Dynamic workflows en Claude Code: orquesta cientos de subagentes

Le pides a Claude Code que audite los permisos de cada endpoint bajo src/routes/. Cincuenta rutas. Se pone a ello, revisa veinte, te suelta un resumen muy convincente y declara la tarea terminada.

Faltan treinta.

Le insistes, vuelve a empezar, pierde el hilo de lo que ya había mirado y acabas tú comprobando a mano lo que se suponía que ibas a delegar. ¿Te suena?

Ese muro tiene nombre y, desde Claude Opus 4.8, tiene también una herramienta pensada para tirarlo abajo: los dynamic workflows. En este post te cuento qué son, en qué se diferencian de lo que ya conocías y cómo lanzar el primero sin pegarte un susto con la factura de tokens.

Esto es lo que vas a encontrar:

• Qué hace exactamente un dynamic workflow y por qué nace ahora
• La diferencia real entre subagentes, skills, agent teams y workflows
• Los tres fallos que aparecen cuando todo vive en una sola ventana de contexto
• Los seis patrones que Claude combina al escribir un workflow
• Casos de uso que van mucho más allá de escribir código
• Cómo guardarlos, cuánto cuestan y cuándo es mejor no usarlos

Qué son los dynamic workflows de Claude Code ¶

Un dynamic workflow es un script de JavaScript que Claude escribe sobre la marcha para orquestar subagentes a gran escala, y que un runtime ejecuta en segundo plano mientras tu sesión sigue libre. Esa es la definición corta según la documentación oficial de Claude Code.

La idea de fondo es un cambio de quién manda. Hasta ahora, en Claude Code el orquestador eras tú a través del modelo: Claude decidía turno a turno qué subagente lanzar y todos los resultados aterrizaban en su ventana de contexto. Con un workflow, el plan se mueve a código. El bucle, las ramas de decisión y los resultados intermedios viven dentro del script, no en la cabeza del modelo. Al contexto de Claude solo vuelve la respuesta final.

Piensa en la diferencia entre dirigir el tráfico desde mitad del cruce, gesticulando a cada coche, y diseñar un semáforo que se encarga del baile sin que tú estés ahí plantado. El semáforo es repetible, no se cansa y no se le olvida un carril.

🔑 La clave no es “más agentes”. Es sacar la lógica de orquestación de la ventana de contexto y meterla en un script que puedes leer, versionar y volver a lanzar.

Hay un detalle que conviene tener claro desde el principio. Los dynamic workflows están en research preview y requieren Claude Code v2.1.154 o superior, según la nota oficial de Anthropic. Funcionan en todos los planes de pago, y en el plan Pro hay que activarlos desde la fila Dynamic workflows en /config. También están disponibles vía API de Anthropic y en Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI y Microsoft Foundry.

La diferencia real entre subagentes, skills, agent teams y workflows ¶

Subagentes, skills, agent teams y workflows pueden ejecutar tareas de varios pasos, pero se diferencian en una cosa: quién sostiene el plan. Esta es la comparación que recoge la documentación de Anthropic.

Si ya leíste nuestra guía de Agent Teams en Claude Code, la distinción te va a cuadrar rápido. En los agent teams sigue siendo Claude (el lead) quien reparte trabajo turno a turno. En un workflow, el reparto está escrito en el script, así que la coordinación es determinista y no depende de que el modelo recuerde el plan.

👉 Pero mover el plan a código no sirve solo para lanzar más agentes a la vez. ¿Qué gana exactamente la calidad del resultado?

Mover el plan a código aplica patrones de calidad repetibles ¶

La ventaja de fondo de un workflow es que puede aplicar un patrón de calidad que una sola pasada no consigue. Por ejemplo, hacer que agentes independientes revisen de forma adversarial los hallazgos de otros antes de reportarlos, o redactar un plan desde varios ángulos y compararlos entre sí.

Esto importa porque cuando todo el trabajo cabe en una única ventana de contexto, el resultado depende de un solo punto de vista. Y un solo punto de vista, por bueno que sea, arrastra sesgos. Un workflow estructura la desconfianza: separa al que genera del que verifica, y no le pide a nadie que se autoevalúe.

