Agentes de IA
Beam y Mirror: del modelo abierto al agente que cambia tu código
Reflection publica los pesos de Beam y su agente Mirror. Qué hace cada parte, dónde se ejecuta el modelo y cómo revisar un cambio de código.
Dos piezas para trabajar con un proyecto
Reflection ha publicado los pesos de Beam y el código de Mirror, su agente de programación para la terminal. Beam es el modelo que interpreta la tarea y propone qué hacer. Mirror lo conecta con los archivos y comandos del proyecto para llevar ese trabajo a la práctica.
La apertura de los pesos de Beam se anunció el 16 de octubre, después de presentar el modelo el día 5. Están disponibles con licencia Apache 2.0. Es un modelo de texto orientado a programación y uso de herramientas, desarrollado principalmente para inglés. Que pueda escribir código no demuestra por sí solo que entienda bien las instrucciones y matices de tu proyecto.
Qué añade Mirror al modelo
En un chat puedes pedir una función y copiar la respuesta. Un agente de programación necesita además localizar el archivo, leer lo que ya existe, modificarlo y comprobar qué ha pasado. El programa que organiza esa conversación y conecta el modelo con las herramientas suele llamarse harness.
Mirror cumple ese papel. Permite leer y editar archivos, ejecutar comandos, retomar conversaciones y trabajar en copias separadas del repositorio. El resultado de una herramienta vuelve al modelo, que puede continuar con esa información. Por ejemplo, una prueba que falla puede dar pie a revisar el cambio en lugar de terminar con una explicación convincente.
La CLI sigue en beta temprana. Por defecto pide aprobación antes de editar o ejecutar comandos, pero esa aprobación no crea una zona aislada. Las operaciones locales utilizan los permisos de tu cuenta. Esta diferencia importa al decidir en qué carpeta y entorno vas a probarlo.
Un cambio pequeño que deja ver todo el recorrido
Imagina un buscador de contactos que falla cuando alguien deja espacios de más. Le pides al agente que buscar «Ana López» funcione también al añadir espacios al principio, al final o entre las dos palabras, sin cambiar cómo se muestran los nombres. Es un ejemplo propuesto, no una prueba realizada con Beam.
El agente tendría que encontrar dónde se prepara la consulta, corregir esa parte y añadir una prueba con los dos textos. Después tendría que ejecutarla. Si la prueba falla, el mensaje de error forma parte de la siguiente decisión. Una respuesta con el código correcto a simple vista todavía no muestra que ese recorrido se haya completado.
Para revisar el trabajo miraría los cambios en el código y el resultado de la prueba. También comprobaría que no haya cambiado los nombres guardados para resolver un problema que estaba solo en la búsqueda. Así puedes distinguir un arreglo acotado de otro que cumple el ejemplo a costa de modificar datos que debían conservarse.
La terminal está en tu equipo. El modelo puede estar fuera
Mirror usa por defecto Beam a través de Reflection. Ejecutar la CLI en tu portátil no significa que el modelo también se esté ejecutando allí. Puedes utilizar un servicio alojado o configurar un servidor propio. En el segundo caso necesitas además la infraestructura para ejecutar los pesos del modelo.
Beam también está disponible en Vercel AI Gateway desde el 16 de octubre. La guía de Hugging Face recoge opciones de ejecución con Transformers, vLLM y SGLang. Son distintas formas de acceder al modelo; el entorno que lee archivos, ejecuta pruebas y conserva la conversación sigue siendo otra pieza del sistema.
Esa separación permite cambiar una parte y comprobar qué aporta. En el ejemplo del buscador, guardaría la petición, los cambios de código y la salida de las pruebas. Con esas tres cosas puedes comparar otro modelo o entorno sobre la misma tarea sin depender únicamente del mensaje final del agente.