Cloud agents en Cursor: automatiza tu flujo con IA

Contenido del curso

No sé dónde empezar

De requerimiento ambiguo a proyecto implementable

Crear la base full-stack del producto

Calidad, entrega y automatización

Tomar examen

Cursos Empresas Blog Live Conf Eventos Precios

0:0011:00

Cloud agents en Cursor: automatiza tu flujo con IA

Curso de Cursor

Clase 15 de 15

Clase 15 / 15

Comentarios (7)7 comentarios

Nicolás Alejandro Vargas Cárdenas

Hace 8 días

Kenneth Angulo L

Hace 3 meses•editado

Me quedo con esta frase del profesor:

Es la nueva forma de trabajar, sin modificar ninguna linea de codigo ... lo unico que tenemos que tener claro es como es el ciclo de desarrollo de softeare para mejorar velocidad y calidad del producto.

Es la nueva realidad !! 🤯

Yuleisy Isabel Camacho Morillo

Hace 3 meses

quede igual que tu! justo eso me resonó muchisimo

Kenneth Angulo L

Hace 3 meses

Daniel Alfredo García Serna

Hace 16 días

📚 CLASE: CLOUD AGENTS EN CURSOR — AUTOMATIZA TU FLUJO CON IA

🎯 IDEA PRINCIPAL

Los Cloud Agents permiten delegar tareas de desarrollo a agentes que trabajan en una máquina virtual en la nube, sin bloquear tu computador.

La idea clave: pasar de “la IA me ayuda a programar” a “la IA ejecuta un flujo completo y yo superviso”.

⚡ RESUMEN ULTRA RÁPIDO

🟢 Usa Cloud Agents para delegar tareas largas mientras continúas trabajando localmente.
🔵 Cada agente obtiene una máquina virtual aislada con repositorio, dependencias y recursos propios.
🟡 Computer use permite al agente controlar navegador y escritorio mediante mouse y teclado virtuales.
🟢 Guarda un environment preparado para reutilizarlo con futuros agentes.
🟣 Combina Cloud Agents con Automations, Bugbot, Skills, MCP y Hooks para automatizar todo el ciclo.

🔑 LO IMPORTANTE

🔵 Un Cloud Agent no depende de tu máquina local para ejecutar el trabajo.
🟢 Puede clonar el repositorio, instalar dependencias, levantar servicios y ejecutar pruebas.
🟡 Computer use permite validar comportamientos interactuando directamente con navegador y aplicaciones.
🔴 No confundas autonomía con supervisión: el resultado del agente todavía necesita revisión humana.
🟣 El archivo agents.md puede convertirse en documentación operativa para que futuros agentes sepan levantar el proyecto.

🧩 MODELO MENTAL

🟣 Especificación → Cloud Agent → entorno → implementación → pruebas → evidencia → revisión humana.
🟡 El objetivo no es darle más libertad al agente, sino darle un proceso reproducible.
🟣 Cuanto mejor documentado esté el entorno, menos trabajo repetitivo tendrá que descubrir cada agente.
🟡 Cloud Agent + Skill + MCP + Hooks transforma tareas aisladas en workflows automatizados.

🚀 ACCIONES PARA HOY

🟢 Conecta un repositorio pequeño y configura tu primer Cloud Agent.
🟢 Comprueba que pueda instalar dependencias y ejecutar correctamente tu proyecto.
🟢 Crea o revisa agents.md con instrucciones reproducibles para levantar el entorno.
🟢 Prueba una tarea pequeña antes de delegar una feature completa.
🟢 Revisa el PR generado antes de hacer merge.

🟣 VENTAJA PROFESIONAL

🟣 Diseña tareas que puedan ejecutarse sin tu computador y sin intervención constante.
🟣 Usa Automations para disparar agentes automáticamente ante eventos como nuevos Pull Requests.
🟣 Usa Bugbot para revisar cambios y detectar problemas antes de la revisión humana.
🟣 Guarda environments preparados para evitar que cada agente reconstruya el entorno desde cero.
🟣 Tu ventaja real no es escribir prompts mejores: es construir pipelines reproducibles de desarrollo.

📝 CIERRE

Cloud Agents es el siguiente paso lógico después de Rules → Specs → Skills → MCP → Hooks.

La evolución es clara: tú defines qué debe conseguirse y bajo qué criterios; los agentes ejecutan gran parte del trabajo operativo.

JOSE RODOLFO ESCOBAR

Hace 2 meses

Excelente curso temas muy importantes para nuestro proceso de aprendizaje

Kenneth Angulo L

Hace 2 meses

Vengo del futuro (2 dias despues) a comentar que el examen estuvo durisimo. Fueron muchos conceptos nuevos y debi repetir varias clases.

