Usar el chat con agentes como programador en pareja

En este documento se describe cómo configurar y usar el modo agente de Gemini Code Assist como programador en pareja en tu entorno de desarrollo integrado (IDE).

Con el modo Agente, puedes hacer lo siguiente y más:

  • Hacer preguntas sobre tu código.
  • Usa el contexto y las herramientas integradas para mejorar el contenido generado.
  • Configura los servidores de MCP para ampliar las funciones del agente.
  • Obtén soluciones para tareas complejas con varios pasos.
  • Genera código a partir de documentos de diseño, incidencias y comentarios de TODO.
  • Controla el comportamiento del agente comentando, editando y aprobando planes y el uso de herramientas durante la ejecución.

Limitaciones

Es posible que algunas funciones de la conversación estándar de Gemini Code Assist no estén disponibles en el modo agente o que funcionen de forma diferente a como lo hacen en la conversación estándar.

La recitación no está disponible en el modo Agente. En el modo agente, Gemini no cita fuentes y no puedes inhabilitar las sugerencias de código que coincidan con las fuentes citadas.

Antes de empezar

VS Code

Configura Gemini Code Assist.

IntelliJ

Configura Gemini Code Assist.

Usar el modo Agente

En el modo agente, puedes pedirle a Gemini que complete objetivos generales y tareas complejas.

Para sacar el máximo partido al modo Agente, sigue las prácticas recomendadas para crear peticiones y proporciona tantos detalles como sea posible.

Para cambiar al modo Agente, sigue estos pasos:

VS Code

  1. Para abrir la conversación de Gemini Code Assist, en la barra de actividad de tu IDE, haz clic en spark Gemini Code Assist.
  2. Haz clic en el interruptor Agente para activar el modo Agente. El interruptor se resalta cuando se activa el modo de agente y se muestra en gris cuando se está en una conversación normal.
  3. En el chat de Gemini Code Assist, introduce tu petición.

Gemini te da una respuesta a tu petición o te pide permiso para usar una herramienta.

Para detener el agente, haz clic en Detener.

Para usar el chat estándar de Gemini Code Assist, haz clic en Nuevo chat para crear un nuevo chat.

El modo Agente de Gemini Code Assist se basa en Gemini CLI.

IntelliJ

  1. En la barra de la ventana de herramientas, haz clic en spark Gemini. Inicia sesión si se te pide que lo hagas.
  2. Selecciona la pestaña Agente.
  3. Describe la tarea que quieres que realice el agente.

  4. Mientras el agente sigue los pasos para completar la tarea, tendrás la opción de revisar y aprobar los cambios.

  5. Opcional: Para aprobar los cambios automáticamente, selecciona Configuración Opciones del agente y marca la casilla situada junto a Aprobar cambios automáticamente.

Configurar herramientas para el modo agente

Las herramientas son una categoría amplia de servicios que un agente puede usar para obtener contexto y realizar acciones en su respuesta a tu petición. Algunas herramientas de ejemplo son herramientas integradas, como grep y lectura o escritura de archivos, servidores Model Context Protocol (MCP) locales o remotos y sus funciones ejecutables, o implementaciones de servicios personalizadas.

Controlar el uso de herramientas integradas

El modo Agente tiene acceso a tus herramientas integradas, como la búsqueda, lectura y escritura de archivos, los comandos de terminal y más.

VS Code

Puedes usar los ajustes coreTools y excludeTools para controlar a qué herramientas tiene acceso Gemini en el modo agente.

coreTools
Te permite especificar una lista de herramientas que quieres que estén disponibles para el modelo. También puedes especificar restricciones específicas de comandos para las herramientas que lo admitan. Por ejemplo, si añades lo siguiente al archivo JSON de configuración de Gemini, solo se podrá ejecutar el comando de shell ls -l:"coreTools": ["ShellTool(ls -l)"].
excludeTools
Te permite especificar una lista de herramientas que no quieres que estén disponibles para el modelo. También puedes especificar restricciones específicas de comandos para las herramientas que lo admitan. Por ejemplo, si añades lo siguiente al archivo JSON de configuración de Gemini, se bloqueará el uso del comando rm -rf: "excludeTools": ["ShellTool(rm -rf)"].

