Nota del autor: Claude Opus 4.6 Agent Teams permite que múltiples agentes de IA colaboren en paralelo para completar tareas complejas. Este artículo explica desde cero su principio de funcionamiento, diseño de arquitectura, escenarios de uso y pasos para comenzar.
Claude Opus 4.6 trae una nueva capacidad que cambia la forma de trabajar con la IA: Agent Teams (Equipos de Agentes). En pocas palabras, ahora puedes hacer que múltiples instancias de Claude colaboren con una división del trabajo similar a la de un equipo de desarrollo real, en lugar de tener a una sola IA procesando todo de forma secuencial de principio a fin.
Valor principal: Al terminar de leer esto, entenderás cómo funciona Agent Teams, en qué escenarios aplicarlo y cómo configurar y utilizar esta función desde cero.
Puntos clave de Claude Opus 4.6 Agent Teams
| Punto clave | Descripción | Valor |
|---|---|---|
| Paralelo en lugar de secuencial | Múltiples instancias de Claude trabajan al mismo tiempo, cada una con su propio contexto independiente | La eficiencia en tareas complejas aumenta varias veces |
| Arquitectura Lead + Teammate | Un líder asigna tareas y varios compañeros las ejecutan | División clara del trabajo, evitando conflictos |
| Comunicación directa entre agentes | Los compañeros pueden enviarse mensajes entre sí y cuestionar las conclusiones de los demás | Supera el modelo tradicional maestro-esclavo |
| Lista de tareas compartida | Todos los agentes comparten una misma lista de tareas y se las asignan de forma autónoma | No requiere asignación manual una por una |
| Mecanismo de bloqueo de archivos | Evita que varios agentes modifiquen el mismo archivo al mismo tiempo | Evita conflictos de código y sobreescrituras |
Diferencia esencial entre Agent Teams y un solo Agente tradicional
En el modo tradicional, sin importar cuán compleja sea la tarea, solo puedes hablar con un Claude. Este solo puede hacer una cosa a la vez: primero analiza el código, luego escribe las pruebas y después corrige los errores, todo de forma secuencial. Cuando la tarea involucra múltiples archivos y módulos, este método es lento y propenso a omisiones.
Agent Teams cambia radicalmente este modelo. Su concepto central es: dividir una tarea grande en múltiples subtareas independientes y procesarlas en paralelo mediante varias instancias de Claude. Es como un equipo de software real: el arquitecto se encarga del diseño, el ingeniero frontend escribe la interfaz, el ingeniero backend escribe la API y el ingeniero de pruebas escribe los casos de prueba; cada uno cumple con su función y todos avanzan simultáneamente.
Scott White, responsable de producto en Anthropic, lo compara con "tener un equipo de humanos talentosos trabajando para ti", enfatizando precisamente el salto en eficiencia que aporta la descomposición de tareas y la coordinación paralela.
Arquitectura de Claude Opus 4.6 Agent Teams
Comprender la arquitectura de Agent Teams es la clave para dominar esta funcionalidad. El sistema completo está compuesto por 4 componentes principales:
Los 4 componentes principales de Agent Teams
| Componente | Rol | Forma de trabajo |
|---|---|---|
| Team Lead (Líder) | Crea el equipo, asigna tareas y resume resultados | Tu sesión principal de Claude Code |
| Teammates (Compañeros) | Ejecutan tareas específicas de forma independiente | Cada uno tiene su propia ventana de contexto independiente |
| Task List (Lista de tareas) | Lista de trabajo compartida | Los compañeros reclaman tareas de forma autónoma; admite dependencias |
| Mailbox (Sistema de buzón) | Comunicación entre agentes | Mensajes punto a punto o difusión general (broadcast) |
Las 3 formas de comunicación en Agent Teams
Primera: El Lead da instrucciones al Teammate. Este es el modo más básico. El Lead crea una tarea y la asigna a un Teammate específico, o permite que el Teammate la reclame por sí mismo. Una vez que el Teammate termina, el resultado se envía automáticamente de vuelta al Lead.
