# Agentes de IA en Ingeniería: Devin, Replit, Lindy y Manus URL: https://codebasechat.com/es/journal/ejemplos-de-agentes-de-ia Type: blog Locale: es Published: 2026-07-28 Updated: 2026-08-09 --- > Un agente de IA para ingeniería ejecuta tareas en entornos reales y reporta resultados. Devin, Replit Agent, Lindy y Manus: qué hace bien cada uno y dónde necesita un humano en el ciclo. ## Ejemplos de Agentes de IA: Cuáles Funcionan Realmente en Ingeniería Lo has visto escrito en todos lados este año, pero la mayoría de listas sobre «ejemplos de agentes de IA» mezclan un chatbot de soporte con una herramienta de codificación autónoma como si resolvieran el mismo problema. No lo hacen. Para un equipo de ingeniería, un agente es software que planifica una tarea, la ejecuta en un entorno real (shell, navegador, sistema de archivos) y reporta el resultado de vuelta con algo terminado, no una sugerencia que aún tienes que ejecutar tú mismo. Abajo tienes cuatro agentes realmente construidos para el trabajo de ingeniería, qué es lo que cada uno hace bien, y dónde todavía necesita un humano en el ciclo. La distinción importa porque los modos de fallo son diferentes. Un asistente que se equivoca te roba tiempo leyendo una sugerencia mala. Un agente que se equivoca puede abrir un pull request contra tu rama principal, instalar una dependencia que nunca aprobaste, o quemar un presupuesto de «unidades de computación» en una tarea que nunca iba a terminar. El alcance importa más que la capacidad bruta. Notarás que los cuatro ejemplos de abajo ocupan rincones diferentes del mismo mapa. Dos actúan directamente sobre un repositorio (Devin, Replit Agent). Uno actúa sobre el trabajo de proceso que rodea a la ingeniería sin tocar código (Lindy). Uno es un agente general capaz de escribir código pero no construido alrededor de un repositorio (Manus). Escoger el rincón equivocado para tu tarea es la razón más común por la que un piloto se estanca. ## Devin: Construido para Enviar PRs, No para Chatear Devin, de Cognition, corre en su propio sandbox en la nube con shell, navegador y editor. Le asignas un ticket (migración, corrección de bug, mantenimiento programado) y planifica el trabajo, escribe el código, ejecuta los tests, y abre un PR para revisión. Está limitado de propósito: sin presentaciones, sin investigación abierta, solo tareas de ingeniería con salida de código. Cognition reporta que la tasa de merge de PRs de Devin creció de 34% a 67% en un año, y que ahora [escribe el 89% de sus propios commits](https://www.firecrawl.dev/blog/best-ai-coding-agents). Es una mejora real, y también es un número que vale la pena leer con cuidado: un PR mergeado aún pasó por un revisor humano. El agente no reemplazó la revisión, cambió lo que la revisión se ve, de «escribiste esto correctamente» a «el plan del agente tiene sentido para este repositorio». La parte que es fácil de perder en una demostración: Devin lo hace mejor en un repositorio en el que ya ha trabajado. Aprende convenciones y decisiones previas durante sesiones repetidas en lugar de empezar desde cero cada vez. En un repo que nunca ha tocado, espera que las primeras pocas tareas parezcan un período de onboarding más que una salida instantánea. Donde gana su precio es en volumen. El pitch propio de Cognition es ejecutar muchos Devins en paralelo sobre una sola migración grande, cada uno tomando un slice del trabajo y reportando con un PR revisable, con integraciones conectadas a GitHub, Linear, Slack y Datadog así el trabajo aparece donde tu equipo ya mira. Ese es un caso de uso diferente a «reemplazar un ingeniero». Es más cercano a «limpiar una migración de 400 archivos en una semana en lugar de un trimestre». Al rededor de 500 dólares por persona por mes más uso arriba, Devin tiene precio para equipos con trabajo recurrente de migración o mantenimiento que puedan señalar a un número, no para un desarrollador individual probando las aguas. ![Primer plano de manos escribiendo en un teclado mecánico con un editor de código visible en un monitor