Tres fallos que aparecen cuando todo vive en una sola ventana de contexto ¶

Los workflows nacen para combatir tres fallos concretos que aparecen en tareas largas, masivamente paralelas o muy estructuradas, según explican Thariq Shihipar y Sid Bidasaria, del equipo de Claude Code en Anthropic.

1. Pereza agéntica (agentic laziness): Claude se detiene antes de terminar una tarea de muchas partes y da el trabajo por hecho tras un avance parcial. Es el caso de las veinte rutas auditadas de cincuenta del principio.
2. Sesgo de autopreferencia (self-preferential bias): la tendencia a preferir sus propios resultados, sobre todo cuando le pides que los verifique o los juzgue contra una rúbrica. El que cocina rara vez critica su propio plato.
3. Deriva de objetivo (goal drift): la pérdida gradual de fidelidad al objetivo original a lo largo de muchos turnos, en especial después de una compactación. Cada resumen es un poco lossy, y los detalles tipo “no hagas X” se evaporan por el camino.

Crear un workflow ataca los tres a la vez porque orquesta Claudes separados, cada uno con su propia ventana de contexto y un objetivo aislado y enfocado. El que verifica no es el mismo que generó, así que el sesgo de autopreferencia no tiene dónde agarrarse.

⚠️ Si vienes de montarte agent teams a mano, esto no los sustituye en todos los casos. Un workflow brilla en tareas grandes y estructuradas; para tres reviewers donde basta uno, es matar moscas a cañonazos.

/deep-research es la forma más rápida de ver un workflow en acción ¶

La vía más rápida para ver un workflow funcionando es lanzar /deep-research, el workflow que Claude Code trae de serie para investigar una pregunta a través de muchas fuentes. Lo confirma la documentación oficial.

El comando reparte búsquedas web en varios ángulos, descarga y contrasta las fuentes que encuentra, vota cada afirmación y devuelve un informe citado, dejando fuera las afirmaciones que no sobreviven al contraste. Tú lo lanzas así:

/deep-research Qué cambió en el modelo de permisos de Node.js entre la v20 y la v22

Claude Code te preguntará si permites el workflow. Dices que sí y la ejecución arranca en segundo plano. Mientras los agentes trabajan, tu sesión sigue respondiendo. Si quieres mirar por dentro, abre el panel:

/workflows

Verás cada fase con su número de agentes, su total de tokens y el tiempo transcurrido. Puedes entrar en cualquier fase para leer qué encontró cada agente. Cuando termina, el informe aterriza en tu sesión, ya filtrado.

Si te interesan los comandos integrados que casi nadie usa, ya repasamos varios en los 12 comandos secretos de Claude Code. /deep-research es la versión “ya montada” de lo que vas a aprender a pedir a continuación.

Cómo pedirle a Claude que escriba un workflow para tu tarea ¶

Para lanzar una tarea como workflow sin cambiar el nivel de esfuerzo de la sesión, incluye la palabra clave ultracode en tu prompt. Pedirlo con tus propias palabras (“usa un workflow”, “lanza un workflow”) también funciona: Claude trata la petición directa como el mismo opt-in.

ultracode: audita cada endpoint bajo src/routes/ en busca de comprobaciones de auth ausentes

Claude Code resalta la palabra clave en tu entrada y, en lugar de ir turno a turno, escribe un script de orquestación para la tarea. Un apunte de versiones que conviene conocer: antes de la v2.1.160 la palabra que disparaba el workflow era workflow a secas; desde entonces el disparador es ultracode, aunque la petición en lenguaje natural sirve en ambas versiones.

¿Y si quieres que Claude decida por su cuenta cuándo merece la pena un workflow? Para eso está el modo ultracode como nivel de esfuerzo:

/effort ultracode

Ultracode combina el razonamiento xhigh con orquestación automática de workflows. Con él activado, Claude planifica un workflow para cada tarea de cierta entidad de la sesión, sin esperar a que se lo pidas. Una sola petición puede convertirse en varios workflows seguidos: uno para entender el código, otro para hacer el cambio y otro para verificarlo.