Segunda: Comunicación directa entre Teammates. Esta es la clave que diferencia a Agent Teams de los Subagents tradicionales. Los compañeros pueden enviarse mensajes directamente; por ejemplo, un ingeniero de frontend puede preguntar directamente al de backend: "¿Cuál es el formato de respuesta de la API?", sin necesidad de que el Lead actúe como intermediario. Esta comunicación punto a punto (peer-to-peer) mejora drásticamente la eficiencia de la colaboración.
Tercera: Difusión general (Broadcast). El Lead puede enviar un mensaje a todos los Teammates simultáneamente, lo cual es útil para ajustes en las decisiones que afectan a todo el proyecto. Sin embargo, la documentación oficial recomienda usarlo con precaución, ya que el consumo de tokens de la difusión crece linealmente con el tamaño del equipo.
🎯 Consejo para desarrolladores: El mecanismo de comunicación de Agent Teams es muy similar a la colaboración en un equipo real. Si estás construyendo tu propia aplicación multi-agente, puedes obtener la interfaz API de Claude Opus 4.6 a través de APIYI (apiyi.com) para implementar una lógica de colaboración similar en tu propia aplicación.
Comparativa entre Claude Opus 4.6 Agent Teams y Subagentes
Mucha gente suele confundir los Agent Teams (Equipos de Agentes) con los Subagents (Subagentes). Aunque ambos permiten el trabajo en paralelo, su arquitectura y escenarios de aplicación son completamente distintos:
| Dimensión | Subagent (Subagente) | Agent Teams (Equipo) |
|---|---|---|
| Contexto | Ventana independiente, los resultados se devuelven al invocador | Ventana independiente, totalmente autónomo |
| Comunicación | Solo puede informar al Agente principal | Los compañeros pueden comunicarse directamente entre sí |
| Coordinación | Gestión centralizada por el Agente principal | Lista de tareas compartida, coordinación autónoma |
| Escenario ideal | Tareas enfocadas donde solo se necesita el resultado | Trabajo complejo que requiere discusión y colaboración |
| Consumo de Tokens | Menor, se envía un resumen de los resultados | Mayor, cada compañero es una instancia independiente |
Cómo decidir cuál usar en una frase
Usa Subagent: Cuando necesites un "ayudante" que haga un recado por ti y te informe del resultado; por ejemplo: "búscame en qué archivos se llama a esta función".
Usa Agent Teams: Cuando necesites un "equipo" que debata, se cuestione entre sí y avance de forma conjunta; por ejemplo: "ayúdame a revisar este PR desde la perspectiva de seguridad, rendimiento y cobertura de pruebas".
Escenarios de uso de Claude Opus 4.6 Agent Teams
Agent Teams no son una solución mágica; aportan su mayor valor en escenarios específicos. Aquí te presentamos los 4 escenarios ideales recomendados oficialmente y 3 situaciones que deberías evitar:
4 escenarios ideales para Agent Teams
Escenario 1: Revisión de código desde múltiples perspectivas
La revisión tradicional por una sola persona suele centrarse en un tipo de problema e ignorar otros. Con Agent Teams, puedes revisar simultáneamente desde diferentes dimensiones como seguridad, rendimiento y cobertura de pruebas:
Crea un Agent Team para revisar el PR #142, asignando tres revisores:
- Uno enfocado en riesgos de seguridad
- Uno para verificar el impacto en el rendimiento
- Uno para validar la cobertura de pruebas
Haz que cada uno informe sus hallazgos tras la revisión.
Escenario 2: Depuración de hipótesis competitivas
Cuando la causa raíz de un bug no está clara, un solo Agent suele detenerse en cuanto encuentra una explicación que parece razonable. Agent Teams permite que varios Teammates investiguen diferentes hipótesis al mismo tiempo y cuestionen las conclusiones de los demás:
Los usuarios reportan que la aplicación se desconecta tras enviar un mensaje.
Crea 5 Teammates para investigar diferentes hipótesis por separado,
haz que debatan entre ellos para refutar sus teorías,
como en un debate científico. Documenta el consenso final alcanzado.
