Diseña un flujo de trabajo con múltiples subagentes
Las tareas grandes salen mejor cuando las divides entre subagentes enfocados en lugar de meterlo todo en un único contexto. Diseñemos un pipeline de investigación → implementación → revisión.
La forma
Cada subagente tiene su propio contexto y un conjunto de herramientas a medida — y solo el resultado vuelve a la sesión principal, manteniéndola limpia.
Paso 1 — Define los agentes
A través de la interfaz /agents, define tres, cada uno con una description ajustada (para que el agente principal delegue correctamente) y herramientas acotadas:
- researcher — solo lectura/búsqueda. Mapea el código relevante y devuelve hallazgos.
- implementer — puede editar archivos y ejecutar tests; recibe los hallazgos del researcher como entrada.
- reviewer — solo lectura, adversarial: busca bugs, casos que faltan y violaciones de convenciones.
Paso 2 — Orquesta con traspasos
La sesión principal pasa la salida de cada etapa a la siguiente: investigación → implementación (usando la investigación) → revisión (de la implementación). Añade una puerta de revisión: si el reviewer encuentra problemas, vuelve al implementer antes de terminar.
Paso 3 — Sé consciente de cuándo NO hacer esto
:::warning El paralelismo/multi-agente no es gratis
- Las dependencias secuenciales (la implementación necesita la investigación) siguen siendo secuenciales — no abras en abanico donde el orden importa.
- Las escrituras compartidas en archivos pueden entrar en conflicto — aíslalas con git worktrees o serialízalas.
- Para tareas pequeñas, el coste de coordinación supera el beneficio. Usa esto para trabajo considerable y descomponible. :::
Paso 4 — Verifica
Una buena ejecución multi-agente muestra: un contexto principal enfocado (la lectura pesada ocurrió en el researcher), una implementación que refleja la investigación y una revisión que realmente detectó algo (o dio el visto bueno de forma creíble). Si el reviewer es un sello de goma, haz que su prompt sea adversarial ("intenta encontrar qué está mal").
Yendo más allá
El mismo patrón, de forma programática, es Construir agentes sobre la API y superficies de producto como Cowork y equipos de agentes.