💡 ultracode se queda activo solo durante la sesión actual. Cuando vuelvas al trabajo de rutina, baja con /effort high y dejarás de gastar tokens a manos llenas en cada microtarea.

Los seis patrones que Claude combina al construir un workflow ¶

Claude no improvisa la estructura: combina patrones conocidos al escribir un workflow. Conocerlos te sirve para empujar al modelo en la dirección correcta con tu prompt. Estos son los seis que describe el equipo de Claude Code.

• Clasificar y actuar (classify-and-act): un agente clasificador decide el tipo de tarea y enruta a distintos agentes según el caso. También sirve al final, para decidir el formato de salida.
• Repartir y sintetizar (fan-out-and-synthesize): divides la tarea en muchos pasos pequeños, lanzas un agente en cada uno y luego sintetizas. El paso de síntesis es una barrera: espera a todos los agentes y fusiona sus salidas estructuradas en un único resultado.
• Verificación adversarial (adversarial verification): por cada agente que produce algo, lanzas otro que verifica esa salida contra una rúbrica. El segundo no tiene cariño por el trabajo del primero, y ahí está la gracia.
• Generar y filtrar (generate-and-filter): generas un montón de ideas, las filtras por una rúbrica o por verificación, eliminas duplicados y devuelves solo las mejores.
• Torneo (tournament): en vez de repartir el trabajo, los agentes compiten. Lanzas N agentes que abordan la misma tarea con enfoques distintos y un agente juez decide por comparación de a pares hasta que queda un ganador.
• Bucle hasta acabar (loop until done): para tareas con una cantidad de trabajo desconocida, sigues lanzando agentes hasta que se cumple una condición de parada (sin nuevos hallazgos, sin más errores en los logs).

Un truco de prompting que recoge la documentación: la comparación de a pares es más fiable que la puntuación absoluta. Si quieres ordenar mil tickets de soporte por gravedad, no le pidas que puntúe cada uno del 1 al 10. Monta un torneo o una tubería de comparaciones de a pares, donde cada comparación es su propio agente y el bucle determinista sostiene el cuadro.

Casos de uso que no son solo escribir código ¶

Los dynamic workflows lucen tanto o más fuera del código que dentro, según insiste el equipo de Anthropic. Aquí van los casos donde aportan de verdad.

Migraciones y refactors a gran escala. Bun se reescribió de Zig a Rust con workflows. La receta: divides la tarea en una serie de unidades (callsites, tests que fallan, módulos), lanzas un subagente por cada arreglo en su propio worktree, otro agente lo revisa de forma adversarial y haces merge. Si quieres comparar este enfoque con el de construir tu propio orquestador, tenemos el tutorial del Claude Agent SDK para workflows estáticos.

Investigación profunda más allá de la web. El mismo patrón de /deep-research sirve para compilar un informe de estado desde el contexto de Slack o para entender cómo funciona una feature explorando un codebase en profundidad.

Ordenar listas largas por criterio. Mil filas no caben en una sola ventana de contexto sin que la calidad se degrade. La solución es el torneo o el ranking por buckets en paralelo, fusionado al final.

Triaje a escala. Toda cola de soporte tiene más volumen del que un humano procesa. Un workflow de triaje clasifica cada item, lo deduplica contra lo que ya está abierto y actúa: intenta el arreglo o escala a una persona.

🛡️ En el triaje hay un patrón de seguridad llamado cuarentena: los agentes que leen contenido público no confiable no pueden ejecutar acciones de alto privilegio. Esas las hacen otros agentes que actúan sobre la información ya filtrada. Léelo no confiado, actúa confiado.

Investigación de causa raíz. Depurar funciona mejor cuando generas varias hipótesis independientes y las pruebas. Con una sola ventana de contexto, Claude cae en su sesgo de autopreferencia. Un workflow lo evita estructuralmente: agentes separados para logs, ficheros y datos, cada hipótesis enfrentada a un panel de verificadores y refutadores. Sirve para ventas (“¿por qué cayeron en marzo?”) tanto como para una pipeline rota.

