Agent Teams en Claude Code: guía práctica para coordinar múltiples agentes en paralelo

Vas al grano, yo voy al grano. Esto es lo que necesitas para poner en marcha un equipo de agentes en Claude Code ahora mismo.

Primero, activa la feature experimental. En tu terminal:

# Activa Agent Teams (desactivado por defecto)
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

O si prefieres que sea persistente, en tu settings.json:

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

Después, abre Claude Code y escribe algo así:

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Crea un agent team para revisar el módulo de autenticación.
Lanza tres teammates:
- Uno enfocado en seguridad
- Uno revisando rendimiento
- Uno validando cobertura de tests
Que cada uno investigue y reporte sus hallazgos.

Ya está. Claude crea el equipo, lanza los teammates y coordina el trabajo. Cada uno tiene su propia ventana de contexto, trabajan de forma independiente y se comunican entre ellos sin que tú tengas que hacer de intermediario.

Ahora que ya sabes cómo arrancarlo, vamos a entender qué hay detrás de todo esto, cómo sacarle el máximo partido y qué están descubriendo los developers que ya lo han probado.

Esto es lo que vas a encontrar en este artículo:

• Qué es Agent Teams y en qué se diferencia de los subagentes
• Cómo funciona por dentro: la arquitectura, los mensajes, la lista de tareas
• El caso del compilador de C: 16 agentes, 100.000 líneas de código, 20.000 dólares
• Lecciones del mundo real para diseñar tu entorno de trabajo con agentes
• Casos de uso donde Agent Teams marca la diferencia
• Qué dice la comunidad: experiencias reales, problemas y consejos
• De programar a orquestar: cómo cambia tu rol
• Ruta de aprendizaje progresiva, de principiante a avanzado
• Funciones avanzadas, limitaciones y alternativas

Qué es Agent Teams y en qué se diferencia de los subagentes ¶

Agent Teams es una feature experimental de Claude Code que te permite coordinar múltiples instancias de Claude Code trabajando juntas en el mismo proyecto. Se lanzó el 5 de febrero de 2026 junto con Opus 4.6. Una sesión actúa como líder (el “lead”) y las demás son compañeras de equipo (“teammates”) que trabajan de forma independiente, cada una con su propia ventana de contexto completo.

La palabra clave aquí es coordinación. No estamos hablando de lanzar varios procesos y esperar a que terminen. Estamos hablando de agentes que se envían mensajes entre ellos, comparten una lista de tareas y se organizan sin que tú tengas que estar pendiente de cada paso. En la documentación oficial ya se destaca que Claude Code “admite los agent teams, es decir, múltiples instancias de Claude Code trabajando juntas en paralelo con una lista de tareas compartida”.

Si ya usas subagentes en Claude Code, es fácil pensar que Agent Teams es lo mismo con otro nombre. No lo es. La diferencia es estructural y cambia el tipo de problemas que puedes abordar.

Los subagentes funcionan como una estructura en árbol. El agente principal lanza un subagente, este trabaja de forma aislada, produce un resultado y lo devuelve. Fin. El subagente no sabe que existen otros subagentes. No puede hablar con ellos. No comparte nada más allá del resultado final.

Agent Teams funciona como una red. El Team Lead lanza el equipo y distribuye tareas a través de una lista compartida. Los teammates se comunican entre ellos, reclaman tareas disponibles y trabajan de forma coordinada. Las flechas van en todas las direcciones, no solo de arriba hacia abajo. Ahora los agentes del equipo pueden debatir, compartir hallazgos y coordinar sus acciones, manteniendo un control explícito de su ciclo de vida.

