Que el agente diga “terminé” ya no es suficiente | Kaddo Lifecycle v2

Dar contexto a un agente mejora mucho la calidad de lo que construye, pero aparece otro problema cuando termina: ¿cómo sabemos que realmente hizo lo que le pedimos?

En esta sesión recorremos Kaddo Lifecycle v2, la evolución del ciclo de desarrollo de Kaddo para acompañar un cambio desde la intención inicial hasta su verificación. Vemos cómo un Work Item pasa por refinement, planning e Implementation Handoff antes de llegar al agente, y cómo el nivel de contexto se ajusta proporcionalmente al alcance de la tarea.

Después de la implementación, el ciclo continúa con Implementation Evidence, Verification, knowledge drift y Learning. La idea es que “terminé” deje de ser suficiente: queremos saber qué cambió, qué validaciones se ejecutaron, si la implementación se desvió del plan y qué nuevo conocimiento debería regresar al proyecto.

La idea central es que el desarrollo asistido por IA no debería terminar cuando el agente genera código; debería terminar cuando podemos explicar, verificar y aprender de lo que hizo.