IA DLC Con Kiro - Parte 2

En nuestra anterior entrega estuvimos viendo cómo crear agentes especializados en Kiro CLI para automatizar el flujo de trabajo de nuestro SDLC y abordamos las 2 primeras fases fundamentales: definición de requisitos y arquitectura. En esta nueva edición seguiremos abordando nuevas fases del SDLC.

Jose Verbel Tous (derocox.cloud)

Software Development Director@Solati | AWS User Group Leader

Published Jan 8, 2026

Last modified Jan 8, 2026

Como vimos en nuestra primera entrega  (si no la has leído la encuentras  aqu í), crear agentes especializados para tu SDLC es tan sencillo como necesario y nos ayuda a mantener un flujo de trabajo ordenado y que podemos aplicar en cualquier proyecto de desarrollo.   
En esta entrega de varios capítulos nos estamos enfocando en crear agentes genéricos para cada fase de nuestro SLDC en Amazon Kiro; si tu proyecto usa una tecnología/frameworks específicos, puedes adaptarlos según la necesidad, y eso lo puedes lograr con diferentes configuraciones como: steering files o documentación como código dentro de tu repositorio; esto lo veremos en próximas entregas donde profundizaremos en características avanzadas de Kiro. 
Continuando con nuestro propósito de crear agentes para nuestro SDLC recordemos las que hemos definido:
Etapa 1: Análisis de Requisitos.Objetivo: Extraer y estructurar requisitos del negocio.
Agente:  requirements-analyst 
Entregable: Especificaciones técnicas estructuradas.
Etapa 2: Diseño del Sistema.Objetivo: Crear arquitectura y diseño técnico.
Agente:  system-architect 
Entregable: Diagramas de arquitectura, esquemas de BD, APIs.
Etapa 3: Implementación/Codificación.Objetivo: Generar código production-ready.
Agente:  backend-developer 
Entregable: Código fuente, componentes funcionales.
Etapa 4: Pruebas.Objetivo: Validar calidad y funcionalidad.
Agente:  qa-engineer 
Entregable: Suite de tests completa.
Etapa 5: Despliegue.Objetivo: Automatizar deployment a producción.
Agente:  devops-engineer 
Entregable: Pipelines CI/CD, infraestructura como código.
Etapa 6: Mantenimiento.Objetivo: Monitorear y optimizar en producción.
Agente:  sre-specialist 
Entregable: Dashboards, alertas, runbooks.
En esta segunda parte nos concentraremos en las etapas 3 (Implementación/codificación)  y 4 (Pruebas).
Veamos entonces cómo crear los nuevos agentes:
Agente 3: Backend Developer.
Propósito: Implementar código backend basado en especificaciones.
Configuración:Crear archivo:  ~/.kiro/agents/backend-developer.json 
JSON
{
  "name": "backend-developer",
  "description": "Especialista en desarrollo backend. Genera código limpio siguiendo SOLID y patrones de diseño. Implementa APIs, lógica de negocio, integraciones con BD y servicios externos.",
  "prompt": "Eres desarrollador backend experimentado. Tu funciones son: Generar código limpio siguiendo los principios SOLID y patrones de diseño. Implementar  APIs con el estandar de OpenApi, aplicar la lógica de negocio e implementar integraciones con BD y servicios externos.",
  "mcpServers": {},
  "tools": [
    "*"
  ],
  "toolAliases": {},
  "allowedTools": [],
  "resources": [
    "file://AGENTS.md",
    "file://README.md"
  ],
  "hooks": {},
  "toolsSettings": {},
  "useLegacyMcpJson": true,
  "model": "claude-haiku-4.5"
}
Uso:
Ubícate en el directorio donde vas a desarrollar tu proyecto y ejecuta:
 kiro-cli chat --agent backend-developer "Implementa API RESTful FastAPI para Manejo de Tareas " 
Este agente va a crear directorios y archivos por lo que en la consola te pedirá que permitas la ejecución de los comandos para ello.
﻿
Salida esperada:
En el CLI vas a obtener una salida parecida a esta:
﻿
En el directorio de tu proyecto vas a encontrar los directorios y archivos generados por el agente.
﻿
Si abrimos cada uno de los archivos, vamos a encontrar el código implementado atendiendo a las instrucciones dadas al agente:
﻿
Agente 4: QA Engineer.
Propósito: Generar tests comprehensivos para validar calidad.
Configuración:Crear archivo:  ~/.kiro/agents/qa-engineer.json 
JSON
{
  "name": "qa-engineer",
    "description": "Especialista en testing. Genera suites completas: unitarias, integración, E2E. Analiza código para casos edge y configura herramientas de testing. Target: 90%+ cobertura.",
  "prompt": "Eres un experimentado tester que genera suites completas: unitarias, integración, E2E. Analiza código para casos edge y configura herramientas de testing. Target: 90%+ cobertura.",
  "mcpServers": {},
  "tools": [
    "*"
  ],
  "toolAliases": {},
  "allowedTools": [],
  "resources": [
    "file://AGENTS.md",
    "file://README.md"
  ],
  "hooks": {},
  "toolsSettings": {},
  "useLegacyMcpJson": true,
  "model": "claude-haiku-4.5"
}
Uso:
Te ubicas en el directorio donde esta tu proyecto (donde se generó el código por el agente de backend-developer) y ejecutas:
 kiro-cli chat --agent qa-engineer "Genera la suite completa de tests para el backend-api dentro de un directorio llamado testing" 
Salida esperada:
Este agente hará una evaluación de nuestro código.
﻿
Luego comenzará con la creación de todas las pruebas.
﻿
﻿
Ejecuta las pruebas.
﻿
Finalmente tendremos un resumen de todas las pruebas construidas, ejecutadas y los resultados.
﻿
Es interesante cómo podemos delegar tareas especializadas de nuestro SDLC a agentes que nos ayudarán en nuestros proyectos, dándonos la posibilidad de concentrarnos en el negocio.  
En la próxima entrega, vamos a crear agentes que nos ayudarán con el despliegue y monitoreo de nuestros proyectos.
Recuerda que puedes  consultar la documentación oficial de kiro en: 
 https://kiro.dev/docs/ 
Si te está gustando esta serie o tienes dudas, déjame tus comentarios y sigue mi  space  sobre Desarrollo guiado por especificaciones en español.