	Subagentes	Agent Teams
Contexto	Ventana propia; resultados vuelven al que los lanzó	Ventana propia; cada agente es independiente
Comunicación	Solo reportan al agente principal	Se envían mensajes entre ellos
Coordinación	El agente principal gestiona todo	Lista de tareas compartida con auto-coordinación
Ideal para	Tareas enfocadas donde solo importa el resultado	Trabajo complejo que requiere discusión y colaboración
Coste de tokens	Menor: resultados resumidos	Mayor: cada teammate es una instancia separada

🎯 Los subagentes son colaboradores a los que mandas recados. Agent Teams es un equipo de proyecto sentado en la misma sala, cada uno trabajando en su parte pero comunicándose entre ellos cuando es necesario.

Cómo funciona por dentro ¶

La arquitectura tiene cuatro componentes principales. El Team Lead es tu sesión principal de Claude Code, la que crea el equipo, lanza teammates y coordina el trabajo. Los Teammates son instancias separadas de Claude Code que trabajan en las tareas asignadas. La Task List es una lista compartida de tareas que los teammates reclaman y completan. Y el Mailbox es el sistema de mensajería para la comunicación entre agentes.

Cuando un teammate completa una tarea de la que dependen otras, las tareas bloqueadas se desbloquean de forma automática. No necesitas intervenir. Las tareas tienen tres estados: pendiente, en progreso y completada. La reclamación usa file locking para evitar condiciones de carrera cuando varios teammates intentan coger la misma tarea a la vez.

Los archivos del equipo se guardan en local:

• Configuración del equipo: ~/.claude/teams/{nombre-equipo}/config.json
• Lista de tareas: ~/.claude/tasks/{nombre-equipo}/

Un detalle importante sobre el contexto: cada teammate carga el mismo contexto de proyecto que una sesión normal, es decir, tu CLAUDE.md, servidores MCP y skills. También recibe el prompt que el lead le pasa al lanzarlo. Pero no hereda el historial de conversación del lead. Esto significa que tienes que ser explícito con las instrucciones de cada teammate. Cuanto más concreto seas en el prompt de spawn, mejor será el resultado. Incluye qué archivos o aspectos debe tocar y cuáles no.

La comunicación funciona a través de entrega automática de mensajes. Cuando un teammate envía algo, llega sin que nadie tenga que hacer polling. Cuando un teammate termina, notifica al lead. Hay dos formas de enviar mensajes: Message para un teammate específico, y Broadcast para todos a la vez. Este último hay que usarlo con moderación porque el coste escala con el tamaño del equipo.

El caso del compilador de C: 16 agentes, 100.000 líneas de código ¶

Anthropic puso a prueba esta tecnología de la forma más extrema posible. Nicholas Carlini, investigador del equipo de Safeguards de Anthropic, encargó a 16 agentes paralelos una tarea titánica: construir un compilador de C en Rust desde cero, capaz de compilar el kernel de Linux en x86, ARM y RISC-V.

Los números hablan por sí solos: cerca de 2.000 sesiones de Claude Code, 20.000 dólares en coste de API, 2.000 millones de tokens de entrada, 140 millones de tokens de salida y 100.000 líneas de código producidas. El resultado es un compilador que construye Linux 6.9 en tres arquitecturas, compila proyectos como SQLite, Redis, FFmpeg, PostgreSQL y QEMU, y tiene un 99% de acierto en las suites de tests más exigentes, incluyendo la GCC torture test suite. Y la prueba definitiva: puede compilar y ejecutar Doom.

Los agentes trabajaron coordinados mediante un repositorio Git compartido, bloqueando archivos cuando tomaban una tarea y fusionando sus aportes de forma autónoma, sin intervención humana. Si dos intentaban reclamar la misma tarea, la sincronización de git forzaba al segundo a elegir otra.

Y no todos los agentes hacían lo mismo. Mientras unos implementaban funcionalidades nuevas, otro se dedicaba a eliminar código duplicado, otro a optimizar el rendimiento del compilador, otro a mejorar la calidad del código compilado, otro a criticar el diseño desde la perspectiva de un desarrollador Rust, y otro a documentación.

