00:00:00Imagina que Claude Code no fuera solo un asistente, sino un equipo completo de 20, 30 o hasta 50 agentes
00:00:06trabajando en paralelo, lanzando funciones mientras tú solo observas.
00:00:09Esto es Gastown.
00:00:11No es un chat con una IA, es una fábrica.
00:00:14Descompone funciones, asigna trabajadores en paralelo, fusiona código automáticamente y lo persiste todo
00:00:20en Git, y sigue funcionando incluso si falla.
00:00:23Esto podría multiplicar por diez tu productividad o simplemente arruinarlo todo.
00:00:27Veamos la configuración y cómo funciona realmente todo esto.
00:00:35Gastown es un orquestador de código abierto que convierte a los agentes de IA
00:00:39en algo parecido a un Kubernetes para flujos de trabajo de desarrollo.
00:00:43Lo primero: Gastown no es un modelo de IA, es solo un orquestador.
00:00:48Se sitúa sobre herramientas como Claude Code y las convierte en sistemas multiagente coordinados.
00:00:53Le das un objetivo general a lo que llaman el “Mayor” (Alcalde), y este lo divide
00:00:58en unidades de tareas estructuradas llamadas “Beads” (Cuentas).
00:01:02Las Beads se agrupan en lo que llaman “Convoys” (Convoyes), y luego los agentes trabajadores llamados
00:01:07“Polecats” las ejecutan en paralelo.
00:01:09Esto es enorme por varias razones.
00:01:11Todo pasa por Git.
00:01:13Cada agente trabaja en ramas, hay colas de fusión, el estado se persiste y, si se cuelga,
00:01:20no hace falta empezar de cero.
00:01:21Comparen eso con el “vibe coding” normal, o la programación con IA en general.
00:01:26Tenemos una sola sesión, ejecución lineal, pérdida de contexto y orquestación manual; es un desastre.
00:01:32Gastown es básicamente escalado horizontal para la cognición, y eso es algo importante.
00:01:37Pero la verdadera pregunta es: ¿funciona de verdad?
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00:01:44Ahora, entremos en materia, arranquémoslo y hagamos unas pruebas.
00:01:47Bien, tengo una aplicación de tareas sencilla funcionando.
00:01:49Encontré una muy básica en GitHub basada en Go.
00:01:53Elegí Go porque Gastown está escrito principalmente en ese lenguaje, pero en realidad
00:01:58no importa el proyecto que elijas, se ejecutará igual.
00:02:02Esta aplicación de tareas no tiene autenticación, es solo una aplicación CRUD básica.
00:02:06Y si alguna vez has añadido autenticación a una app existente, ya conoces el dolor de
00:02:11romper cosas.
00:02:12Nunca es solo añadir el login; son cambios en la base de datos, rutas, middleware, formularios, pruebas, Docker, todo.
00:02:18Y al construir estas aplicaciones, todo está interconectado.
00:02:22El reto que estamos probando es: ¿puede Gastown hacer eso sin que yo lo gestione al detalle?
00:02:26Sinceramente, la configuración fue un poco pesada.
00:02:30Tuve que instalar muchos paquetes grandes con brew, poner todo en orden y
00:02:35hacer que funcionara tras la instalación tomó tiempo y solución de problemas.
00:02:39Pero una vez que logré sincronizarlo todo, funciona realmente bien.
00:02:43Ahora que está en marcha, conecto al Mayor y le doy una instrucción.
00:02:46Le diré algo como: añade autenticación JWT, usa SQLite, crea endpoints de
00:02:52inicio de sesión y registro, protege rutas, añade formularios HTML, escribe pruebas y un archivo Docker.
00:02:58Eso es todo.
00:02:59Pero son un montón de cosas, ¿verdad?
00:03:00Muchas cosas sucediendo a la vez.
00:03:01Sin instrucciones paso a paso, veamos qué ocurre realmente aquí.
00:03:05El Mayor ahora descompone estas funciones automáticamente.
00:03:10El esquema, el middleware, los endpoints, los formularios y las pruebas se convierten en Beads separadas,
00:03:18y recuerda, una Bead es como uno de estos trabajadores.
00:03:21Y miren, todos estos Polecats están trabajando en masa.
00:03:25Un agente crea el esquema SQLite, otro escribe el middleware JWT, uno construye
00:03:31las rutas de login y registro, otro actualiza los formularios de la interfaz y otro escribe
00:03:37las pruebas de integración y el Docker. Todo esto ocurre al mismo tiempo.
00:03:40Y aquí está el gran contraste.