desenfocado de fondo](https://fdzlnqpwsaniezitwiuw.supabase.co/storage/v1/object/public/cms-media/codebasechat/2026-08/a8a59a-inline1.webp) ## Replit Agent: De Prompt a Aplicación Desplegada, Sin Configuración Local Replit Agent vive dentro del IDE de Replit basado en navegador. Dale un prompt y scaffoldea una app full-stack, conecta una base de datos, escribe y ejecuta el código, y lo despliega, todo sin que toques una terminal o configures hosting. Es el agente más rápido de esta lista de «idea» a «algo que un usuario puede hacer click». El trade-off es alcance. Replit Agent es más fuerte para apps web construidas dentro del entorno propio de Replit. Pídele algo que necesite una VPC, un despliegue on-prem, o una tarea con mucho movimiento de archivos, y estás fuera de lo que fue diseñado para, ese es territorio Manus, no este. El precio se basa en créditos y esfuerzo, lo que significa que una compilación compleja puede costar más de lo que esperarías antes de que corra. El tier gratuito Starter te da créditos limitados de agente diario para probar el flujo antes de pagar nada. Core, a 18 a 20 dólares por mes, añade créditos de uso y hasta dos ejecuciones de agente en paralelo; Pro, a 90 a 100 dólares por mes, sube eso a diez agentes en paralelo, útil si más de una persona en un equipo pequeño quiere prototipar al mismo tiempo sin encolar detrás de cada uno. Para un prototipo, una herramienta interna, o una prueba de concepto que necesitas corriendo antes de una reunión, este es el agente que te consigue ahí sin una conversación de infraestructura separada. ## Lindy: Lo Que un Agente Se Ve Cuando No Está Tocando Código No todo agente adyacente a la ingeniería escribe código. Lindy ejecuta trabajo administrativo recurrente: triaje de inbox, programación de reuniones, emails de seguimiento, accesible sobre iMessage o SMS así como una app web. Un gerente de ingeniería podría señalarlo a seguimientos de incidentes o requests de estado recurrente en lugar de revisión de código. Vale la pena incluir precisamente porque es el tipo de ejemplo opuesto. Lindy no tiene concepto de un pull request o una suite de tests. Automatiza el trabajo de proceso alrededor de la ingeniería, no la ingeniería misma. Si tu modelo mental de «agente de IA» es «algo que toca mi repo», Lindy es el recordatorio de que la categoría es más grande, y que el agente correcto depende completamente de cuál tarea recurrente estés intentando quitar del plato de una persona. El precio escala con cuánto del trabajo es suyo: Plus comienza a 49.99 dólares por mes para hasta dos inboxes y uso estándar, Pro a 99.99 añade automatización computer-use y una opción de modelo subyacente, y Max a 199.99 cubre hasta cinco inboxes. Nada de eso compra revisión de código. Compra de vuelta los veinte minutos que un gerente gasta cada mañana triando lo que llegó durante la noche. ## Manus: El Agente General, y Dónde Se Quiebra en un Repositorio Real Manus opera una computadora virtual: un navegador real, terminal, y sistema de archivos, planificando tareas multi-paso y retornando archivos terminados en lugar de respuestas de chat. Puede investigar un tema, escribir un reporte, y generar un prototipo funcional en una ejecución. En comparación a Devin o Replit Agent, no está limitado a ingeniería en absoluto, lo que es exactamente su fortaleza y su límite. Señala Manus a un repositorio genuinamente grande e desconocido y las grietas se muestran. No lleva la memoria específica del repo que Devin construye durante sesiones repetidas, y su precio basado en créditos de tarea se vuelve caro rápido en cualquier cosa que requiera docenas de iteraciones contra una suite de tests real. Su modo de Investigación Amplia, que abanica una tarea a través de muchos sub-agentes en paralelo, es genuinamente útil para trabajo «encuesta estas doce APIs competidoras», menos para «arregla este test de integración flaky». Es mejor tratado como un agente de investigación y prototipado que resulta ser capaz de escribir código, no como un sustituto para un agente de