Friends Don’t Let Friends Agent Alone

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Crashes, slowdowns, regressions in prod. Seer by Sentry unifies traces, replays, errors, profiles to find root causes fast.

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Esta charla trata sobre lo que se desbloquea cuando los ingenieros se emparejan entre sí y con un agente, en lugar de desaparecer en silos con un humano y una máquina. Nunca nos emparejamos para escribir. Nos emparejamos para mantenernos alineados, desafiar suposiciones y tomar mejores decisiones juntos. Cuando el código se vuelve barato de producir, la capa de colaboración humana importa más, no menos. Exploraremos cómo se ve en la práctica una colaboración efectiva entre humanos y agentes y te irás con un marco para mantener a los equipos alineados sin ralentizarlos. 

This talk has been presented at TechLead Conf Amsterdam 2026: Adopting AI in Orgs Edition, check out the latest edition of this Tech Conference.

Ben Brandt
Ben Brandt
29 min
11 Jun, 2026

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Video Summary and Transcription
El orador profundiza en el desarrollo de editores de código, enfatizando la colaboración entre humanos e IA. Las discusiones giran en torno a adaptarse a los cambios tecnológicos mientras se enfrentan limitaciones cognitivas persistentes. Equilibrar la carga cognitiva en el desarrollo de software es crucial para la realización óptima de tareas. El enfoque y la alineación en el desarrollo de software son esenciales para una resolución de problemas efectiva. Abordar los desafíos de la alineación del equipo en entornos impulsados por IA es crucial para evitar crear bases de código heredadas. La programación en pareja mejora la colaboración, la responsabilidad y el aprendizaje dentro de los equipos de desarrollo. Valorar la colaboración, la confianza y la autonomía fomenta la velocidad y la eficiencia en el desarrollo de software. Las estrategias de liderazgo se centran en promover la autonomía, la maestría y el propósito mientras se aborda el agotamiento. Se reflexiona sobre el impacto de la IA en la productividad y las prácticas de codificación colaborativa, enfatizando los beneficios de la programación en pareja. Una incorporación efectiva y fomentar la adopción de la programación en pareja contribuyen a una mejor resolución de problemas y colaboración en equipo.

1. Introduction to Code Editor Development

Short description:

El orador presenta su trabajo en un editor de código y el enfoque en la colaboración con humanos y AI. Discuten ser un ingeniero de Rust, un gerente de ingeniería y un líder de proyecto para un equipo de agentes. El orador también menciona ser un mantenedor principal del protocolo del cliente del agente, enfatizando la importancia de usar agentes de manera eficiente.

Muy bien, entonces estamos bien. Si no has oído hablar de nosotros, construimos un editor de código similar a Sublime o VS Code o JetBrains o elige el que prefieras. Esperamos que seas tu próximo editor. Así que si nos pruebas y te quedas con nosotros. Y nos importa mucho la colaboración, tanto con humanos como ahora con AI.

Así que tenemos formas de ejecutar agentes y compartir tus proyectos con tus compañeros de equipo, interactuar con el código como si estuviera en tu propia máquina. Y ahí, lo que hago, soy un ingeniero de Rust. Envío mucho código. También soy un gerente de ingeniería y también soy un líder de proyecto para nuestro equipo de agentes. Llevo muchos sombreros.

Y como se mencionó, también soy un mantenedor principal del protocolo del cliente del agente, lo cual es la capacidad de incrustar demasiados agentes para contar en este punto en tus productos, como editores de código como Zed. Así que puedes traer tu propio arnés. Puedes usar nuestro agente o puedes traer tu propio arnés o el arnés de otra persona y usarlo. No hace falta decir que tengo algunas ideas sobre cómo deberíamos estar usando agentes porque paso mucho tiempo pensando en ellos.

2. Adapting to Technological Changes

Short description:

Todo ha cambiado en las prácticas de codificación con la introducción de nuevas tecnologías como los agentes, pero fundamentalmente, la adaptabilidad humana sigue siendo constante. A pesar de los avances tecnológicos, las luchas centrales y las limitaciones cognitivas de los humanos persisten. La multitarea y la gestión de la carga cognitiva siguen siendo desafíos, incluso con la ayuda de agentes de codificación.

Y un estribillo común que escucho es como, todo ha cambiado. Y creo que a veces nos sentimos así, ¿verdad? Todo ha cambiado. Y si miras, como en los últimos años, pasamos de, no sé, solo escribir código a mano para aquellos de nosotros que recordamos. Y como, tal vez obtuviste algo de tu LSP. Eso fue genial. Y como tab, tab, tabs, teníamos como chats, luego agentes. Y ahora estamos como, no sé. Tienes tu open claw enviando mensajes a tus amigos y enviando correos electrónicos por ti. Y hay agentes ejecutándose por todas partes y quién sabe qué sigue.

Así que obviamente mucho ha cambiado en un período de tiempo muy corto. Pero también quiero decir que creo que nada ha cambiado. He escuchado esto algunas veces hoy. ¿Y qué quiero decir con esto? Creo que todo sobre cómo hacemos nuestro trabajo diario, lo que tal vez nos identificamos como, como ingenieros en términos de lo que hago y en mis tareas diarias. Sí, mucho ha cambiado. Pero también creo que en el mismo período de tiempo, nada ha cambiado fundamentalmente sobre nosotros como humanos. Creo que somos criaturas muy adaptables. Así que nos hemos adaptado a muchas externalidades que están cambiando a nuestro alrededor. Pero creo que fundamentalmente seguimos siendo los mismos humanos que tienen algunas de las mismas luchas que tal vez se amplifican o sentimos de manera diferente. Pero creo que si miramos hacia atrás, creo que en realidad hemos luchado con algunas de estas cosas en nuestros equipos incluso antes de que los agentes de codificación de AI llegaran a bordo.

Creo que una es muy obvia. Ahora es como la carga cognitiva, ¿verdad? Al igual que estos modelos, nuestros cerebros tienen esta ventana de contexto finita. Solo podemos mantener tanto en nuestras cabezas a la vez. Y creo que siempre sentimos esto, como queremos hacer tantas cosas. Hay tantas cosas que queremos hacer y tratamos de hacer multitarea. Pero hay límites a lo que podemos mantener y seguir y mantenernos enfocados. Y creo que ahora que tenemos estos agentes, ahora finalmente puedo quemar todo mi backlog. Y voy a generar cien agentes y haré todos estos tickets. Y puedes intentarlo. Pero creo que en última instancia, en realidad, no siempre terminas todo bien, si intentas hacer cien cosas a la vez. Porque no sé tú, pero cuando intento hacer esto, vuelvo y encuentro como este diff de un agente y estoy como, oh, ¿qué estaba pasando aquí? ¿Qué qué qué estaba tratando de resolver esto? ¿Es este diff bueno? No lo sé.

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