Este mecanismo de investigación adversarial evita el "efecto de anclaje", donde la primera hipótesis explorada sesga las investigaciones posteriores.
Escenario 3: Desarrollo de módulos para nuevas funcionalidades
Cuando una nueva funcionalidad involucra varios módulos independientes, cada Teammate puede encargarse de uno sin interferir con los demás:
Crea un Agent Team para desarrollar un sistema de autenticación de usuarios:
- Teammate 1: Responsable de la API del backend y modelos de base de datos
- Teammate 2: Responsable de las páginas de inicio de sesión y registro en el frontend
- Teammate 3: Responsable de las pruebas unitarias y de integración
Escenario 4: Coordinación de cambios entre capas
Cuando un cambio afecta a las capas de frontend, backend y pruebas, cada capa es gestionada por un Teammate diferente, manteniéndose sincronizados a través del sistema de mensajes.
3 escenarios que se deben evitar con Agent Teams
| Escenario débil | Razón | Sugerencia |
|---|---|---|
| Tareas con dependencias secuenciales | Cada paso depende del resultado anterior, no se pueden paralelizar | Usa una sesión única o Subagents |
| Edición frecuente del mismo archivo | Varios Agents modificando el mismo archivo causarán sobreescrituras | Una sesión única es más segura |
| Tareas simples y pequeñas | El coste de coordinación es mayor que el beneficio de la paralelización | Complétalo directamente en una sesión |
💡 Sugerencia de uso: Si eres nuevo en Agent Teams, te recomendamos empezar con tareas que no requieran escribir código, como revisiones de código, investigación técnica o investigación de bugs. Este tipo de tareas te permiten experimentar el valor de la exploración paralela evitando los retos de coordinación que conlleva la implementación simultánea.
Guía rápida de Claude Opus 4.6 Agent Teams
Paso 1: Habilitar la función Agent Teams
Agent Teams se encuentra actualmente en fase experimental y está desactivado por defecto. Debes activarlo manualmente en el archivo de configuración de Claude Code:
// Añadir en settings.json
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
}
O configurarlo mediante una variable de entorno:
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
Paso 2: Crear un equipo con lenguaje natural
Una vez activado, dile directamente a Claude en lenguaje natural qué tipo de equipo necesitas:
Estoy diseñando una herramienta de CLI para rastrear comentarios TODO en el código.
Crea un Agent Team para explorar este problema desde diferentes ángulos:
Un Teammate encargado del diseño de experiencia de usuario (UX),
uno encargado de la arquitectura técnica,
y uno que actúe como "abogado del diablo" para plantear dudas.
Claude creará automáticamente el equipo, asignará roles, iniciará a los Teammates y coordinará todo el flujo de trabajo.
Paso 3: Elegir el modo de visualización
Agent Teams admite dos modos de visualización:
| Modo | Descripción | Entorno recomendado |
|---|---|---|
| In-process (En proceso) | Todos los Teammates se ejecutan en la terminal principal; cambia con Shift+Arriba/Abajo | Cualquier terminal, sin configuración extra |
| Split panes (Paneles divididos) | Cada Teammate tiene un panel independiente; puedes ver todas las salidas a la vez | Requiere tmux o iTerm2 |
Configúralo en tu settings.json:
{
"teammateMode": "in-process" // o "tmux"
}
Paso 4: Interactuar directamente con los Teammates
No solo puedes gestionar el equipo a través del Lead (líder), sino que también puedes hablar directamente con cualquier Teammate:
- Modo In-process: Usa
Shift+Arriba/Abajopara seleccionar al Teammate y escribe tu mensaje directamente. - Modo Split panes: Haz clic en el panel correspondiente y opera directamente en la sesión de ese Teammate.
Paso 5: Gestión y limpieza de tareas
Ver el progreso de las tareas: Presiona Ctrl+T para alternar la visualización de la lista de tareas.