Se excluye una herramienta que aparece en excludeTools y coreTools.

Para configurar las herramientas integradas disponibles en el modo de agente, sigue estos pasos:

  1. Abre el archivo JSON de los ajustes de Gemini, que se encuentra en ~/.gemini/settings.json, donde ~ es tu directorio principal.

  2. Para restringir el uso de herramientas del agente a una lista de herramientas aprobadas, añade la siguiente línea al archivo JSON de configuración de Gemini:

    "coreTools": ["TOOL_NAME_1,TOOL_NAME_2"]

    Sustituye TOOL_NAME_1 y TOOL_NAME_2 por los nombres de las herramientas integradas a las que quieras que tenga acceso el agente.

    Puedes enumerar todas las herramientas integradas que quieras. De forma predeterminada, el agente tiene acceso a todas las herramientas integradas.

  3. Para restringir el uso de herramientas del agente a comandos de herramientas específicos, añade la siguiente línea al JSON de configuración de Gemini:

    "coreTools": ["TOOL_NAME(COMMAND)"]

    Haz los cambios siguientes:

    • TOOL_NAME: el nombre de la herramienta integrada
    • COMMAND: el nombre del comando de la herramienta integrada que quieres que pueda usar el agente.

  4. Para excluir una herramienta del uso del agente, añade la siguiente línea al JSON de configuración de Gemini:

    "excludeTools": ["TOOL_NAME_1,TOOL_NAME_2"]

    Sustituye TOOL_NAME_1 y TOOL_NAME_2 por los nombres de las herramientas integradas que quieras excluir del uso del agente.

  5. Para excluir un comando de herramienta del uso del agente, añade la siguiente línea al archivo JSON de configuración de Gemini:

    "excludeTools": ["TOOL_NAME(COMMAND)"]

    Haz los cambios siguientes:

    • TOOL_NAME: el nombre de la herramienta integrada
    • COMMAND: el nombre del comando de herramienta integrado que quieras excluir del uso del agente.

Para obtener más información sobre los ajustes de configuración de coreTools y excludeTools, consulta la documentación de configuración de la CLI de Gemini.

IntelliJ

Esta función no está disponible en Gemini Code Assist para IntelliJ ni otros IDEs de JetBrains.

Configurar servidores de MCP

VS Code

Para que los servidores de MCP se puedan usar en el modo de agente, añade la configuración de cada servidor en el archivo JSON de configuración de Gemini, según la documentación de cada servidor.

  1. Instala las dependencias que requieran los servidores de MCP que añadas.
  2. Abre el archivo JSON de configuración de Gemini, que se encuentra en ~/.gemini/settings.json, donde ~ es tu directorio principal.

  3. Configura cada servidor MCP local o remoto en el archivo JSON de configuración de Gemini siguiendo las instrucciones de cada servidor.

    El siguiente archivo JSON de configuración de Gemini configura dos servidores MCP remotos de Cloudflare, un servidor MCP remoto de GitLab y un servidor MCP local de GitHub para usarlos con Gemini Code Assist en VS Code.

    {
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_example_personal_access_token12345"
      }
    },
    "gitlab": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://your-gitlab-instance.com/api/v4/mcp"]
    },
    "cloudflare-observability": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://observability.mcp.cloudflare.com/sse"]
    },
    "cloudflare-bindings": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse"]
    }
  }
}

  4. Abre la paleta de comandos y selecciona Desarrollador: recargar ventana.

Los servidores de MCP que hayas configurado estarán disponibles para que el agente los use en el modo agente.

IntelliJ

Para que los servidores MCP se puedan usar en el modo de agente, añade la configuración de cada servidor en un archivo mcp.json y coloca el archivo mcp.json en el directorio de configuración de tu IDE.

  1. Instala las dependencias que requieran los servidores de MCP que añadas.
  2. Crea un archivo llamado mcp.json en el directorio de configuración de tu IDE.

