En 2024 grabé un vídeo contando cómo estaba enfocando un sistema multiagente para un cliente. Lo vuelvo a ver hoy y me hace gracia: casi todo lo que aprendí a golpes montando aquello con un orquestador visual es lo que ahora aplico cada día con Claude Code. Cambia la herramienta, no el método. Así que voy a contarlo de nuevo, con lo que sé ahora.
El problema que me obligó a pensar en equipos
El caso era claro. Un cliente recibía más de 13.000 noticias al día y quería procesarlas con un modelo grande, con unas instrucciones largas y muchas tareas dentro. Con una noticia el resultado era muy bueno. Con 13.000 al día, el sistema era insostenible a nivel económico.
La salida no fue un modelo más listo. Fue romper ese único agente en un sistema de varios agentes, cada uno con una microtarea, usando modelos más ligeros y baratos. Y ahí está el truco que nadie te cuenta: en cuanto bajas la granularidad, ya no vale con explicar las cosas «de forma hablada». Tienes que pensar qué microtareas componen el trabajo, quién va primero, qué necesita el segundo del primero y quién revisa a quién. Me sentí definiendo el trabajo de un equipo de personas. Porque eso es exactamente lo que es.
Tres patrones que me funcionaron
Cuando fui a los papers a ver qué se sabía de esto, me encontré con técnicas a las que ya había llegado por mi cuenta. Tres se me quedaron grabadas.
- Parejas que hacen y revisan. Un agente hace la tarea y otro la corrige. Uno hace, otro revisa. Y al final uno junta el trabajo de todas las parejas y prepara la versión final. La gracia de un sistema multiagente es precisamente esa: le das a la respuesta la oportunidad de iterar, de recibir feedback, en lugar de una sola oportunidad de salir bien.
- Divide y vencerás con jurado. Llega una tarea, se desglosa en subtareas, y cada subtarea se lanza a varios agentes a la vez, como si fuera una licitación. Después un jurado de otros agentes compara las respuestas y decide cuál es la mejor. Puedes mezclar modelos o usar el mismo: aun así te darán respuestas distintas.
- Pensamiento crítico y control de calidad al final. Un agente que discute la parte estratégica con otro de rol distinto, y un último control que comprueba que todo cuadra con los valores y las guías de la empresa. Lo que en un chat sería «hola, me ayudas con esto», aquí pasa por un entramado de equipos definido para dar la mejor respuesta alineada con lo que tú quieres.
La comparación que más me ayudó a explicarlo: pídele a un escritor una novela del tirón, sin corregir nada, y compárala con la misma novela escrita con lluvia de ideas, borradores, tres o cuatro lectores con perfiles distintos y varias vueltas. El segundo proceso gana siempre. Un sistema multiagente es eso.
Roles fijos o roles que cambian
Al principio lo montaba todo fijo, como un equipo de fútbol con sus automatismos: este es el lateral, este el mediocentro, cuando llega la pelota cada uno sabe qué hacer. Funciona, pero para ciertas tareas no tenía los mejores jugadores en el campo.
Así que cambié el enfoque: dejo los huecos y una base de datos con todos los agentes que ya he trabajado, con sus instrucciones y el resultado que espero de cada uno. Cuando entra una tarea, el orquestador decide qué agentes necesita y los carga de forma dinámica. El mismo sistema de once posiciones sirve para branding en una tarea y para operaciones en la siguiente. Y de paso resolví otro dolor: con 18 o 19 agentes, iterar las instrucciones una a una era inviable; con todas en un sitio, cambio la instrucción del agente dos y el sistema la toma en la siguiente ejecución.
Qué cambia hoy con Claude Code
Lo que entonces montaba con cajitas y flechas, hoy lo escribo como instrucciones de proyecto, agentes especializados con su contexto y su alcance, memoria persistente y conexiones MCP a las herramientas reales del equipo. Las parejas hacer y revisar siguen ahí: quien produce no es quien aprueba. El jurado sigue ahí cuando la tarea lo merece. Y los roles cargados según la tarea son, literalmente, la biblioteca de agentes que enseño a montar en las formaciones.
Lo que no ha cambiado es la parte difícil, que nunca fue técnica: definir bien las relaciones entre agentes, elegir qué técnica usar en cada caso y gastar los mínimos recursos posibles para el resultado que buscas. Eso es criterio de negocio.
Una advertencia que ya hacía entonces
Cuanto más fácil es copiar un sistema así, más importante es la ética de las personas que lo tocan. Una pieza que te ha costado meses de cabeza se descarga y se reconfigura en una tarde. No tengo la respuesta; sí tengo claro que hay que mirarlo de frente al elegir con quién trabajas y qué acceso das.
Si quieres ir más allá
Si te interesa aprender a montar esto con tu propio equipo, mira mi propuesta de formación en IA y Claude Code. Si lo que necesitas es una implantación con acompañamiento, en Genai Sapiens tenemos la línea de expertos en Claude Code. Y si quieres el contexto de cómo llegué aquí, empieza por cómo trabajo con Claude Code en empresas y por qué lo enseño.
Para contrastar lo que cuento
Todo lo de arriba sale de dos vídeos míos, públicos y con fecha: Sistema IA multiagente: cómo lo estoy enfocando (septiembre de 2024), donde explico los patrones de parejas, jurado y roles dinámicos con el caso de las 13.000 noticias, y así hacemos consultoría de inteligencia artificial con agentes (febrero de 2025), donde cuento cómo decidimos qué proyecto merece agentes y cuál no. Ni repositorios ni datos de clientes: solo el método.