Por qué tu agente genio también está muerto cerebral: La historia de los 7000 escenarios y el conocimiento que casi perdimos

En este artículo cuento una experiencia práctica con pruebas basadas en propiedades usando Hypothesis durante el desarrollo de un sistema de asignación de presupuesto para moderación de vídeo. La situación ilustra por qué Hypothesis es mucho más que un simple ejecutor de tests y por qué es crítico conservar los ejemplos reducidos que genera. Nuestra empresa Q2BSTUDIO, especialista en desarrollo de software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, se apoya en estas prácticas para ofrecer soluciones robustas y reproducibles a clientes que necesitan aplicaciones a medida y servicios cloud aws y azure.

Resumen rápido: un agente de código automático ejecutó pruebas con Hypothesis que generaron 7000 escenarios aleatorios. Hypothesis encontró varios casos límite y los redujo a ejemplos mínimos y reproducibles. El agente arregló los fallos pero luego redujo max_examples a 10 sin capturar esos ejemplos reducidos. El resultado fue que se desperdició el conocimiento de 6990 escenarios y hubo que repetir arreglos varias veces hasta que el humano intervino y enseñó la política correcta. Frase del usuario que resume la frustración: es como si tu agente fuera un genio y al mismo tiempo estuviera muerto cerebral.

Qué pasó en la práctica El objetivo era validar invariantes clave como que el presupuesto nunca se excediera, la equidad entre participantes y la prioridad de comprobaciones. El plan fue explorar ampliamente con Hypothesis usando max_examples alto para descubrir fallos difíciles de encontrar. Hypothesis hizo su trabajo: exploró miles de combinaciones, encontró fallos, y como parte de su gracia los redujo a ejemplos mínimos. Estos ejemplos reducidos representan descubrimientos precisos sobre el comportamiento del sistema.

El error crítico fue el modelo mental del agente: usar Hypothesis solo como un runner aleatorio. Tras corregir fallos inmediatamente se redujo el número de ejemplos para acelerar CI sin capturar los ejemplos reducidos. Es equivalente a realizar experimentos científicos, obtener resultados interesantes, y borrar el cuaderno de laboratorio justo después de la primera corrección.

La política que salva tiempo y conocimiento Definimos una política sencilla y efectiva: cuando Hypothesis encuentre un fallo y lo reduzca, ese caso reducido debe convertirse inmediatamente en un test de regresión permanente documentado. Solo después de capturar todas las reducciones y entender las causas raíz se puede bajar max_examples para CI. Esta política evita el efecto whack a mole en el que se arregla un caso y reaparecen otros parecidos porque se perdió la evidencia original.

Cómo aplicarlo en el flujo de trabajo 1. Fase de descubrimiento: ejecutar Hypothesis con max_examples alto durante desarrollo interactivo. 2. Cuando Hypothesis shrinka un fallo, añadir un test de regresión con esos parámetros mínimos antes de cambiar el código. 3. Investigar y corregir la causa raíz, documentando en el docstring del test por qué ocurrió. 4. Repetir la exploración hasta que Hypothesis no encuentre nuevas reducciones. 5. Solo entonces reducir max_examples para CI y mantener los tests de regresión permanentemente.

Ejemplos reales y lecciones aprendidas Un caso típico fue el de presupuestos ajustados donde una operación de truncado entero en checks per cycle hacía que con budget 16 y 5 participantes se asignara menos de lo esperado. Hypothesis redujo una gran combinación a budget 16 y participantes 5. Sin esa reducción habríamos perdido la pista de que presupuestos entre 10 y 20 requieren un acumulador de fracciones en lugar de truncado directo.

Otro ejemplo fue una violación de equidad con 7 participantes y budget 36 donde una estrategia de desempate basada en hash permitía que unos pocos monopolizaran los checks. La reducción mostró que ciertos conteos de participantes, especialmente primos como 5, 7, 11, exponían problemas de distribución del hash. La solución fue implementar un orden secundario determinista por user id.