Reglas que Claude se salta. Si tienes reglas que el modelo ignora incluso puestas en el CLAUDE.md, monta un workflow con un agente verificador por regla. Y al revés: mina tus últimas sesiones en busca de las correcciones que repites una y otra vez y destílalas en reglas. Para configurar bien ese fichero, tenemos la guía de memoria y reglas en Claude Code.

Cómo guardar y reutilizar un workflow ¶

Cuando Claude escribe un workflow para una tarea que vas a repetir, puedes guardar ese script como un comando propio. Lo dice la documentación: ejecuta /workflows, selecciona la ejecución que quieres conservar y pulsa s.

En el diálogo de guardado eliges entre dos ubicaciones:

1. .claude/workflows/ en tu proyecto: compartido con todo el que clone el repo.
2. ~/.claude/workflows/ en tu home: disponible en todos tus proyectos, visible solo para ti.

A partir de ahí, el workflow se ejecuta como /<nombre> y aparece en el autocompletado de / junto a los integrados. Si un workflow de proyecto y uno personal comparten nombre, gana el de proyecto.

Un workflow guardado puede recibir entrada con el parámetro args, que el script lee como una variable global. Así le pasas una pregunta de investigación, una lista de rutas o una configuración en el momento de invocarlo, sin tocar el script:

Ejecuta /triage-issues sobre las issues 1024, 1025 y 1030

Claude pasa la lista como datos estructurados, así que el script puede operar sobre args con métodos de array y objeto sin parsearlo antes.

Cuánto cuesta esto en tokens (y dónde están los límites) ¶

Un workflow lanza muchos agentes, así que una sola ejecución puede gastar bastantes más tokens que hacer la misma tarea en conversación. Las ejecuciones cuentan para los límites de tu plan como cualquier otra sesión, según Anthropic.

Si el consumo de tokens en Claude Code ya te preocupa de normal, tenemos un post entero sobre cómo ahorrar tokens, y con workflows el aviso vale doble. La recomendación oficial para medir el gasto antes de comprometerte: lanza el workflow sobre una porción pequeña primero (un directorio en vez del repo entero, una pregunta estrecha en vez de una amplia). El panel /workflows te muestra los tokens de cada agente conforme avanza, y puedes parar sin perder el trabajo ya hecho.

El runtime aplica unos topes que conviene tener presentes:

También puedes poner un presupuesto explícito en el prompt (“usa 10k tokens”) para fijar un tope. Y antes de una ejecución grande, revisa /model: cada agente usa el modelo de tu sesión salvo que el script enrute alguna fase a otro. Con Claude Opus 4.8 detrás, el modelo es lo bastante capaz como para escribir un harness a medida de tu caso, no uno genérico.

Cuándo es mejor no usar un dynamic workflow ¶

Los workflows son nuevos y no hacen falta para todo. El propio equipo de Claude Code lo dice sin medias tintas: para la mayoría de tareas de código tradicionales no necesitas un panel de cinco reviewers.

La pregunta que te tienes que hacer antes de lanzar uno es honesta: ¿esta tarea necesita de verdad más cómputo? Si la respuesta es “no estoy seguro”, probablemente no. Un arreglo de un bug, un commit, un refactor acotado de un módulo… eso lo resuelve la sesión normal sin gastar de más.

Donde un workflow gana es en lo grande, lo paralelo y lo adversarial: auditorías de codebase, migraciones de cientos de ficheros, investigación cruzada de fuentes, planes difíciles que merece la pena redactar desde varios ángulos antes de comprometerte con uno. Si tu tarea no cae en ese saco, ahórrate los tokens.

Y si lo combinas con /loop para repetirlo a intervalos y /goal para fijar una condición de finalización dura, tienes triaje, investigación o verificación corriendo casi en piloto automático. Pero esa es otra historia, y la dejamos para otro domingo.

