Zerolang: el lenguaje "para agentes" de Vercel que nadie pidió
Cada cierto tiempo aparece un nuevo lenguaje de programación que promete cambiarlo todo. La mayoría se queda en el camino. Y la historia de la programación está llena de lenguajes brillantes sobre el papel que nunca encontraron un problema real que resolver. Hace una semana, alrededor del 15 de mayo, se sumó uno más a esa lista: Zerolang (o simplemente Zero), anunciado como "el lenguaje de programación para agentes".
Suena a publicidad de un servicio, pero es real: hay un repositorio público, creado por un desarrollador de Vercel, y en pocos días acumuló miles de estrellas en GitHub y bastante conversación en redes. La pregunta que importa es otra: en plena era donde todos quieren crear aplicaciones más rápido y más automatizadas, ¿vale la pena aprender Zerolang hoy? Spoiler: por ahora, no.
¿Qué es Zerolang?
Zero es un lenguaje de programación de sistemas —en el mismo espacio que C, Rust o Zig— pero con una diferencia de diseño: su compilador fue pensado para ser consumido por agentes de IA, no por humanos.
La propuesta se resume en tres ideas que el propio anuncio destaca:
- Es un lenguaje explícito: nada de magia oculta, allocadores implícitos ni globales escondidos.
- Emite diagnósticos en JSON: los errores del compilador salen como datos estructurados con códigos estables, en lugar de texto pensado para que lo lea una persona.
- Es type safe: los tipos se declaran de forma clara, después de funciones y literales.
La extensión de los archivos es .0, un detalle simpático que resume bien el tono experimental de todo el proyecto.
Cómo se ve el código
Si abres los ejemplos del repo, lo primero que notas es que el lenguaje está fuertemente inspirado en Zig. De hecho, al igual que Zig, puede apoyarse en bindings de C y reutilizar el compilador de C. Un "Hola Mundo" se ve más o menos así: definiciones simplificadas, sin paréntesis ni llaves, todo bastante minimalista.
¿Por qué tan recortado? La idea es que un modelo gaste menos tokens al leer y escribir código. También hay un patrón interesante en las condicionales: después de ejecutar algo, el lenguaje hace una especie de check adicional, y si falla devuelve un error estructurado. Si esto te suena, es porque se parece al manejo de errores de Go —ese if err != nil de toda la vida— solo que envuelto en una sintaxis nueva.
Hasta acá, todo suena razonable. El problema empieza cuando preguntas para qué sirve.
El gran problema: ¿qué resuelve realmente?
La premisa de Zero es que los agentes entienden mejor los datos estructurados que el texto en prosa. Cierto. Pero hay una contradicción enorme en el centro del proyecto: ningún modelo actual conoce Zerolang. Es un lenguaje completamente nuevo y desconocido para cualquier LLM. Así que, en la práctica, el agente para el que supuestamente fue diseñado todavía no sabe escribirlo. La ayuda que te puede dar hoy es prácticamente nula.
Y si dejamos eso de lado, sigue sin haber una ventaja clara frente a lo que ya existe. ¿Quieres un lenguaje explícito y tipado? Go, Java o TypeScript ya lo son, son mucho más conocidos, tienen años de recorrido, soporte de la comunidad y miles de errores ya resueltos. ¿Quieres un lenguaje de sistemas compilado con buen manejo de errores? Rust y Zig llevan años en eso. Y ojo: acá estamos hablando solo del lenguaje, ni siquiera del ecosistema completo del compilador.
En otras palabras: Zero no resuelve ningún problema que no esté ya resuelto. Es una propuesta del tipo "se pueden ahorrar tokens y quizás obtener mejores resultados", pero sin un objetivo concreto detrás.
El patrón de Vercel Labs
La palabra clave acá es Labs. Este es un proyecto experimental de Vercel, y conviene tomárselo con pinzas precisamente por eso. La única razón por la que estamos hablando de Zero es el nombre Vercel; un lenguaje idéntico publicado por alguien anónimo no habría conseguido ni una fracción de esa atención.
