Cómo construir SQLite con agentes de IA en paralelo

Una nueva era en el desarrollo de software

El desarrollo de software está experimentando una transformación radical. Un proyecto reciente ha demostrado que es posible construir un motor de base de datos similar a SQLite utilizando una pequeña colonia de agentes de IA trabajando en conjunto. Esta aproximación combina Claude, Codex y Gemini para crear código funcional en Rust, marcando un hito en la automatización del desarrollo tecnológico.

Para los founders que buscan acelerar el desarrollo de productos tecnológicos, esta metodología representa una oportunidad concreta de reducir tiempos de implementación y explorar arquitecturas complejas con recursos limitados. Más allá del caso específico de SQLite, el proyecto ilustra cómo orquestar múltiples modelos de IA para resolver problemas de ingeniería de alta complejidad.

Arquitectura del sistema: orquestando múltiples agentes

El proyecto implementó un sistema de coordinación donde cada agente de IA asume roles específicos dentro del flujo de trabajo. La arquitectura se divide en dos fases principales:

Fase de bootstrap

En esta etapa inicial, los agentes trabajan de forma secuencial para establecer la estructura base del proyecto. Claude actúa como arquitecto principal, definiendo la estructura de módulos y las interfaces clave. Codex se encarga de generar el código boilerplate y las implementaciones básicas, mientras que Gemini realiza validaciones de coherencia y propone optimizaciones tempranas.

Esta fase es crítica porque establece los límites modulares que permitirán el trabajo en paralelo posterior. La clave está en definir interfaces claras entre componentes, reduciendo las dependencias que podrían generar conflictos cuando múltiples agentes trabajan simultáneamente.

Fase de trabajo en paralelo

Una vez establecida la arquitectura base, los agentes pueden trabajar en diferentes módulos de forma concurrente. El sistema implementa un coordinador que:

• Asigna tareas específicas a cada agente según sus fortalezas
• Detecta y resuelve conflictos de integración
• Ejecuta pruebas continuas para validar la coherencia del código
• Gestiona el versionado y las dependencias entre módulos

Este paralelismo reduce significativamente los tiempos de desarrollo. En el caso de SQLite, módulos como el parser SQL, el optimizador de consultas y el motor de almacenamiento pudieron desarrollarse simultáneamente, con integración continua para verificar compatibilidad.

Aprendizajes técnicos clave

Paralelismo efectivo requiere diseño modular estricto

El proyecto demostró que el paralelismo entre agentes solo funciona cuando existe una separación clara de responsabilidades. Los límites modulares bien definidos son fundamentales: cada módulo debe tener interfaces específicas y minimizar dependencias externas. Cuando estos límites son difusos, los agentes generan código que entra en conflicto durante la integración.

Pruebas constantes como mecanismo de coordinación

La batería de tests actúa como fuente de verdad que mantiene a los agentes alineados. Cada cambio propuesto por un agente pasa por validación automática. Si las pruebas fallan, el sistema proporciona feedback inmediato al agente responsable, quien ajusta su código. Este ciclo de retroalimentación continua es más efectivo que intentar coordinar explícitamente las decisiones de diseño entre agentes.

Fortalezas diferenciales de cada modelo

El análisis reveló patrones interesantes sobre las capacidades de cada agente:

• Claude destacó en decisiones arquitectónicas de alto nivel y en la comprensión de requisitos complejos
• Codex mostró mayor velocidad en la generación de código idiomático en Rust y en la implementación de algoritmos estándar
• Gemini demostró capacidad superior para identificar edge cases y proponer optimizaciones de rendimiento

Esta especialización emergente sugiere que sistemas futuros podrían asignar tareas según el tipo de problema a resolver, maximizando la eficiencia del enjambre.

Replicando el setup: consideraciones prácticas

El proyecto incluye instrucciones para que otros desarrolladores repliquen el experimento. Los requisitos principales incluyen:

• Acceso a las APIs de los tres modelos (Claude, Codex, Gemini)
• Sistema de orquestación que gestione la asignación de tareas y la integración de código
• Pipeline de CI/CD con pruebas automatizadas exhaustivas
• Repositorio con estructura modular predefinida

El costo de ejecución del proyecto completo fue moderado, aunque varía según el tamaño del sistema a construir. Para un motor básico similar a SQLite, el gasto en tokens API estuvo en un rango accesible para equipos de startups, especialmente considerando la reducción de horas de desarrollo humano.

Límites actuales del enfoque

Es importante reconocer las limitaciones de esta metodología:

• Dependencia de context windows: Los agentes necesitan mantener contexto sobre la arquitectura global, lo que puede ser desafiante en proyectos muy grandes
• Debugging complejo: Cuando el código generado tiene bugs sutiles, identificar qué agente introdujo el problema y por qué puede ser difícil
• Decisiones de diseño no estándar: Los agentes tienden a implementar soluciones convencionales; innovaciones arquitectónicas radicales aún requieren dirección humana
• Costos crecientes: A medida que el proyecto escala, el número de tokens necesarios para mantener coherencia aumenta exponencialmente

Implicaciones para founders y equipos técnicos

Este proyecto tiene implicaciones directas para startups en fase de construcción de producto:

Aceleración de prototipos: Founders técnicos pueden usar esta metodología para validar arquitecturas complejas rápidamente, probando diferentes enfoques sin comprometer semanas de desarrollo.

Reducción de deuda técnica: Al generar código con pruebas integradas desde el inicio, se reduce la acumulación de deuda técnica que típicamente aparece en sprints acelerados.

Escalabilidad de equipos pequeños: Un equipo de 2-3 desarrolladores puede asumir proyectos de mayor envergadura al amplificar su capacidad con agentes de IA especializados.

Aprendizaje acelerado: Desarrolladores junior pueden aprender patrones avanzados observando las decisiones de los agentes y validándolas con seniors, acelerando su curva de aprendizaje.

Planes futuros: eficiencia y observabilidad

El proyecto identifica dos áreas prioritarias para evolución futura:

Mejora en eficiencia

Reducir el número de tokens necesarios mediante:

• Compresión de contexto que mantenga solo información arquitectónica relevante
• Reutilización de patrones previamente validados
• Caché inteligente de decisiones de diseño comunes

Observabilidad del proceso

Implementar herramientas que permitan:

• Visualizar el flujo de trabajo entre agentes en tiempo real
• Identificar cuellos de botella en la coordinación
• Analizar qué tipo de tareas generan más conflictos
• Métricas de calidad del código generado por agente

Estas mejoras buscan hacer el sistema más predecible y controlable, facilitando su adopción en entornos de producción.

Conclusión

La construcción de un motor similar a SQLite mediante un enjambre de agentes de IA demuestra que estamos entrando en una nueva fase del desarrollo de software. La combinación de Claude, Codex y Gemini trabajando en paralelo sobre Rust no solo aceleró el proceso de desarrollo, sino que generó código estructurado y bien testeado.

Para el ecosistema de startups, esta metodología representa una herramienta concreta para acelerar el time-to-market sin comprometer calidad técnica. Los aprendizajes sobre límites modulares, pruebas continuas y especialización de agentes son aplicables a cualquier proyecto de desarrollo de software, independientemente del stack tecnológico.

La clave está en entender que estos agentes no reemplazan el criterio técnico humano, sino que lo amplifican. Los founders que dominen la orquestación de estas herramientas tendrán una ventaja competitiva significativa en la construcción de productos tecnológicos complejos.

Fuentes

1. https://kiankyars.github.io/machine_learning/2026/02/12/sqlite.html (fuente original)