GroutCode parte del bucle del agente en lugar de añadir un panel de chat a un editor. Cada llamada a una herramienta se muestra según llega, los comandos de shell pasan por una aprobación y el editor, Git y la terminal están en la misma ventana.
Elige la autonomía que merece cada tarea.
Agent
Ejecución autónoma. El agente lee, edita, ejecuta comandos e itera hasta terminar la tarea, mostrando cada llamada a herramienta a medida que ocurre.
Plan
Primero revisar, luego ejecutar. El agente escribe un documento de plan que apruebas o corriges antes de tocar un solo archivo.
Ask
Solo lectura. Puede buscar y leer el espacio de trabajo pero no escribir, que es el modo adecuado para entender un código que no has escrito tú.
Debug
Diagnóstico sistemático — reproducir, acotar, plantear hipótesis, probar — en lugar de adivinar el arreglo a partir de la traza de error.
Pensar → Planificar → Ejecutar → Observar, con parámetros de herramienta en streaming y tarjetas de trayectoria para Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, Terminal y LSP. Ves el trabajo en lugar de esperar un resultado.
Los comandos de shell y las escrituras de archivos pasan por una aprobación que controlas tú. Nada se ejecuta en tu equipo solo porque un modelo lo haya decidido.
Un agente líder reparte el trabajo y pasa tareas a agentes especialistas y revisores que se ejecutan en paralelo, con escalado y peticiones entre ellos. Incluye preajustes de ingeniería, planificación y diseño.
Un editor real con varias pestañas, resaltado de sintaxis, diffs en línea y un panel de revisión para cada cambio que propone un agente antes de aplicarlo.
Estado, diff, staging, commit, push y cambio de rama desde la interfaz, sincronizados con los cambios que hace el agente en lugar de ir por separado.
Una terminal xterm.js integrada sobre un PTY, para tus propios comandos y para ver los del agente. Incluye perfiles de terminal y sesiones SFTP.
Adaptadores para Anthropic, OpenAI y Gemini, además de cualquier endpoint compatible con OpenAI — Ollama, vLLM, un agregador o algo autoalojado. El modo Auto elige el mejor modelo disponible.
Servidores del Model Context Protocol para herramientas externas, skills en disco local, reglas del espacio de trabajo, subagentes personalizados y un marketplace de plugins con soporte de LSP.
Los hilos, los ajustes y los documentos de plan son JSON y Markdown en tu directorio de datos de usuario. El historial de conversaciones y el estado del repositorio no dependen de ningún servicio en la nube.
En el software educativo hay una tentación persistente: construir una versión simplificada de la herramienta profesional — un editor más amable, una terminal más suave, un sandbox que esconde el compilador. Parece un gesto generoso. Produce titulados que nunca han usado lo que usa su primer empleo.
GroutCode va por el camino contrario. Es un IDE real con Monaco, una terminal PTY real, Git real y un agente real capaz de ejecutar comandos en tu equipo. El andamiaje está en las prácticas de laboratorio — lecciones por pasos, archivos de partida, comprobaciones del compilador — y no en una herramienta descafeinada.
Un estudiante que ha hecho dos años de prácticas de KTU o VTU en GroutCode lleva dos años en un IDE agent-first con Git, terminal y revisión de diffs. Pasar después a un entorno profesional es un cambio de logotipo, no un cambio de habilidad.
El acceso a los modelos es con tu propia clave, y el almacenamiento local-first hace que los hilos, los ajustes y los documentos de plan sean archivos en tu disco. Un estudiante en un equipo de laboratorio puede apuntarlo a un servidor Ollama local; un departamento puede apuntarlo a lo que ya paga. Nada depende de la facturación de un único proveedor.
Ese es el objetivo de diseño explícito. GroutCode es un IDE de escritorio nativo en IA con bucle de agente, editor Monaco, Git, terminal y revisión de diffs en un mismo espacio de trabajo. Las diferencias son que el acceso a los modelos es con tu propia clave en Anthropic, OpenAI, Gemini y cualquier endpoint compatible con OpenAI, y que los hilos, los ajustes y los planes se quedan en local.
Agent se ejecuta de forma autónoma. Plan escribe un plan que apruebas antes de que se ejecute nada. Ask es de solo lectura, para entender una base de código. Debug sigue un ciclo sistemático de reproducir, acotar, plantear hipótesis y probar. Eliges el modo en cada conversación.
Sí, y por eso existe la aprobación previa. Los comandos de shell y las escrituras de archivos se presentan para que los apruebes, con un modelo de permisos que configuras por espacio de trabajo. También puedes trabajar en modo Ask, donde el agente no puede escribir nada.
Adaptadores integrados para Anthropic, OpenAI y Gemini, además de cualquier endpoint compatible con OpenAI, lo que cubre Ollama y vLLM para modelos locales, agregadores y servicios autoalojados. Los bloques de razonamiento en streaming son compatibles con los modelos que los emiten, y el modo Auto elige el mejor disponible.
Un agente líder descompone tu petición en tareas con responsables y criterios de aceptación, y las reparte entre agentes especialistas — frontend, backend, QA, revisor o roles personalizados — que se ejecutan en paralelo y pueden escalar o preguntarse entre ellos. Incluye preajustes de ingeniería, planificación y diseño.
Sí. Los adaptadores de Telegram, Slack, Discord y Feishu (Lark) permiten que el mismo runtime del agente responda en un chat, con modelo, modo por defecto, raíces del espacio de trabajo, listas de usuarios y chats permitidos y un proxy HTTP opcional por integración.
El proyecto se publica bajo la Licencia Apache 2.0.
GroutCode viene con cada suscripción a Grout Suite. Descarga gratuita para Windows y macOS.
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