ZeroChat es un proyecto personal de aprendizaje sobre clientes de IA y ejecución agéntica. El trabajo combina objetivos claros, revisión de decisiones y validación de resultados.
1. Aprender la tecnología de un cliente de chat
El recorrido va desde un cliente de chat hecho con un prompt simple hasta un cliente con conocimiento local y herramientas:
- Chat y proveedores: streaming SSE, razonamiento, visión y adaptación de APIs mediante una arquitectura común de proveedores.
- Datos y documentos: persistencia en IndexedDB, extracción de PDF y recuperación de conocimiento (RAG) con Orama y ZeroChatDB.
- Ejecución agéntica: bucles de herramientas, JavaScript aislado en Web Workers, MCP, permisos y un servidor local con herramientas de desarrollo.
- Inferencia y contexto: caché, límites de tokens y puntos de control para conversaciones largas; además de modelos dentro del navegador con WebLLM y WebGPU.
- Interfaz común para escritorio y móvil: diseño web adaptable, navegación y controles compartidos para ofrecer una experiencia coherente en pantallas de escritorio y dispositivos móviles.
2. Aprender a dirigir agentes de codificación
Al crecer la infraestructura —navegador, almacenamiento, proveedores, servidor MCP y backend local—, el aprendizaje también consiste en mantener el control del conjunto:
- Planificar antes de ejecutar: concretar alcance, fases, criterios de aceptación y las pruebas que confirmarán el resultado antes de pedir el cambio.
- Convertir decisiones en normas: documentar arquitectura, contratos y flujo de trabajo para orientar al agente, con estado centralizado en
ChatStatey responsabilidades separadas. - Discutir y simplificar con el modelo: cuestionar propuestas, reutilizar módulos y retirar complejidad innecesaria antes de que se convierta en infraestructura permanente.
- Verificar cada avance: usar pruebas unitarias, de infraestructura, de integración, de navegador y auditorías de seguridad para comprobar el comportamiento real.
Pruebas automatizadas como punto de control
Las pruebas son el punto de control de cada fase del trabajo con agentes. Antes de implementar, concretan qué debe conservarse y qué debe cambiar; durante el trabajo, permiten comprobar el módulo afectado; al cerrar una fase, la suite completa confirma que el cambio no ha roto otros límites del sistema. Los cambios de interfaz se validan en el navegador y los de integración, en las pruebas de infraestructura del servidor local. Si una prueba falla, el agente debe corregir o simplificar la propuesta antes de avanzar.
El plan es continuar este ciclo: elegir una capacidad, acordar un diseño sencillo, encargar cambios acotados, revisar las pruebas y documentar lo aprendido.
Este plan resume la evolución práctica del proyecto y sus criterios de calidad.