Y me falto tambien darle las gracias al profesor por el curso. Excelente curso.

Aunque sigo sin creditos para cursor, estoy aplicando lo aprendido en Anigravity, el modo agente hace cosas similares.

Kenneth Angulo L

Hace 3 meses

What happens if BugBot auto-approves code?

If configured correctly, it safely speeds up your deployment cycle. For trivial changes like fixing a typo or updating a CSS color, waiting for a human reviewer is a waste of valuable engineering time.

The Approval Agent evaluates the complexity of the PR. If it determines the change is low-risk, it gives the green light automatically, keeping your pipeline moving while reserving human energy for complex architecture decisions.

Recursos

Correr agentes en la nube con Cursor te permite ejecutar tareas de desarrollo con cómputo dedicado, sin tocar tu máquina local. Aquí aprenderás qué son los cloud agents, cómo funciona el computer use y para qué sirven las automatizaciones, ideal si eres ingeniero de software que quiere delegar trabajo repetitivo.

Cursor dejó de ser solo un editor de código. Además del modelo de inteligencia artificial que escribe código, el gestor de agentes, los MCPs, skills y marketplace, ahora te ofrece automatización directa en la nube. Puedes lanzar agentes o subagentes con recursos propios y recibir el resultado sin bloquear tu computador.

Qué son los cloud agents y cómo se configuran

Todo empieza entrando a cursor.com con tu usuario y contraseña. Ahí encuentras un chat central para comunicarte con tu agente y tres pestañas a la izquierda: Automations, Bugbot y Dashboard [00:58].

En el chat aparece tu proyecto (en el ejemplo, Curso de Cursor Main) y un botón que dice Setup Cloud Agents junto a la documentación. Al dar clic, Cursor levanta una virtual machine por detrás, descarga el repositorio e instala las dependencias [02:52].

¿Qué es un cloud agent en Cursor? Es un agente que se ejecuta en su propia máquina virtual en la nube, con cómputo dedicado. Descarga tu repositorio, instala dependencias y trabaja en segundo plano para traerte el resultado.

En el ejemplo, el proceso tardó 14 minutos asignando recursos y levantando tanto la API como la parte web del proyecto [03:12]. Al terminar, Cursor te muestra un video de todo lo que hizo la máquina.

Por qué importa el computer use

Aquí viene lo interesante: el computer use es la capacidad de darle a un agente un entorno de escritorio completo. Cada agente corre en una máquina virtual aislada y puede usar mouse y teclado para controlar el escritorio y el navegador [02:03].

Esto significa que el agente interactúa con el software como lo haría un desarrollador humano. Puede levantar un browser, manipular la web, digitar usuario y contraseña, e incluso tomar screenshots [02:20].

Se ejecuta en su propia virtual machine aislada.
Usa mouse y teclado virtuales para manipular el sistema.
Corre pruebas parecidas a un tuning con Playwright, pero con recursos propios [04:04].

Según Elver, el computer use es el futuro en el desarrollo de software, porque delega la ejecución completa al agente [02:40].

Cómo documenta el agente su trabajo con un pull request

Lo más potente del ejemplo es que el agente instaló node, dominios y base de datos, ejecutó los tests, actualizó el script de la virtual machine y modificó el archivo agents.md [04:29].

Además creó automáticamente el pull request 22, sin que nadie se lo pidiera. Ese PR documenta el environment y agrega instrucciones específicas para Cursor Cloud [05:12].

¿Para qué sirve el agents.md en un cloud agent? Guarda las instrucciones paso a paso para levantar el proyecto. Así, el siguiente agente no repite la investigación: solo lee el archivo y ejecuta.

Después de dar merge al pull request, guardas el environment con el botón save. Puedes definir el scope: solo para ti o para el team. Si lo asignas al equipo, cualquier persona podrá enviarle prompts e interactuar con esa máquina virtual [06:12].

Y aquí un detalle práctico: una vez guardado el snapshot, puedes arrancar nuevos agentes reutilizando esos recursos, incluso desde tu celular. Solo abres el navegador, entras a cursor.com y envías prompts o especificaciones al agente en la nube [07:05].

Cómo crear automatizaciones y usar Bugbot

La pestaña Automations conecta herramientas como Slack, Datadog, Sentry, Jira y ClickUp. Puedes hacer que, cada vez que se abra un pull request o el flujo de review de security encuentre un fallo, te llegue un mensaje a Slack [07:45].

Para crear una, seleccionas el repositorio y la rama, luego agregas un trigger, que es lo que dispara la automatización. Por ejemplo, un trigger de GitHub cada vez que se abra un pull request, con un prompt que ejecuta el agente [08:35].