  3. Configura cada servidor MCP local o remoto en el archivo mcp.json siguiendo las instrucciones de cada servidor.

    El siguiente ejemplo de archivo mcp.json configura dos servidores MCP de Cloudflare remotos, un servidor MCP de GitLab remoto y un servidor MCP de GitHub local para usarlos con Gemini Code Assist en IntelliJ.

    {
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_example_personal_access_token12345"
      }
    },
    "gitlab": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://your-gitlab-instance.com/api/v4/mcp"]
    },
    "cloudflare-observability": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://observability.mcp.cloudflare.com/sse"]
    },
    "cloudflare-bindings": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://bindings.mcp.cloudflare.com/sse"]
    }
  }
}

Los servidores de MCP que hayas configurado estarán disponibles para que el agente los use en el modo agente.

Autenticación del servidor de MCP

Algunos servidores MCP requieren autenticación. Sigue la documentación del servidor para crear los tokens de usuario necesarios y, a continuación, especifícalos correctamente. Normalmente, los tokens de autenticación de los servidores locales se especifican mediante la variable de entorno correspondiente a cada servidor, mientras que los de los servidores remotos se especifican mediante el encabezado HTTP Authorization.

VS Code

En el caso de los servidores MCP que requieran autenticación, puedes añadirlos al archivo JSON de configuración de Gemini.

En el siguiente ejemplo se muestra cómo especificar un token de acceso personal para los servidores MCP locales y remotos de GitHub:

{
  "mcpServers": {
    "github-remote": {
      "httpUrl": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ACCESS_TOKEN"
      }
    },
    "github-local": {
      "command": "/Users/username/code/github-mcp-server/cmd/github-mcp-server/github-mcp-server",
      "args": ["stdio"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Donde ACCESS_TOKEN es el token de acceso del usuario.

IntelliJ

En el caso de los servidores MCP que requieran autenticación, puedes añadirlos a tu archivo mcp.json.

En el siguiente ejemplo se añade un token de acceso personal para el servidor local de GitHub:

{
  "mcpServers": {
    "github-local": {
      "command": "/Users/username/code/github-mcp-server/cmd/github-mcp-server/github-mcp-server",
      "args": ["stdio"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Donde ACCESS_TOKEN es el token de acceso del usuario.

Crear un archivo de contexto

El contexto permite a un agente generar mejores respuestas a una petición determinada. El contexto se puede obtener de los archivos de tu IDE, de los archivos de las carpetas de tu sistema local, de las respuestas de la herramienta y de los detalles de tu petición. Para obtener más información, consulta Contexto del modo Agente.

VS Code

  1. Crea un archivo llamado GEMINI.md en una ubicación que coincida con el ámbito al que quieras aplicar el contexto. En la siguiente tabla se detallan las ubicaciones de los archivos de contexto de los diferentes ámbitos:

    Ámbito Ubicación
    Todos tus proyectos ~/.gemini/GEMINI.md
    Un proyecto concreto Tu directorio de trabajo o cualquier directorio superior hasta la raíz del proyecto (identificado por una carpeta .git) o tu directorio principal.
    Un componente, un módulo o una subsección específicos de un proyecto Subdirectorios de tu directorio de trabajo.

    El sistema de memoria del agente se crea cargando archivos de contexto de varias ubicaciones. El contexto de archivos más específicos, como los de componentes o módulos concretos, anula o complementa el contenido de archivos de contexto más generales, como el archivo de contexto global en ~/.gemini/GEMINI.md.

  2. Escribe las reglas, la información de la guía de estilo o el contexto que quieras que use el agente en Markdown y guarda el archivo. Para obtener más información, consulta el archivo de contexto de ejemplo en GitHub.

El agente incluye la información de tu archivo de contexto junto con las peticiones que le envíes.

IntelliJ

  1. Crea un archivo llamado GEMINI.md o AGENT.md en la raíz de tu proyecto.

  2. Escribe las reglas, la información de la guía de estilo o el contexto que quieras que use el agente en Markdown y guarda el archivo.

