La IA creó, reparó y mantuvo software sin escribir código tradicional

¿Podemos construir y mantener software con agentes de IA sin generar código fuente tradicional? Lo pusimos a prueba con un enfoque Agent-Native Development , utilizando una representación semántica en JSON (Semantic IR) que un agente puede generar, reparar y modificar, y una herramienta determinista desarrollada en Rust para verificarla y compilarla directamente a WebAssembly. Durante la transmisión construimos cuatro experimentos: generación desde cero, reparación de errores, extensión de funcionalidades y mantenimiento de reglas de negocio. Los cuatro cumplieron sus criterios de éxito, incluyendo pruebas funcionales, regresiones y reproducibilidad binaria. Y después llegó una comparación interesante. En un benchmark adicional frente a una implementación equivalente en Rust, nuestra ruta IR → WASM registró 49 veces menos tiempo en el ciclo inicial de verificación y compilación , y produjo un archivo WASM 44,9 % más pequeño , con las mismas pruebas funcionales aprobadas. Estos resultados corresponden a una POC de alcance limitado y no incluyen el tiempo que necesita el agente para generar el programa. Todavía no demuestran una ventaja general frente a los lenguajes tradicionales, pero abren una línea de investigación sobre cómo diseñar representaciones que los agentes puedan construir y evolucionar de manera verificable. El experimento ya no demuestra solamente que funciona: ahora también tenemos una primera evidencia cuantitativa para investigar su rendimiento.