Cerrar un Teammate:
Por favor, cierra al Teammate researcher
Limpiar los recursos del equipo:
Limpia todo el equipo
⚠️ Recordatorio importante: Realiza siempre las operaciones de limpieza a través del Lead. Los Teammates no deben limpiarse por sí mismos, ya que esto podría causar inconsistencias en el estado de los recursos.
🎯 Sugerencia técnica: Una vez que domines Agent Teams, si deseas implementar lógica multi-agente en tus propias aplicaciones mediante llamadas a la API de Claude Opus 4.6, puedes obtener una interfaz de API unificada a través de APIYI (apiyi.com). La plataforma soporta diversos modelos, incluido el Opus 4.6.
Caso práctico de Claude Opus 4.6 Agent Teams
Caso: 16 agentes escribiendo un compilador de C en Rust
Nicholas Carlini, investigador de Anthropic, publicó un caso práctico sumamente representativo de Agent Teams: el uso de 16 instancias paralelas de Claude para escribir, desde cero y en Rust, un compilador de C capaz de compilar el kernel de Linux.
| Métrica | Datos |
|---|---|
| Cantidad de agentes | 16 instancias paralelas |
| Total de sesiones | Cerca de 2000 sesiones de Claude Code |
| Líneas de código | 100,000 líneas de código en Rust |
| Consumo de tokens | 2 mil millones de entrada + 140 millones de salida |
| Costo de la API | Aproximadamente $20,000 |
| Capacidad de compilación | Puede compilar Linux 6.9 (x86, ARM, RISC-V) |
| Tasa de éxito en pruebas | 99% en la suite de pruebas GCC torture |
Lecciones clave reveladas por este caso de Agent Teams
El mecanismo de bloqueo de tareas es fundamental. Los 16 agentes "bloqueaban" las tareas creando archivos de texto en el directorio current_tasks/. Si dos agentes intentaban reclamar la misma tarea, el mecanismo de sincronización de Git obligaba al segundo agente a elegir una tarea diferente.
Una suite de pruebas rigurosa es la base del éxito. Sin supervisión humana, los agentes necesitan señales de retroalimentación claras para determinar si su trabajo es correcto. La suite de pruebas GCC torture proporcionó esa retroalimentación necesaria.
El paralelismo no equivale a una aceleración lineal. Cuando los 16 agentes se topaban con el mismo error (bug), todos se quedaban atascados al mismo tiempo. En este caso, se adoptó una solución innovadora utilizando GCC como un "oráculo" para realizar pruebas diferenciales y resolver el problema.
Las nuevas funciones pueden romper las existentes. Este es un desafío típico del desarrollo paralelo multi-agente: el código nuevo de un agente puede causar errores en una funcionalidad ya completada por otro. Las pruebas de regresión estrictas son una garantía indispensable.
Mejores prácticas para Claude Opus 4.6 Agent Teams
Basado en la documentación oficial y la experiencia de la comunidad, aquí tienes 6 mejores prácticas para usar Agent Teams:
Práctica 1: Dar suficiente contexto al Teammate. El Teammate cargará automáticamente el archivo CLAUDE.md del proyecto, los servidores MCP y las Skills, pero no heredará el historial de chat del Lead. Al crear un Teammate, asegúrate de incluir suficientes detalles de la tarea en la indicación:
Crea un Teammate de revisión de seguridad con la siguiente indicación:
"Revisa vulnerabilidades de seguridad en el módulo de autenticación del directorio src/auth/.
Céntrate en el manejo de tokens, la gestión de sesiones y la validación de entradas.
La aplicación utiliza tokens JWT almacenados en cookies httpOnly.
Informa de todos los problemas y marca su nivel de gravedad."
Práctica 2: Dividir la granularidad de las tareas de forma razonable. La recomendación oficial es asignar entre 5 y 6 tareas a cada Teammate. Si la tarea es demasiado pequeña, el costo de coordinación supera el beneficio; si es demasiado grande, el Teammate tardará mucho en informar, aumentando el riesgo de desperdicio de recursos.