💡 El coste total de 20.000 dólares puede parecer alto, pero como señala Carlini: es una fracción de lo que costaría hacer esto con un equipo humano, por no hablar del tiempo. Si bien es un caso de laboratorio diseñado para stress-test, demuestra el potencial escalable de Agent Teams para proyectos de gran envergadura.

El compilador tiene limitaciones que merece la pena conocer. No dispone del compilador x86 de 16 bits necesario para arrancar Linux en modo real (para eso llama a GCC). No tiene su propio ensamblador ni enlazador. El código generado no es tan eficiente como el de GCC incluso con todas las optimizaciones desactivadas. Y la calidad del Rust no es la que produciría un programador experto.

Como dice el propio Carlini: “No esperaba que esto fuera posible tan pronto en 2026”. El código fuente del compilador está disponible en github.com/anthropics/claudes-c-compiler.

Lecciones del mundo real para diseñar tu entorno ¶

El proyecto del compilador dejó claro algo fundamental: el valor de Agent Teams no está solo en lanzar agentes, sino en diseñar el entorno en el que trabajan. La mayor parte del esfuerzo fue construir los tests, el entorno y el feedback para que Claude pudiera orientarse sin intervención humana.

Escribe tests de alta calidad ¶

Claude va a trabajar de forma autónoma para resolver el problema que le des. Si el verificador de tareas no funciona bien, Claude resolverá el problema equivocado. Los tests son tu contrato con los agentes: definen qué significa “hecho”.

En el proyecto del compilador, cuando Claude empezó a romper funcionalidad existente al implementar features nuevas, la solución fue construir un pipeline de integración continua con enforcement estricto para que los nuevos commits no pudieran romper código existente.

Esto conecta con una de las preocupaciones más repetidas en la comunidad: la falta de verificación automática entre pasos. Como señala un usuario en Reddit, “no hay validación entre pasos; si un compañero dice ‘listo’, el líder se lo cree, y si estaba mal, el siguiente construye sobre una premisa falsa”. Por eso es crítico que tus tests sean tu red de seguridad, no la confianza ciega en el output de cada agente.

Haz que el paralelismo sea fácil ¶

Cuando hay muchos tests fallando de forma independiente, paralelizar es trivial: cada agente elige un test diferente. Pero cuando la tarea es un bloque monolítico, todos los agentes acaban atacando el mismo bug, arreglándolo, y sobreescribiéndose unos a otros.

En el compilador, la solución fue ingeniosa. Usaron GCC como “oráculo” para compilar la mayoría de archivos y solo usaban el compilador de Claude en un subconjunto aleatorio. Si el kernel funcionaba, el problema no estaba en ese subconjunto. Si fallaba, refinaban hasta aislar el bug. Así cada agente trabajaba en bugs diferentes de archivos diferentes.

Si tu tarea no se puede dividir de forma natural en partes independientes, invierte tiempo en diseñar una estrategia de descomposición antes de lanzar el equipo.

🔧 La lección principal del compilador es que la mayor parte del esfuerzo debe ir a preparar tests, logs y feedback claros. Diseña el entorno, no solo las tareas.

Casos de uso donde Agent Teams marca la diferencia ¶

Los developers que han probado Agent Teams coinciden en que brilla en tareas complejas que se pueden descomponer en partes paralelizables. Estos son los casos de uso más destacados.

Depuración con múltiples hipótesis ¶

Para diagnosticar bugs difíciles, puedes lanzar varios agentes a investigar distintas causas posibles al mismo tiempo. Anthropic menciona un caso donde los usuarios reportan que la app se cierra tras enviar un mensaje. Con Agent Teams puedes crear 5 agentes, cada uno probando una teoría distinta del fallo, hablando entre ellos para refutar o confirmar hipótesis como en un debate científico, y actualizando un documento compartido con sus hallazgos. La investigación secuencial sufre de anclaje: una vez explorada una teoría, las siguientes se sesgan hacia ella. Con múltiples investigadores independientes, la teoría que sobrevive tiene muchas más probabilidades de ser la causa real.