El agente incluye la información de tu archivo de contexto junto con las peticiones que le envíes. También puedes añadir contexto incluyendo un archivo manualmente con la sintaxis @FILENAME, donde FILENAME es el nombre del archivo con la información contextual que quieras incluir.

Usar comandos

Los comandos de barra inclinada / te permiten ejecutar rápidamente comandos similares a los de una ventana de terminal.

VS Code

Puedes usar los siguientes comandos de la CLI de Gemini integrados en el modo agente:

  • /tools: muestra una lista de las herramientas disponibles en tu sesión del modo Agente.
  • /mcp: muestra los servidores de Model Context Protocol (MCP) configurados, su estado de conexión, los detalles del servidor y las herramientas disponibles.

  • /deploy: despliega una aplicación web en Cloud Run. Este comando personalizado basado en la CLI de Gemini usa el servidor de Model Context Protocol (MCP) de Cloud Run para compilar, contenerizar, enviar, configurar y devolver una URL pública de tu aplicación. Para usar este comando, debes tener habilitado Cloud Run en tu proyecto de Google Cloud e instalar el servidor de MCP de Cloud Run como extensión de Gemini.

Para obtener más información sobre los comandos de Gemini CLI, consulta los artículos Comandos de Gemini CLI y Comandos personalizados de Gemini. Ten en cuenta que no todos los comandos de la CLI de Gemini están disponibles en el modo Agente.

IntelliJ

Esta función no está disponible en Gemini Code Assist para IntelliJ ni otros IDEs de JetBrains.

Permitir siempre las acciones del agente

Puedes permitir automáticamente todas las acciones del agente.

Para permitir automáticamente todas las acciones del agente, sigue estos pasos:

VS Code

Usa el modo YOLO para permitir automáticamente todas las acciones del agente. El modo YOLO solo se puede usar en un espacio de trabajo de confianza.

Para configurar el modo Yolo, sigue estos pasos:

  1. Abre el archivo JSON de configuración de usuario de VS Code:

    1. Abre la paleta de comandos (ctrl/command + Shift + P).
    2. Selecciona Preferencias: abrir ajustes de usuario (JSON).

  2. Añade lo siguiente al archivo JSON de configuración de usuario de VS Code:

    //other settings...

"geminicodeassist.agentYoloMode": true,
//other settings...

  3. Abre la paleta de comandos y selecciona Desarrollador: recargar ventana.

El modo Agente usa el modo YOLO y no te pedirá permiso antes de llevar a cabo acciones cuando le envíes una petición. Si usas un espacio de trabajo restringido, el agente te pedirá confirmación antes de llevar a cabo acciones, independientemente de este ajuste.

IntelliJ

Para aprobar los cambios automáticamente, en la pestaña del agente de Gemini Chat, selecciona Configuración Opciones del agente y, a continuación, marca la casilla situada junto a Aprobar cambios automáticamente.

El modo Agente aprueba automáticamente todas las solicitudes y no pide permiso antes de llevar a cabo acciones cuando le envías una petición.

Peticiones adicionales

Prueba las siguientes peticiones con tu propia información:

  • "¿Qué hace este repositorio? Ayúdame a entender la arquitectura".
  • "¿Qué hace este [clase/función]?"
  • "Añade una función a esta base de código: "[enlace-o-ruta-a-base-de-código]"."
  • "Refactoriza las funciones [A] y [B] para que usen el método común [C]".
  • "Soluciona el problema de GitHub [enlace-al-problema-de-github]".
  • "Crea una aplicación para [objetivo] con una interfaz de usuario que permita al usuario [tarea] en [entorno]".
  • "Migrate library versions in this repository from [X] to [Y]" ("Migra las versiones de la biblioteca de este repositorio de [X] a [Y]").
  • "Optimiza el rendimiento de este código Go para que se ejecute más rápido".
  • "Usa [nombre de la API] para desarrollar esta función".
  • "Implementa un algoritmo para hacer [X], [Y] y [Z]".

Siguientes pasos