codificación construido alrededor de flujos PR. Manus ahora es operado por Meta siguiendo la adquisición de la compañía en 2026 de la startup, que vale la pena saber si residencia de datos o factores de estabilidad de vendor entran en tu evaluación como lo harían para cualquier otra herramienta de ingeniería. ![Silueta de un desarrollador en un escritorio de pie enfrente a tres monitores mostrando dashboards y una pantalla de revisión de pull request](https://fdzlnqpwsaniezitwiuw.supabase.co/storage/v1/object/public/cms-media/codebasechat/2026-08/1a9b40-inline2.webp) ## Lo Que Cuatro Ejemplos de Agentes Cuestan, Lado a Lado Las listas de características hacen que estas herramientas suenen intercambiables. El precio no: - **Devin**: alrededor de 500 dólares por persona por mes, más unidades de computación basadas en uso arriba. Sin tier gratuito. Con precio para equipos con trabajo recurrente de migración o mantenimiento. - **Replit Agent**: tier Starter gratuito con créditos diarios limitados; Core 18 a 20 dólares/mes; Pro 90 a 100 dólares/mes con hasta diez ejecuciones de agente en paralelo. - **Lindy**: Plus 49.99 dólares/mes, Pro 99.99 dólares/mes, Max 199.99 dólares/mes, escalando con conteo de inbox y profundidad de automatización. - **Manus**: tiers basados en créditos (aproximadamente 4,000 a 40,000 créditos por mes dependiendo del plan), con precio en dólar exacto solo mostrado como un contador en vivo en su propia página de precio más que publicado explícitamente. El patrón: agentes limitados estrechamente a un trabajo (Devin en migraciones, Lindy en triaje de inbox) cobran una tasa plana y predecible. Agentes construidos para tareas variables, de longitud abierta (compilaciones de Replit Agent, ejecuciones de investigación de Manus) cobran por uso, lo que significa tu costo mensual real depende de cuán ambiciosos sean tus prompts. ## Por Qué el 88% de Pilotos de Agentes Nunca Alcanzan Producción Aquí está el número que pertenece al lado de cada una de estas herramientas: [el 88% de pilotos de agentes nunca alcanzan producción](https://www.digitalapplied.com/blog/ai-agent-adoption-2026-enterprise-data-points), a través de proyectos de agentes empresariales encuestados para esa cifra, no solo agentes de codificación. La mayoría de equipos ejecutan una demostración convincente, luego se estancan en la parte sin glamour: permisos limitados, un ciclo de evaluación, y alguien cuyo trabajo es poseer la cosa cuando falla. El consejo que verás en todos lados es «dale al agente acceso amplio así no está constantemente bloqueado». Sáltalo. Los equipos cuyos pilotos realmente se envían dan al agente acceso de escritura estrecho a un repositorio, un tipo de tarea, y una puerta de merge aprobada por humano, luego amplían el alcance solo después de pocas semanas de evidencia. Acceso amplio en el día uno es cómo una demostración se vuelve un reporte de incidente. Un piloto que valga la pena ejecutar durante un mes se ve algo como esto: un repositorio, un tipo de tarea recurrente (una clase de bump de dependencia, un patrón de bug específico), un propietario nombrado que verifica la salida del agente diariamente durante las primeras dos semanas, y un número duro que estás rastreando, tasa de merge, horas ahorradas, o tiempo a primer PR. Si no puedes nombrar ese número antes de empezar, no estás pilotando un agente, estás haciendo una demostración. ## Agente vs. Chat: Dos Trabajos Diferentes en el Mismo Repositorio Vale la pena nombrar la cosa que ninguna de estas cuatro herramientas hace: responder una pregunta sobre tu código sin actuar sobre ella. «Dónde está auth conectado en este repo» o «qué cambió en el módulo de pagos el sprint pasado» no es una tarea que quieras que un agente ejecute, es una pregunta que quieres respondida en diez segundos, con una citación al archivo actual. Ese es un trabajo diferente que enviar un PR o scaffoldear una app, y confundir los dos es donde muchas conversaciones de «deberíamos adoptar un agente de IA» se vuelven laterales. Un agente que actúa necesita