Revisiones de código en paralelo ¶

Un equipo de agentes puede repartirse diferentes criterios de revisión para analizar el mismo código de forma simultánea. Un agente enfocado en seguridad, otro en rendimiento, otro en cobertura de tests. Cada uno examina desde su especialidad y reporta sus hallazgos, mientras el lead sintetiza un informe completo. En lugar de una sola revisión monolítica donde es fácil pasar por alto aspectos, la revisión paralela garantiza que se cubran múltiples ángulos a la vez.

Refactorizaciones masivas ¶

Este es quizás el caso de uso que más ha impresionado a la comunidad. Un usuario en Reddit relata que pidió a Claude refactorizar partes de su aplicación y, en lugar de hacerlo de forma secuencial, Claude creó tres agentes: “uno se puso con el backend, otro con el frontend, y otro actuó como revisor de código”. Los agentes se enviaban mensajes entre sí, cuestionando enfoques y coordinando cambios, y completaron la refactorización en 15 minutos, a la primera. Múltiples componentes del sistema mejorados en paralelo, algo que habría llevado mucho más tiempo con un solo agente paso a paso.

Desarrollo en múltiples capas ¶

Cuando implementas una nueva feature que abarca frontend, backend y tests, Agent Teams permite abordar cada capa a la vez. En lugar de que un único agente tenga que alternar su contexto mental entre la interfaz, la lógica de negocio y las pruebas, asignas un agente especializado a cada capa. Así aprovechas la especialización de cada uno y evitas los costes de cambiar de contexto, imitando la manera en que un equipo humano dividiría el trabajo.

Investigación y exploración de soluciones ¶

Para problemas abiertos donde hay que explorar varias posibles soluciones, un equipo de agentes puede repartirse las opciones. Cada agente investiga un enfoque distinto (distintas librerías, algoritmos o arquitecturas), comparte sus descubrimientos con los demás, y entre todos convergen en la mejor solución. Se elimina el “teléfono descompuesto” de tener que resumir hallazgos de un agente a otro: las conclusiones alimentan el contexto compartido, listo para implementarse.

Lo que dice la comunidad: experiencias reales, problemas y consejos ¶

La introducción de Agent Teams ha generado reacciones muy fuertes entre los developers que usan Claude Code. En general, las experiencias combinan entusiasmo con cautela. Vamos a repasar lo que se está encontrando la gente.

De programar a orquestar ¶

Varios usuarios señalan que el uso de Agent Teams cambia la dinámica del trabajo. Ya no se trata tanto de escribir código como de dirigir al equipo de agentes, revisar lo que hacen y dar correcciones de rumbo.

Un developer con 6 años de experiencia comentó en Reddit que, tras ver a tres agentes resolver su tarea, “por primera vez sentí que mi trabajo pasaba de ‘escribir código’ a ‘dirigir un equipo de IA que escribe código’”. Otro usuario respondió que la descripción era acertada: “menos teclear código y más revisar lo que hicieron y orientar la dirección”.

Para algunos esto resulta motivador. Vislumbran un futuro donde el programador es un estratega. A otros les provoca inquietud. “No sé si estar emocionado o aterrorizado, probablemente ambas cosas”, decía el mismo developer al ver lo rápido que su rol podía cambiar.

Hay quien ha calificado estas experiencias como “un primer vistazo real a cómo podría ser el trabajo diario de dev en poco tiempo”, añadiendo que tareas grandes y aburridas como refactors o mantenimiento podrían volverse mucho más llevaderas. También se señaló lo llamativo de “pasar de ‘Copilot me ayuda’ a ‘un equipo de agentes lo implementa’”. No obstante, muchos tienen curiosidad por ver cómo se desempeña en proyectos más desordenados o en el largo plazo.