El autor es claramente alguien que sabe de desarrollo y es muy creativo: tiene un montón de repos. Antes de Zero publicó cosas como Portless (para evitar configurar puertos y usar un dominio local), un proyecto tipo agente, y otro al estilo de React Native para apps nativas. El patrón se repite: son proyectos completamente distintos entre sí, muy experimentales, que ganan notoriedad al publicarse y después quedan abandonados. Yo probé alguno —un browser tipo CLI parecido a Playwright— y ni siquiera funcionaba en Windows, solo en Mac. El repo sube, llama la atención unos días, y luego nadie lo vuelve a tocar.
Mi lectura es simple: alguien con acceso a buenos modelos y a los recursos de su empresa arma lo primero que se le ocurre, lo publica, y el nombre Vercel hace el resto. Creo que a Zerolang le va a pasar exactamente lo mismo.
Lenguajes creados con IA: iterar no es inventar
Hay un punto de fondo que vale la pena nombrar. A inicios de febrero, Anthropic mostró un experimento creando un compilador de C con Opus 4.6, iterando hasta tenerlo funcionando, e incluso corriendo Doom encima. Impresionante como demo. Pero como pasa siempre con el vibe coding, lo primero que te entrega no es lo verdaderamente usable: es la fachada, el login y el dashboard sin todas las conexiones reales por detrás.
Y eso solo es posible porque el proyecto original ya existía. Los modelos se entrenan sobre lo que ya está hecho. Hoy no están produciendo algo genuinamente nuevo: están iterando, muy rápido, sobre cosas que ya existían. La productividad es real y enorme, pero el producto sigue siendo el mismo de antes, ahora con la etiqueta "IA" o "agentes" pegada encima. Zerolang encaja perfecto en esa categoría: un lenguaje hecho con vibe coding que nadie pidió.
Carbon vs Zerolang: la diferencia está en el uso real
Crear lenguajes nuevos en busca de una idea distinta pasa todo el tiempo. La lista de lenguajes que existen es enorme y la mayoría no tiene peso: unos son didácticos, otros experimentales, y muchos simplemente fueron olvidados.
Compáralo con Carbon, el supuesto sucesor de C++ que lanzó Google. Carbon también es experimental, pero es más prometedor por una razón concreta: no lo crearon con IA, lo pensaron para usarse internamente en problemas reales y despierta más interés en la comunidad. Ahí está la clave. La utilidad de un lenguaje no depende solo de que sea usable o de que tenga todo incluido: depende de cómo lo usa la gente, de que una comunidad lo adopte, o de que una empresa lo meta en producción real. Hasta Zig, con años de desarrollo y sponsors, todavía no llega a su versión 1.0.
¿Vale la pena aprenderlo?
Por ahora, Zerolang es un lenguaje de juguete. No tiene un objetivo real, no resuelve un problema existente, no lo pidió nadie y los modelos ni siquiera lo conocen. Es una alternativa más en una lista ya enorme, que llama la atención únicamente por la marca que lleva detrás.
Si tu tiempo es limitado y vas a aprender algo, apuesta por un lenguaje que valga la pena y que la industria realmente use: Python, JavaScript, Go, Java, Kotlin, Rust. Esos sí te abren puertas hoy.
Y la próxima vez que veas circular un "nuevo lenguaje revolucionario" firmado por Vercel, tómalo con pinzas. La marca es excelente y el equipo es muy activo en redes, pero a veces basta con que alguien de ahí comparta algo para que medio internet lo trate como un proyecto extraordinario sin siquiera entender de qué se trata.
Zero es justamente eso: una idea curiosa, bien empaquetada, sin un propósito claro todavía.
¿Tienes una idea de para qué podría servir realmente un lenguaje así? Déjamela en los comentarios. Y si quieres profundizar en tu stack de desarrollo o resolver dudas puntuales, puedes reservar una asesoría personalizada en fazt.dev.