Práctica 3: Evitar conflictos de archivos. Asegúrate de que cada Teammate sea responsable de un conjunto de archivos diferente. Si dos Teammates editan el mismo archivo, se producirán problemas de sobreescritura.
Práctica 4: Aprovechar el modo Delegate (Delegar). Si el Lead comienza a escribir código por su cuenta en lugar de esperar a que el Teammate termine, presiona Shift+Tab para cambiar al modo Delegate, obligando al Lead a realizar únicamente labores de coordinación.
Práctica 5: Requerir aprobación del plan. Para tareas complejas o de riesgo, puedes pedirle al Teammate que primero elabore un plan y lo someta a la aprobación del Lead antes de ejecutarlo:
Crea un Teammate arquitecto para refactorizar el módulo de autenticación.
Pídele que envíe un plan para su aprobación antes de modificar cualquier código.
Práctica 6: Revisar el progreso periódicamente. No dejes al equipo sin supervisión durante mucho tiempo. Revisa el progreso de los Teammates con regularidad y ajusta a tiempo cualquier enfoque que no sea adecuado.
💰 Consejo sobre costos: El consumo de tokens de Agent Teams es aproximadamente N veces el de una sesión única (donde N es el número de Teammates). Se recomienda mantener el tamaño del equipo entre 2 y 5 Teammates. Si necesitas optimizar costos a nivel de API, puedes usar la plataforma APIYI (apiyi.com) para llamar de forma flexible a diferentes modelos: usa Sonnet 4.5 (más rentable) para los Teammates y el potente Opus 4.6 para el Lead.
Limitaciones conocidas de Claude Opus 4.6 Agent Teams
Agent Teams se encuentra actualmente en fase de vista previa de investigación (Research Preview) y presenta las siguientes limitaciones conocidas:
| Elemento de limitación | Descripción | Cómo gestionarlo |
|---|---|---|
| No admite recuperación de sesión | /resume y /rewind no pueden recuperar un Teammate en modo In-process |
Pide al Lead que vuelva a crear al Teammate |
| El estado de las tareas puede tener retraso | A veces, el Teammate no marca una tarea como completada, bloqueando tareas dependientes | Actualiza manualmente el estado de la tarea o pide al Lead que lo agilice |
| El cierre puede ser lento | El Teammate debe completar la solicitud actual antes de poder cerrarse | Ten paciencia y espera |
| Solo un equipo por sesión | Solo se puede gestionar un equipo a la vez | Limpia el equipo actual antes de crear uno nuevo |
| No admite equipos anidados | Un Teammate no puede crear su propio equipo | Solo el Lead puede gestionar el equipo |
| El Lead no es transferible | La sesión que crea el equipo queda fijada como Lead | Planifica bien el rol de Lead con antelación |
| Requisitos de entorno para pantalla dividida | Requiere tmux o iTerm2 | La terminal de VS Code y Windows Terminal no admiten la pantalla dividida |
Preguntas frecuentes
P1: ¿Agent Teams requiere un pago adicional?
La función Agent Teams no tiene un coste adicional por sí misma; está incluida en los permisos de uso de Claude Code. Sin embargo, cada Teammate es una instancia independiente de Claude, por lo que el consumo de tokens se multiplicará. Un equipo de 5 personas consume aproximadamente 5 veces más tokens que una sesión individual. Si utilizas los planes Pro o Max, el uso adicional se descontará de tu "Extra Usage" según las tarifas estándar de la API. Para escenarios de desarrollo con API, también puedes llamar a la interfaz de Opus 4.6 a través de la plataforma APIYI (apiyi.com), donde se factura según el uso real.
P2: ¿Cuántos Teammates es recomendable configurar en un equipo?
La recomendación oficial es de 2 a 5 Teammates, asignando de 5 a 6 tareas a cada uno. Si el equipo es demasiado pequeño, se pierde la ventaja del procesamiento en paralelo; si es demasiado grande, los costes de coordinación se disparan. Para tareas de revisión de código, una configuración de 3 Teammates (responsables de seguridad, rendimiento y pruebas, respectivamente) ha demostrado ser muy eficiente.