Necesidad de guiar y vigilar ¶

Los agentes ahora toman más iniciativa, pero eso no significa que puedas irte a tomar un café y volver con todo resuelto. Los developers recomiendan seguir involucrados como supervisores.

Una experiencia repetida: el agente líder a veces intenta implementar cosas por su cuenta en lugar de delegar a los compañeros, sobre todo si no ve progreso. La solución es decirle “espera a que tus teammates terminen antes de continuar” o usar el delegate mode para forzarlo a limitarse a coordinar.

También ocurre que un agente da por “terminada” una tarea cuando su salida tiene errores sutiles. Si el líder confía sin verificar, esos errores se propagan al siguiente paso. La coordinación actual no incluye verificación automática de cada resultado, así que sigue siendo tu responsabilidad revisar o establecer pruebas sólidas que los agentes deban pasar. Algunos comentan que se sienten como engineering managers de un mini-equipo de IA, aplicando principios similares: definir bien las tareas, asignar ownership de archivos para evitar conflictos y comprobar resultados antes de avanzar.

⚠️ No hay validación automática entre pasos. Si un compañero dice “listo”, el líder se lo cree. Si estaba mal, el siguiente agente construye sobre una premisa falsa. Tú eres la última línea de defensa.

El tema de los tokens y los costes ¶

Una de las preocupaciones más mencionadas es el alto consumo de tokens. Si cada agente es una instancia de Claude, un equipo de 3 agentes puede gastar aproximadamente 3 veces más que trabajar con uno solo. “Son geniales, pero vaya que pueden devorar tokens”, advertía un usuario tras probarlos.

Agent Teams no resuelve el problema del coste. Solo lo acelera: ganas tiempo a cambio de gastar más tokens en paralelo. Conviene reservar su uso para cuando aporte valor real (tareas grandes y paralelizables) y no para algo trivial que un solo agente podría resolver.

Hay tips de la comunidad para mitigar gastos. Uno muy práctico: usar el modo “esfuerzo medio” en los agentes compañeros que hagan trabajos sencillos (tests, documentación), manteniendo full effort solo en el líder o en tareas complejas. Según varios usuarios, esto “recorta el consumo de tokens sin afectar la calidad en lo rutinario”. También se recomienda monitorizar la ejecución y cortar cualquier desvarío que esté malgastando llamadas: “recomiendo usar el modo tmux para poder ver a cada agente y hacer Ctrl+C en el que se esté yendo por las ramas”, comenta un developer. Porque “si no, los agentes son una caja negra que puede salirse de control”.

Experiencia de uso práctica ¶

Muchos early adopters destacan que para trabajar con comodidad es útil habilitar la vista de paneles paralelos con tmux o iTerm2. Esto permite ver en tiempo real lo que imprime cada agente e interactuar de forma individual si hace falta darle instrucciones específicas, sin detener al resto.

Un detalle que no esperaba: varios mencionan usos desde el móvil. Como todo funciona en una sesión de terminal multiplexada, hay developers que se conectan por SSH desde el teléfono para lanzar o supervisar agentes, recibiendo notificaciones cuando se requiere su input y revisando resultados sobre la marcha. El futuro ya está aquí, y resulta que cabe en el bolsillo.

Ruta de aprendizaje progresiva: de principiante a avanzado ¶

No empieces lanzando 10 agentes a refactorizar tu aplicación entera. Eso es una receta para el desastre. La documentación oficial también lo dice: empieza con tareas que tengan límites claros y que no requieran escribir código.

Nivel 1: code review en paralelo ¶

Empieza por aquí. Es bajo riesgo, no toca código y te enseña cómo funciona la coordinación.

Crea un agent team para revisar el PR #142. Lanza tres revisores:
- Uno enfocado en implicaciones de seguridad
- Uno comprobando impacto en rendimiento
- Uno validando cobertura de tests
Que cada uno revise y reporte sus hallazgos.

