Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker
- Autores
- Robles, Renzo Martin; Fernández, Juan Manuel
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Las herramientas que utilizan interfaces de línea de comandos (CLI) presentan una barrera de entrada significativa para nuevos usuarios debido a su pronunciada curva de aprendizaje y la necesidad de memorizar sintaxis específicas. Esta dificultad impacta negativamente en la adopción de tecnologías ampliamente utilizadas en entornos técnicos y de desarrollo. En este contexto, el presente trabajo propone el diseño e implementación de un agente conversacional basado en modelos de lenguaje (LLMs), orientado a la ejecución de comandos de terminal mediante instrucciones en lenguaje natural. Como caso de estudio, se desarrolló un prototipo funcional para operar con la CLI de Docker. La arquitectura de la herramienta incluye una API REST que recibe las consultas en lenguaje natural y las procesa utilizando un modelo LLM desplegado localmente, el cual genera un plan de ejecución que traduce dichas consultas a comandos concretos de Docker, permitiendo realizar operaciones de lectura y escritura (por ejemplo, inspeccionar, crear, gestionar y eliminar contenedores). Este enfoque busca reducir la complejidad asociada al uso de interfaces de línea de comandos, facilitando el acceso a herramientas industriales mediante interfaces conversacionales accesibles. Además, el diseño modular del agente permite su extensión a otras herramientas basadas en CLI, sentando las bases para futuras funcionalidades, tales como la incorporación de un módulo de control de versiones que habilite la integración con un sistema de recuperación aumentada por generación (RAG), adaptando los comandos generados según la versión específica de la herramienta utilizada.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Agentes inteligentes
LLM
Procesamiento de lenguaje natural
Docker
Interfaces conversacionales - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191417
Ver los metadatos del registro completo
| id |
SEDICI_079cc72b2e347db4adc2da5dfcf6ca13 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191417 |
| network_acronym_str |
SEDICI |
| repository_id_str |
1329 |
| network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
| spelling |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con DockerRobles, Renzo MartinFernández, Juan ManuelCiencias InformáticasAgentes inteligentesLLMProcesamiento de lenguaje naturalDockerInterfaces conversacionalesLas herramientas que utilizan interfaces de línea de comandos (CLI) presentan una barrera de entrada significativa para nuevos usuarios debido a su pronunciada curva de aprendizaje y la necesidad de memorizar sintaxis específicas. Esta dificultad impacta negativamente en la adopción de tecnologías ampliamente utilizadas en entornos técnicos y de desarrollo. En este contexto, el presente trabajo propone el diseño e implementación de un agente conversacional basado en modelos de lenguaje (LLMs), orientado a la ejecución de comandos de terminal mediante instrucciones en lenguaje natural. Como caso de estudio, se desarrolló un prototipo funcional para operar con la CLI de Docker. La arquitectura de la herramienta incluye una API REST que recibe las consultas en lenguaje natural y las procesa utilizando un modelo LLM desplegado localmente, el cual genera un plan de ejecución que traduce dichas consultas a comandos concretos de Docker, permitiendo realizar operaciones de lectura y escritura (por ejemplo, inspeccionar, crear, gestionar y eliminar contenedores). Este enfoque busca reducir la complejidad asociada al uso de interfaces de línea de comandos, facilitando el acceso a herramientas industriales mediante interfaces conversacionales accesibles. Además, el diseño modular del agente permite su extensión a otras herramientas basadas en CLI, sentando las bases para futuras funcionalidades, tales como la incorporación de un módulo de control de versiones que habilite la integración con un sistema de recuperación aumentada por generación (RAG), adaptando los comandos generados según la versión específica de la herramienta utilizada.Red de Universidades con Carreras en Informática2025-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf1018-1023http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/191417spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8258-99-7info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/189846info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-05-06T13:00:03Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191417Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-05-06 13:00:04.537SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker |
| title |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker |
| spellingShingle |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker Robles, Renzo Martin Ciencias Informáticas Agentes inteligentes LLM Procesamiento de lenguaje natural Docker Interfaces conversacionales |
| title_short |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker |
| title_full |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker |
| title_fullStr |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker |
| title_full_unstemmed |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker |
| title_sort |
Agente basado en LLM para la ejecución de comandos CLI a partir de lenguaje natural : Caso de estudio con Docker |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Robles, Renzo Martin Fernández, Juan Manuel |
| author |
Robles, Renzo Martin |
| author_facet |
Robles, Renzo Martin Fernández, Juan Manuel |
| author_role |
author |
| author2 |
Fernández, Juan Manuel |
| author2_role |
author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Agentes inteligentes LLM Procesamiento de lenguaje natural Docker Interfaces conversacionales |
| topic |
Ciencias Informáticas Agentes inteligentes LLM Procesamiento de lenguaje natural Docker Interfaces conversacionales |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
Las herramientas que utilizan interfaces de línea de comandos (CLI) presentan una barrera de entrada significativa para nuevos usuarios debido a su pronunciada curva de aprendizaje y la necesidad de memorizar sintaxis específicas. Esta dificultad impacta negativamente en la adopción de tecnologías ampliamente utilizadas en entornos técnicos y de desarrollo. En este contexto, el presente trabajo propone el diseño e implementación de un agente conversacional basado en modelos de lenguaje (LLMs), orientado a la ejecución de comandos de terminal mediante instrucciones en lenguaje natural. Como caso de estudio, se desarrolló un prototipo funcional para operar con la CLI de Docker. La arquitectura de la herramienta incluye una API REST que recibe las consultas en lenguaje natural y las procesa utilizando un modelo LLM desplegado localmente, el cual genera un plan de ejecución que traduce dichas consultas a comandos concretos de Docker, permitiendo realizar operaciones de lectura y escritura (por ejemplo, inspeccionar, crear, gestionar y eliminar contenedores). Este enfoque busca reducir la complejidad asociada al uso de interfaces de línea de comandos, facilitando el acceso a herramientas industriales mediante interfaces conversacionales accesibles. Además, el diseño modular del agente permite su extensión a otras herramientas basadas en CLI, sentando las bases para futuras funcionalidades, tales como la incorporación de un módulo de control de versiones que habilite la integración con un sistema de recuperación aumentada por generación (RAG), adaptando los comandos generados según la versión específica de la herramienta utilizada. Red de Universidades con Carreras en Informática |
| description |
Las herramientas que utilizan interfaces de línea de comandos (CLI) presentan una barrera de entrada significativa para nuevos usuarios debido a su pronunciada curva de aprendizaje y la necesidad de memorizar sintaxis específicas. Esta dificultad impacta negativamente en la adopción de tecnologías ampliamente utilizadas en entornos técnicos y de desarrollo. En este contexto, el presente trabajo propone el diseño e implementación de un agente conversacional basado en modelos de lenguaje (LLMs), orientado a la ejecución de comandos de terminal mediante instrucciones en lenguaje natural. Como caso de estudio, se desarrolló un prototipo funcional para operar con la CLI de Docker. La arquitectura de la herramienta incluye una API REST que recibe las consultas en lenguaje natural y las procesa utilizando un modelo LLM desplegado localmente, el cual genera un plan de ejecución que traduce dichas consultas a comandos concretos de Docker, permitiendo realizar operaciones de lectura y escritura (por ejemplo, inspeccionar, crear, gestionar y eliminar contenedores). Este enfoque busca reducir la complejidad asociada al uso de interfaces de línea de comandos, facilitando el acceso a herramientas industriales mediante interfaces conversacionales accesibles. Además, el diseño modular del agente permite su extensión a otras herramientas basadas en CLI, sentando las bases para futuras funcionalidades, tales como la incorporación de un módulo de control de versiones que habilite la integración con un sistema de recuperación aumentada por generación (RAG), adaptando los comandos generados según la versión específica de la herramienta utilizada. |
| publishDate |
2025 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2025-10 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
| format |
conferenceObject |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/191417 |
| url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/191417 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8258-99-7 info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/189846 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 1018-1023 |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
| reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
| collection |
SEDICI (UNLP) |
| instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
| instacron_str |
UNLP |
| institution |
UNLP |
| repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
| repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
| _version_ |
1864469134011531264 |
| score |
13.1485815 |