Este artículo explica cómo transformar y limpiar código Terraform autogenerado usando un equipo de agentes IA junto con el servidor Terraform MCP y la utilidad cagent de Docker, sin necesidad de programar manualmente. El objetivo es convertir salidas caóticas de herramientas como terraformer en infraestructuras como código legibles y reutilizables, manteniendo buenas prácticas y minimizando el riesgo de recrear recursos por error.
Introducción: la combinación de modelos de lenguaje con herramientas deterministas abre posibilidades potentes para automatizar tareas de infraestructura. En Q2BSTUDIO, empresa dedicada al desarrollo de software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, hemos experimentado con flujos de trabajo agenticos para optimizar la migración de infraestructuras existentes a Terraform, reduciendo trabajo manual y acelerando entregas para clientes que necesitan aplicaciones a medida y servicios cloud gestionados.
Problema típico: convertir una infraestructura desplegada manualmente en código Terraform suele generar manifiestos difíciles de mantener. Terraformer es una herramienta útil para generar terraform a partir de recursos existentes, pero la salida suele incluir nombres antiestéticos, atributos por defecto redundantes, dependencias explícitas codificadas y referencias a estados remotos que dificultan su uso en pipelines de producción.
Flujo de trabajo propuesto: 1 generar la exportación inicial en JSON con terraformer 2 limpiar y normalizar los ficheros para eliminar atributos redundantes y estandarizar nombres 3 introducir bloques de import modernos para recrear el estado sin depender del estado local 4 eliminar el estado local y añadir dependencias implícitas donde corresponda 5 opcionalmente convertir a HCL y generar informes finales. Para tareas repetitivas y deterministas utilizamos scripts y para las decisiones complejas y contextuales desplegamos agentes IA coordinados.
Herramientas clave: terraformer para la extracción, terraform MCP server para consultoría de proveedores y validación, y cagent de Docker para orquestar agentes sin necesidad de escribir una aplicación completa. Este enfoque híbrido permite combinar la precisión de scripts deterministas con la flexibilidad de los agentes IA para tareas de refactorización y nombrado semántico.
Patrones de limpieza: eliminar atributos como tags_all o region cuando son redundantes, sustituir guiones y mayúsculas por convenciones snake_case, reemplazar identificadores estáticos por referencias implícitas a recursos recién creados, y consolidar o eliminar archivos de variables vacíos o salidas que solo referencian estados remotos. Para muchas de estas operaciones es ideal definir scripts reutilizables que los agentes llamen como herramientas.
Importación de estado: generar un archivo imports con bloques de import válidos permite restaurar el estado real del proveedor sin recrear recursos. Es crucial verificar que cada recurso sea importable y, si no lo es, eliminarlo o tratarlo manualmente. En un caso real con AWS el flujo automatizado logró aproximadamente 95 por ciento de precisión tras validar con terraform init y plan, detectando un único recurso de NAT que requirió intervención manual.
Lecciones aprendidas: 1 elegir modelos frontera mejora la fiabilidad del tool calling 2 la documentación de nuevas herramientas puede ser inconsistente, por lo que es necesario investigar y probar 3 combinar agentes IA con scripts deterministas produce mejores resultados que soluciones puramente no deterministas 4 usar MCP y herramientas que permitan consultar esquemas de proveedores facilita la generación de terraform correcto y con estilo de producción.
Cómo ayuda Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO diseñamos soluciones a medida que integran inteligencia artificial aplicada a la infraestructura, automatización de procesos y servicios cloud. Si tu empresa necesita migrar infraestructuras a Terraform, optimizar pipelines o incorporar agentes IA para operaciones, ofrecemos consultoría y desarrollo de software a medida. Con experiencia en ciberseguridad garantizamos que los procesos sean seguros y auditables.
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Conclusión: automatizar la limpieza y refactorización del output de terraformer con agentes IA más scripts deterministas es una estrategia práctica y eficiente. Con una validación cuidadosa y el apoyo de especialistas en software a medida y servicios cloud, es posible transformar código generado en infraestructuras listas para producción, reduciendo tiempo y riesgo operativo. Si buscas apoyo para llevar a cabo este tipo de proyectos, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte a diseñar la solución adecuada a tus necesidades.