Nivel 2: investigación y exploración ¶

Perfecto para explorar un problema desde varios ángulos antes de implementar nada.

Estoy diseñando una CLI para rastrear comentarios TODO en el código.
Crea un agent team para explorarlo desde distintos ángulos:
- Un teammate para UX
- Uno para arquitectura técnica
- Uno haciendo de abogado del diablo

Nivel 3: debugging con hipótesis competitivas ¶

Este es el caso de uso estrella. Con múltiples investigadores intentando refutarse entre sí, la teoría que sobrevive tiene muchas más probabilidades de ser la causa real.

Los usuarios reportan que la app se cierra después de un mensaje
en vez de mantener la conexión. Lanza 5 agent teammates para
investigar hipótesis diferentes. Que hablen entre ellos para intentar
refutar las teorías del otro, como un debate científico.
Actualiza un documento de hallazgos con el consenso que surja.

Nivel 4: implementación con roles especializados ¶

Una vez que tienes soltura, puedes usarlo para desarrollo real. Cada teammate con un rol diferenciado y trabajando sobre archivos distintos. Esto último es crítico: dos teammates editando el mismo archivo provoca sobreescrituras.

Crea un agent team para refactorizar el módulo de pagos.
Lanza cuatro teammates:
- Uno para la capa de API (src/api/)
- Uno para las migraciones de base de datos (src/db/)
- Uno para la cobertura de tests (tests/)
- Uno para revisar código duplicado y proponer consolidación
Que se coordinen a través de la lista de tareas compartida.

📌 La comunidad recomienda equipos de 3 a 5 agentes enfocados en tareas bien definidas. Más agentes no siempre es mejor si la tarea no se puede dividir en partes independientes.

Funciones avanzadas que deberías conocer ¶

Delegate mode ¶

Pulsa Shift+Tab después de iniciar un equipo. Sin este modo, el lead a veces se pone a implementar tareas él mismo en vez de esperar a los teammates. Es un problema que reportan muchos usuarios. Delegate mode lo restringe a herramientas de solo coordinación: lanzar teammates, enviar mensajes, gestionar tareas y apagar sesiones. No puede tocar código.

Plan approval ¶

Puedes requerir que los teammates presenten un plan antes de implementar. El teammate trabaja en modo de solo lectura hasta que el lead aprueba su enfoque:

Lanza un teammate arquitecto para refactorizar el módulo de auth.
Requiere aprobación del plan antes de que haga cambios.

El lead toma decisiones de aprobación de forma autónoma. Para influir en su criterio, dale instrucciones en tu prompt: “solo aprueba planes que incluyan cobertura de tests” o “rechaza planes que modifiquen el esquema de base de datos”.

Especificar teammates y modelos ¶

Claude decide el número de teammates según la complejidad, pero puedes especificarlo:

Crea un equipo con 4 teammates para refactorizar estos módulos
en paralelo. Usa Sonnet para cada teammate.

Esto es útil para controlar costes. Usar Sonnet para tareas más sencillas y Opus para el lead o las tareas críticas es una estrategia que varios developers ya están aplicando.

Modos de visualización ¶

El modo In-Process es el que viene por defecto. Todos los teammates funcionan dentro de tu terminal principal. Atajos de teclado:

• Shift+Up/Down para seleccionar un teammate
• Enter para ver su sesión completa
• Escape para interrumpir su turno actual
• Ctrl+T para mostrar u ocultar la lista de tareas

Funciona en cualquier terminal, sin configuración extra.

El modo Split Pane pone cada teammate en su propio panel. Ves la salida de todos a la vez y puedes hacer clic en cualquier panel para interactuar. Requiere tmux o iTerm2 con el CLI it2. No funciona en el terminal integrado de VS Code, Windows Terminal ni Ghostty.