En el ejemplo, el prompt lanza un agente que corre /review bugbot security review sobre el diff y deja los hallazgos como comentarios en el PR, usando el modelo Composer 2.5 por tratarse de un code review [09:20].

Qué hace Bugbot en tu flujo de GitHub

Bugbot se integra con GitHub para hacer code review de los PR directamente en la plataforma. Necesitas permisos de administrador para habilitarlo, y ofrece varios triggers [10:03]:

Lanzarlo en cada push a GitHub.
Ejecutarlo al crear un PR.
Invocarlo manualmente.

Uno de sus mejores usos es el summary: genera un resumen de lo que incluye cada pull request, resolviendo ese problema clásico de crear PR sin descripción y dejar adivinando al compañero [10:35]. También trae autofix para corregir issues automáticamente.

Dentro de Bugbot aparecen dos agentes especializados. El Security Agents inspecciona tu repositorio buscando fallos de seguridad. El Approval Agents aprueba automáticamente pull request sencillos, como un cambio de estilo o el nombre de una función, y deja los complejos para revisión humana [11:44].

¿Cuándo usar el Approval Agents de Bugbot? Cuando tu empresa exige mínimo un approve por PR, pero hay cambios triviales. Bugbot distingue si el PR es complejo; si no lo es, lo aprueba y te da vía libre a producción.

Tu reto es entrar a cursor.com, navegar con tu primer agente en la nube y explorar las herramientas de personalización. Esta gestión de agentes es la nueva forma de trabajar como desarrollador: casi no modificas líneas de código, el agente lo hace por ti. ¿Ya probaste tu primer cloud agent? Cuéntanos cómo te fue en los comentarios.

Resumen

Qué son los cloud agents y cómo se configuran

¿Qué es un cloud agent en Cursor? Es un agente que se ejecuta en su propia máquina virtual en la nube, con cómputo dedicado. Descarga tu repositorio, instala dependencias y trabaja en segundo plano para traerte el resultado.

Por qué importa el computer use

Se ejecuta en su propia virtual machine aislada.
Usa mouse y teclado virtuales para manipular el sistema.
Corre pruebas parecidas a un tuning con Playwright, pero con recursos propios [04:04].

Según Elver, el computer use es el futuro en el desarrollo de software, porque delega la ejecución completa al agente [02:40].

Cómo documenta el agente su trabajo con un pull request

Lo más potente del ejemplo es que el agente instaló node, dominios y base de datos, ejecutó los tests, actualizó el script de la virtual machine y modificó el archivo agents.md [04:29].

Además creó automáticamente el pull request 22, sin que nadie se lo pidiera. Ese PR documenta el environment y agrega instrucciones específicas para Cursor Cloud [05:12].

¿Para qué sirve el agents.md en un cloud agent? Guarda las instrucciones paso a paso para levantar el proyecto. Así, el siguiente agente no repite la investigación: solo lee el archivo y ejecuta.

Cómo crear automatizaciones y usar Bugbot

Qué hace Bugbot en tu flujo de GitHub

Bugbot se integra con GitHub para hacer code review de los PR directamente en la plataforma. Necesitas permisos de administrador para habilitarlo, y ofrece varios triggers [10:03]:

Lanzarlo en cada push a GitHub.
Ejecutarlo al crear un PR.
Invocarlo manualmente.

¿Cuándo usar el Approval Agents de Bugbot? Cuando tu empresa exige mínimo un approve por PR, pero hay cambios triviales. Bugbot distingue si el PR es complejo; si no lo es, lo aprueba y te da vía libre a producción.

De requerimiento ambiguo a proyecto implementable

Administra agentes de Cursor desde tu celular

Cómo crear un PRD con agentes de Cursor

Cursor divide tu PRD en specs con subagentes

Cursor Rules: always apply, globs y agents.md

Split to PRs: divide tu código en pull requests

Crear la base full-stack del producto

Composer ejecuta el spec 01 en Cursor

Cómo actualizar dependencias con IA de forma segura

MCP en Cursor: valida tu API con datos reales

Hooks en Cursor: guardianes automáticos para tu código

Multitask y Playwright MCP: automatiza tu QA en Cursor

Git Worktrees: haz competir dos modelos de IA

Calidad, entrega y automatización

Design mode de Cursor para editar interfaces con IA

Revisión de código con /review y Thermonuclear en Cursor

Automatiza tu flujo con skills en Cursor

Cloud agents en Cursor: automatiza tu flujo con IA

Cloud agents en Cursor: automatiza tu flujo con IA

Progreso del curso

De requerimiento ambiguo a proyecto implementable

Crear la base full-stack del producto

Calidad, entrega y automatización

Recursos

Recursos