. Pero cuanto más la usaba, más comprendía que bajo toda la aparente magia la IA sigue siendo código ejecutado en la máquina de otra persona. Como desarrollador quería mirar detrás de la cortina y ver cómo funciona realmente. Por eso construí mi propia versión mínima desde cero para entender el mecanismo y aquí explico el proceso, la lógica de llamadas a herramientas y cómo puedes replicarlo.

Idea central: cuando pides a un agente AI crear un archivo o ejecutar un comando, el modelo no ejecuta nada por sí mismo. No tiene acceso al sistema, a un shell ni a archivos. Su trabajo es decidir qué herramienta llamar y con qué parámetros. El modelo actúa como un intermediario inteligente que orquesta la petición y el código real que ejecuta la acción. Flujo básico: consulta usuario, modelo decide, se llama herramienta, la herramienta ejecuta y devuelve resultado, el modelo presenta la respuesta final.

En la práctica eso significa que el modelo transforma instrucciones en comandos estructurados y un proceso externo ejecuta la acción. Por ejemplo, ante una instrucción para escribir Hola Mundo en un archivo, el modelo determina usar una herramienta EscrituraArchivo con un parámetro texto Hola Mundo. El backend ejecuta la función asociada a EscrituraArchivo, recoge su salida y la devuelve al modelo, que traduce el resultado a una respuesta humana como Archivo guardado correctamente. Esa es la base de Cursor, Copilot y frameworks agente como LangChain.

Preparación y contexto: para experimentar necesitas un cliente que hable con el modelo y un conjunto de herramientas expuestas por tu backend. El prompt o instrucción del sistema define cómo debe razonar el modelo: seguir un ciclo definido de pasos, devolver salida en un formato estructurado y solo invocar herramientas durante el paso de acción. Ese control hace que el modelo sea predecible y seguro al interactuar con funciones que pueden modificar archivos o lanzar comandos.

Definición de herramientas: en un agente simple conviene empezar con un par de herramientas bien delimitadas. Por ejemplo una herramienta ObtenerClima que consulta un servicio meteorológico y otra EjecutarComando que lanza comandos en el sistema. Cada herramienta debe tener entradas y salidas claras y el backend debe validar que la invocación sea segura antes de ejecutarla, una práctica clave en proyectos reales y en servicios de ciberseguridad y pentesting como los que ofrece Q2BSTUDIO.

Orquestación del agente: el bucle principal recibe la consulta del usuario y la añade al historial. Luego, en un ciclo interno, se envía el contexto completo al modelo para que emita un paso del ciclo razonado. Si el paso es Plan, se registra la estrategia. Si el paso es Acción, se invoca la herramienta indicada con los parámetros y se devuelve la salida al modelo en un paso Observación. Cuando el modelo alcanza la fase Salida se presenta la respuesta final al usuario. Este patrón permite que el agente haga razonamiento multietapa y coordine recursos externos de forma segura.

Ejemplos prácticos: pedir el clima y escribirlo en un archivo muestra cómo el agente llama primero a ObtenerClima, observa el resultado y a continuación usa EjecutarComando para crear o actualizar un archivo con la información. En otro ejemplo pedir la generación de una pequeña app Todo en HTML, CSS y JS hace que el agente descomponga la tarea, genere los ficheros y entregue el proyecto listo para abrir en local. Son demostraciones claras de cómo la combinación de IA y funciones sencillas ofrece capacidades reales para automatización y desarrollo de software a medida.

Buenas prácticas: diseñar prompts que guíen el razonamiento, limitar las herramientas disponibles, validar entradas en el backend y auditar cada acción. Estas medidas reducen riesgos y elevan la calidad del agente. En entornos empresariales conviene integrar controles adicionales y gestionar credenciales con servicios cloud como AWS y Azure para escalabilidad y seguridad.

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Conclusión: la magia de Cursor no es sobrenatural sino una arquitectura clara: modelos que razonan y herramientas que actúan. Con unas pocas funciones bien diseñadas y un control riguroso, puedes construir tu propio pequeño Cursor que automatice tareas reales. Si buscas apoyo profesional para diseñar y desarrollar agentes IA, automatizaciones o soluciones de inteligencia de negocio, en Q2BSTUDIO tenemos la experiencia para ayudarte a materializar esos proyectos.