permisos limitados, un ciclo eval, y un plan de reversión. Una herramienta que responde preguntas sobre un repositorio no necesita ninguno de eso, porque nunca toca el repo. Sabe cuál trabajo estás contratando antes de escoger una herramienta de esta lista. Esto es también por qué las dos categorías no son competidores. Un equipo ejecutando Devin en migraciones aún necesita una forma rápida de preguntar «por qué fue escogido este patrón» antes de confiar en el plan del agente en el siguiente. El agente maneja la ejecución; la capa de respuesta de pregunta maneja la llamada de juicio sobre si la ejecución es incluso el movimiento correcto. ![Flat lay de arriba hacia abajo de un escritorio de desarrollador con teclado portátil, notebook, taza de café, y audífonos](https://fdzlnqpwsaniezitwiuw.supabase.co/storage/v1/object/public/cms-media/codebasechat/2026-08/5400ae-inline3.webp) ## Cuál de Estos Ejemplos de Agentes Vale la Pena Pilotar Primero Si tienes una tarea de ingeniería específica y recurrente con una definición clara de terminado (una migración de dependencia, una clase de corrección de bug, mantenimiento programado), Devin está construido exactamente para eso, y el precio tiene sentido una vez que puedes señalar a horas ahorradas. Si necesitas un prototipo funcional hoy y no quieres una conversación de infraestructura, Replit Agent consigue ahí lo más rápido. Si el cuello de botella no es código sino el trabajo de proceso alrededor de él, Lindy vale la pena mirar antes de asumir que necesitas un agente de codificación en absoluto. Sáltate Manus para trabajo de ingeniería específicamente. Es un agente general genuinamente capaz, solo no uno construido alrededor de tu repo, tu suite de tests, o tu proceso PR, y esa es la herramienta equivocada para una tarea de repositorio incluso cuando la demostración se ve bien. Pilota estrecho, mide la tasa de merge u las horas ahorradas, y solo entonces amplía el acceso. ## FAQ ### ¿Cuál es la diferencia real entre un agente y un asistente de IA? Un asistente sugiere acciones que tú todavía debes ejecutar. Un agente planifica, ejecuta la acción en un entorno real (shell, navegador, archivos) y reporta el resultado terminado. La diferencia importa porque los modos de fallo son diferentes: un asistente que falla te cuesta tiempo leyendo una mala sugerencia; un agente que falla puede abrir un PR no deseado o instalar una dependencia sin aprobación. ### ¿Devin puede reemplazar un ingeniero? No. Devin está construido para tareas específicas y recurrentes (migraciones, bugs puntuales) con un revisor humano en el flujo. Cognition reporta que Devin escribe el 89% de sus propios commits, pero todos los PRs aún pasan revisión humana. Lo que reemplaza es el tiempo que toma ejecutar la tarea, no el juicio del ingeniero sobre si la tarea es la correcta en primer lugar. ### ¿Por qué el 88% de pilotos de agentes fallan? La mayoría de equipos dan al agente acceso amplio para que no se bloquee, luego se sorprenden cuando comete un error visible. Los pilotos que funcionan dan acceso estrecho a un repositorio, un tipo de tarea, una puerta de revisión humana, y rastrean un número concreto (tasa de merge, horas ahorradas). Sin eso, tienes una demostración, no un piloto. ### ¿Necesito un agente de codificación o un agente general como Manus? Eso depende de tu tarea. Si estás escribiendo código dentro de un repositorio existente, Devin o Replit Agent están hechos para eso. Si estás prototipando algo sin repositorio, o investigando, Manus es más capaz. Manus en un repositorio grande es la herramienta equivocada porque no tiene memoria específica del repo ni está diseñado para flujos de PR. ### ¿Cuál es el costo real de ejecutar un piloto de agentes? Devin cuesta alrededor de 500 dólares por persona al mes; Replit Agent desde 18 dólares/mes; Lindy desde 49.99 dólares/mes. El factor crítico es tiempo de ingeniería para revisión, configuración de permisos, y evaluación diaria durante las primeras semanas. Sin ese tiempo invertido, el costo del agente es secundario.