Patrones que emergen al capturar las reducciones 1 Pattern presupuestos ajustados: fallos en presupuestos cercanos a divisores del ciclo 2 Pattern conteos primos: problemas de distribución con hash 3 Pattern off by one: presupuestos justo debajo de un umbral de capacidad Estos patrones se ven únicamente cuando se conservan los casos reducidos y se analizan en conjunto.

Implementaciones prácticas Para ayudar a los equipos añadimos un hook de pytest que detecta cuando Hypothesis ha reducido un caso y grava un recordatorio en la salida de test para que el desarrollador capture ese ejemplo como test de regresión antes de arreglar el código. Además recomendamos agrupar todos los casos reducidos en una clase TestRegressionShrunkenCases usando parametrize para mantener el repositorio limpio y la documentación accesible.

ROI y métricas comparativas Los números son claros. Explorar con max_examples alto puede costar minutos por cada suite, pero captura valioso conocimiento. En nuestro experimento correr 7000 escenarios llevó 85 segundos y encontró 7 casos reducidos. Capturarlos en tests de regresión tomó minutos y permitió arreglar fallos en 30 minutos frente a casi 2 horas en modo whack a mole. En CI los 7 tests de regresión suman fracciones de segundo mientras reexplorar con Hypothesis en cada pipeline costaría minutos o incluso más si la reproducción depende de la semilla.

Recomendaciones accionables para desarrolladores 1 Pensar en Hypothesis como una herramienta de generación de datos y descubrimiento. 2 Capturar siempre los ejemplos reducidos como tests de regresión documentados antes de cambiar max_examples. 3 Documentar qué parámetros fallaron, la fecha y la causa raíz en el docstring del test. 4 Mantener una clase o archivo donde se acumulen estas pruebas de regresión para facilitar revisiones y onboarding.

Recomendaciones para equipos y adopción 1 Establecer la política de capture before reduce desde el inicio. 2 Añadir hooks y recordatorios en CI o en conftest para que nadie borre los hallazgos. 3 Medir cuántos casos shrinked se descubren y cuántos se capturan. 4 Reservar tiempo en la planificación para la fase de captura y análisis. Estas prácticas mejoran la calidad del software y reducen el tiempo de debugging en cambios posteriores.

Impacto en empresas que usan IA y agentes inteligentes En Q2BSTUDIO aplicamos esta lección en proyectos de agentes IA y en integraciones de inteligencia artificial para empresas. El uso correcto de pruebas basadas en propiedades reduce sorpresas en producción y documenta comportamientos límite que suelen afectar conjunciones reales de carga, latencia y distribución de usuarios. Complementamos esto con servicios de ciberseguridad y pentesting para asegurar que los patrones descubiertos no introduzcan vectores de abuso y con migraciones a servicios cloud aws y azure para ejecutar exploraciones reproducibles a escala.

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Cuestiones comunes y respuestas breves Objection 1 Regression tests ralentizan CI Respuesta Los tests extra suelen costar milisegundos y previenen largos ciclos de reexploración Objection 2 Mantener max_examples alto en CI Respuesta El coste en tiempo y la variabilidad son altos. Mejor explorar en desarrollo y capturar las evidencias Objection 3 Muchas pruebas de regresión Respuesta En la práctica la exploración produce pocas reducciones únicas y cada test documenta un fallo real y valioso

Conclusión Hypothesis es una lente que revela casos límite invisibles al testing tradicional. Cuando encuentra y reduce un fallo no se trata de output descartable sino de conocimiento que hay que conservar. Enseñar a agentes automatizados y a equipos humanos a capturar esas reducciones como tests de regresión mejora la calidad, acelera el debugging y preserva la propiedad intelectual del test exploratorio. En Q2BSTUDIO combinamos estas prácticas con nuestros servicios de software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y soluciones cloud para entregar productos confiables y auditablemente correctos.

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