P3: ¿Pueden los usuarios comunes utilizar Agent Teams?
Sí, pero necesitas usar Claude Code (la herramienta de línea de comandos). Agent Teams es una función de Claude Code, no de la versión web de claude.ai. Debes instalar Claude Code y luego activar las funciones experimentales en la configuración. Si integras las capacidades de Claude principalmente a través de API, puedes obtener el acceso en la plataforma APIYI (apiyi.com) e implementar una lógica de colaboración multi-agente similar en tu propia aplicación.
P4: ¿Qué diferencia hay entre Agent Teams y los frameworks multi-agente de terceros?
Agent Teams es una función nativa oficial de Anthropic, integrada profundamente en Claude Code, por lo que no requiere frameworks adicionales. Sus ventajas son la sencillez de configuración, el soporte nativo para la comunicación y la conexión fluida con el ecosistema de Claude. Los frameworks de terceros (como LangGraph, CrewAI, etc.) son más flexibles y permiten mezclar diferentes modelos y servicios, pero requieren que tú mismo gestiones la lógica de comunicación y coordinación.
Resumen
Puntos clave de Claude Opus 4.6 Agent Teams:
- Diseño de arquitectura: Lead + Teammate + Lista de tareas compartida + Sistema de correo; admite comunicación punto a punto en lugar de limitarse a una estructura jerárquica de reporte.
- Escenarios de uso: Revisión de código desde múltiples ángulos, depuración de hipótesis competitivas, desarrollo paralelo de múltiples módulos y coordinación de cambios entre diferentes capas del sistema.
- Requisitos de acceso: Requiere Claude Code + activación manual de funciones experimentales; actualmente se encuentra en fase de Research Preview.
- Consideraciones de costo: El consumo de tokens aumenta de forma lineal según el número de Teammates; se recomienda utilizar entre 2 y 5 Teammates.
- Diferencia principal: A diferencia de los Subagents, los Teammates en Agent Teams pueden comunicarse y cuestionarse entre sí, lo que los hace ideales para tareas complejas que requieren discusión y colaboración.
Agent Teams representa un cambio de paradigma en el desarrollo asistido por IA, pasando del "trabajo individual" a la "colaboración en equipo". Si te interesan las capacidades de Claude Opus 4.6, te recomendamos obtener acceso a la API a través de APIYI (apiyi.com), que ofrece una interfaz unificada y facturación flexible para diversos modelos líderes, incluido Opus 4.6.
📚 Referencias
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Nombre del recurso: domain.compara facilitar la copia sin ser clicables, evitando la pérdida de autoridad SEO.
-
Documentación oficial de Claude Code Agent Teams: Guía de uso completa de Anthropic
- Enlace:
code.claude.com/docs/en/agent-teams - Descripción: Incluye detalles de la arquitectura, métodos de configuración, mejores prácticas y limitaciones conocidas.
- Enlace:
-
Anuncio de lanzamiento de Claude Opus 4.6: Blog oficial de Anthropic
- Enlace:
anthropic.com/news/claude-opus-4-6 - Descripción: Introducción a todas las funciones nuevas de Opus 4.6, incluyendo una descripción general de Agent Teams.
- Enlace:
-
Construyendo un compilador de C con Agent Teams: Caso práctico en el blog de ingeniería de Anthropic
- Enlace:
anthropic.com/engineering/building-c-compiler - Descripción: Análisis técnico completo sobre cómo 16 agentes escribieron en paralelo 100,000 líneas de código en Rust.
- Enlace:
-
Reportaje de TechCrunch sobre Agent Teams: Análisis profundo de medios externos
- Enlace:
techcrunch.com/2026/02/05/anthropic-releases-opus-4-6-with-new-agent-teams/ - Descripción: Incluye perspectivas de los responsables de producto de Anthropic y análisis de la industria.
- Enlace:
Autor: Equipo de APIYI
Intercambio técnico: Para más tutoriales sobre el uso de modelos de IA y guías de llamadas a la API, te invitamos a visitar la comunidad técnica de APIYI (apiyi.com).