La comunidad lo tiene claro en este punto: tmux es la forma recomendada de trabajar con Agent Teams si quieres visibilidad real de lo que está pasando. Te permite ver cada agente, intervenir si alguno se desvía y tener el control sin frenar al resto.

Para configurar el modo en settings.json:

{
  "teammateMode": "in-process"
}

Las opciones son "auto", "tmux" o "in-process". También puedes forzar por sesión con claude --teammate-mode in-process.

Limitaciones actuales ¶

Esto es experimental y hay que saberlo. La documentación oficial lo dice sin rodeos: “los bordes rugosos son reales”.

Las dos limitaciones que más vas a notar: no hay reanudación de sesión con teammates in-process (los comandos /resume y /rewind no restauran teammates, así que si la sesión se cae, tendrás que decirle al lead que lance nuevos) y el estado de tareas puede desajustarse (los teammates a veces no marcan tareas como completadas, bloqueando las dependientes, así que toca comprobar a mano si algo parece atascado).

Además: solo puedes tener un equipo por sesión, no se pueden anidar equipos (un teammate no puede crear su propio team), el lead es fijo de por vida, y split panes requieren tmux o iTerm2 (sin soporte para VS Code terminal, Windows Terminal ni Ghostty).

Para apagar y limpiar, pide primero al lead que apague cada teammate. Cuando todos hayan terminado, di “Limpia el equipo”. Hazlo siempre desde el lead, nunca desde los teammates, porque su contexto de equipo puede no resolverse bien y dejar recursos en un estado inconsistente.

🌐 Antes de Agent Teams, la comunidad ya exploraba la coordinación multi-agente con herramientas como Gas Town de Steve Yegge (un gestor de workspace pensado para escalar a 20-30 agentes con persistencia en git), loops bash con sesiones tmux, o herramientas como Roo y Aider. En foros se bromea diciendo que Anthropic nos ha traído “Gas Town para la gente común”. Agent Teams formaliza esos patrones (buzón de mensajes, locking de archivos, lista de tareas con dependencias) y los hace accesibles sin infraestructura adicional.

Lo que viene ¶

Estamos en una etapa temprana. Como señala un usuario, “es básicamente un experimento”. Pero es un experimento funcional que ya está produciendo resultados reales.

Agent Teams coloca dentro del ecosistema oficial de Claude ideas que la comunidad ya exploraba: la colaboración entre agentes tipo “enjambre”. Este enfoque responde a un límite fundamental de los LLMs individuales, su ventana de contexto y su dificultad para enfocarse cuando la tarea crece demasiado. Igual que en un equipo humano se reparten responsabilidades, los agentes especializados pueden lograr juntos lo que uno solo no conseguiría o tardaría mucho más.

Las opiniones generales son que Agent Teams “hace concretas esas ideas” y abre la puerta a flujos de trabajo más potentes. Muchos developers ya lo vislumbran como el siguiente paso lógico en el desarrollo asistido por IA, combinando múltiples inteligencias especializadas bajo nuestra dirección.

Si quieres probarlo, ya tienes todo lo que necesitas. Activa la variable de entorno, empieza con una code review en paralelo, y ve escalando. El compilador de C tardó 2.000 sesiones en construirse. Tu primer equipo de agentes puede estar funcionando en 2 minutos.

Fuentes y referencias ¶

• Documentación oficial de Agent Teams: code.claude.com/docs/en/agent-teams
• “Building a C Compiler with a team of parallel Claudes”, Nicholas Carlini, Anthropic Engineering: anthropic.com/engineering/building-c-compiler
• Código fuente del compilador: github.com/anthropics/claudes-c-compiler
• “Claude Code Swarms”, Addy Osmani: addyosmani.com/blog/claude-code-agent-teams
• Gas Town, Steve Yegge: github.com/steveyegge/gastown
• Experiencias de la comunidad en Reddit: r/ClaudeAI, r/ClaudeCode, r/AI_Agents
• Hacker News: Orchestrate teams of Claude Code sessions