Ahora la pelota está en tu tejado. Abre Claude Code, escribe ultracode delante de esa tarea que siempre se te queda a medias y mira qué pasa. ¿Qué te impide probarlo hoy mismo?

Preguntas frecuentes ¶

¿Qué es un dynamic workflow en Claude Code? ¶

Un dynamic workflow es un script de JavaScript que Claude escribe sobre la marcha para orquestar subagentes a gran escala, ejecutado por un runtime en segundo plano mientras tu sesión sigue libre. El plan de orquestación vive en el script en lugar de en la ventana de contexto del modelo, así que solo la respuesta final vuelve al contexto de Claude.

¿En qué se diferencia un workflow de un subagente o de un agent team? ¶

La diferencia está en quién sostiene el plan. Con subagentes y agent teams es Claude quien decide turno a turno qué lanzar, y los resultados intermedios viven en una ventana de contexto. En un workflow el bucle y las ramas están escritos en código, así que la coordinación es determinista y escala a decenas o cientos de agentes por ejecución.

¿Cómo lanzo un dynamic workflow? ¶

Incluye la palabra clave ultracode al principio de tu prompt, o pídelo con tus propias palabras (“usa un workflow”). También puedes activar /effort ultracode para que Claude planifique un workflow en cada tarea de entidad de la sesión. Y puedes lanzar uno ya hecho, como el /deep-research que viene de serie.

¿Qué versión de Claude Code necesito? ¶

Los dynamic workflows requieren Claude Code v2.1.154 o superior y están en research preview, según la documentación oficial. Antes de la v2.1.160 el disparador era la palabra workflow; desde esa versión es ultracode.

¿En qué planes están disponibles los dynamic workflows? ¶

Están disponibles en todos los planes de pago de Claude Code, además de la API de Anthropic, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI y Microsoft Foundry. En el plan Pro hay que activarlos desde la fila Dynamic workflows en /config.

¿Cuántos agentes puede lanzar un workflow? ¶

El runtime permite hasta 16 agentes concurrentes (menos en máquinas con pocos cores de CPU) y un máximo de 1.000 agentes totales por ejecución, un tope pensado para evitar bucles desbocados.

¿Consumen muchos tokens los dynamic workflows? ¶

Sí. Como un workflow lanza muchos agentes, una sola ejecución puede gastar bastantes más tokens que resolver la misma tarea en conversación, y cuenta para los límites de tu plan. Para medir el gasto, lánzalo primero sobre una porción pequeña y vigila el consumo en el panel /workflows.

¿Qué hace el comando /deep-research? ¶

/deep-research es un workflow integrado que reparte búsquedas web en varios ángulos sobre una pregunta, descarga y contrasta las fuentes, vota cada afirmación y devuelve un informe citado con las afirmaciones no verificadas ya filtradas. Requiere que la herramienta WebSearch esté disponible.

¿Puedo guardar un workflow para reutilizarlo? ¶

Sí. Desde el panel /workflows, selecciona la ejecución y pulsa s. Puedes guardarlo en .claude/workflows/ del proyecto (compartido en el repo) o en ~/.claude/workflows/ de tu home (solo para ti). A partir de ahí se ejecuta como /<nombre>.

¿Cuándo no merece la pena usar un dynamic workflow? ¶

No merece la pena para tareas de código corrientes que una sola sesión resuelve bien: un bug, un commit, un refactor acotado. Los workflows ganan en tareas grandes, paralelas o adversariales (auditorías, migraciones de cientos de ficheros, investigación cruzada), donde un único contexto se queda corto y el gasto extra de tokens se justifica.

Fuentes ¶

• Documentación oficial de Claude Code — Dynamic workflows: https://code.claude.com/docs/en/workflows
• Thariq Shihipar y Sid Bidasaria (Anthropic) — “A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code”: https://claude.com/blog/a-harness-for-every-task-dynamic-workflows-in-claude-code
• Anthropic — Claude Opus 4.8: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
• Reescritura de Bun de Zig a Rust con workflows (hilo de Jarred Sumner)

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