00:03:42Si usaras Claude Code a solas, harías esto de forma secuencial.
00:03:47Darías la instrucción, esperarías, corregirías y volverías a explicar el contexto una y otra vez.
00:03:52Así es como suelen funcionar estos agentes de código.
00:03:55Pero aquí las ramas de Git aíslan el trabajo, las fusiones se encolan y se rastrea el estado.
00:04:00En lugar de tener tú todo el plan en la cabeza, es el sistema quien lo mantiene.
00:04:05Y si falla a mitad del proceso, no pasa nada.
00:04:09Retomas desde el estado persistido automáticamente más tarde.
00:04:13Llega el momento de la verdad.
00:04:14Hice un fork en un repositorio, así que ahora quiero revisar todos los cambios
00:04:19que realizó y añadió aquí mismo en mi GitHub.
00:04:22Podemos ver el código antiguo, pero todo lo demás fue editado.
00:04:25Registro, login, emisión de tokens, rutas protegidas funcionando, pruebas superadas, todo.
00:04:32Esto es lo que se añadió a través de Gastown.
00:04:35Toda esa función descompuesta e implementada en solo unos minutos.
00:04:39Y esa es la clave.
00:04:40La diferencia no es solo la velocidad, es la descarga cognitiva.
00:04:44Ya no gestionamos cada pequeño paso de la IA, pero eso no significa que sea
00:04:49una victoria automática.
00:04:50Porque ejecutarlo puede ser otra historia.
00:04:52Déjenme ejecutar esto rápidamente.
00:04:53Veamos qué obtenemos y con qué estamos trabajando.
00:04:56En general, así es como se ve.
00:04:58No está mal, es una aplicación muy básica.
00:05:00Y pueden ver que puedo iniciar sesión aquí y crear una cuenta.
00:05:03La lista de tareas sigue funcionando, no cambió nada de eso.
00:05:06Añadió nuestras rutas, los archivos Docker y todo lo extra de la autenticación JWT.
00:05:11Así que lo hizo realmente bien.
00:05:12Me encantaría ver cómo funciona en una aplicación a mayor escala, pero esto consumió
00:05:16muchos de mis tokens.
00:05:18Hablando de eso, hablemos de los pros y los contras.
00:05:21¿Ventajas y desventajas, verdad?
00:05:23Primero las ventajas: la escalabilidad.
00:05:25Esto fue genial.
00:05:27Puedes tener de 20 a 30 agentes trabajando al mismo tiempo.
00:05:30Eso significa una producción masiva en funciones grandes, de esas en las que una persona
00:05:35se vería sepultada por las tareas y las interdependencias.
00:05:37Segundo, otra característica muy buena es la persistencia en Git.
00:05:40Se acabaron las sesiones de IA frágiles donde todo desaparece si algo falla
00:05:45y tenemos que retomar.
00:05:46¿Cierto?
00:05:47Esas son cosas realmente geniales.
00:05:48Pero ahora los contras, porque aquí es donde la gente se sorprende.
00:05:50A mí también me sorprendieron algunas cosas, pero tienen sentido.
00:05:54La fatiga de supervisión, porque sí, el sistema produce muchísimo, pero ahora
00:06:00tú tienes que revisar muchísimo.
00:06:01Puede ser muy productivo, pero también muy agotador.
00:06:04Luego está el coste.
00:06:06El uso intensivo puede salir caro rápidamente.
00:06:07No estamos ejecutando un solo agente.
00:06:09Estamos ejecutando todos estos agentes en paralelo.
00:06:11Les dejo a ustedes hacer las cuentas.
00:06:13Los agentes aún pueden entrar en conflicto.
00:06:14Pueden complicar el código innecesariamente.
00:06:15Pueden destrozar tu repositorio porque les estás dando rienda suelta a todo.
00:06:19Esto no es simplemente instalar y listo, lo que nos lleva a la verdadera pregunta.
00:06:23¿Realmente querrías trabajar así usando algo como esto en tu flujo de trabajo
00:06:27o es quizás demasiado?
00:06:29Sí, puedes elegir otros proveedores también, la elección es tuya: Claude, OpenAI...
00:06:34Es una herramienta en fase temprana, pero apunta a algo mucho más grande
00:06:38porque la dirección está clara: no se trata de que la IA te ayude a programar.
00:06:43Se trata de que la IA cambie el flujo de trabajo con todos estos agentes en paralelo.
00:06:47Gastown representa este cambio de asistente de IA a muchos agentes trabajando juntos.
00:06:54Esto cambia nuestra capacidad, porque ahora puedes orquestar el backend, el frontend,
00:07:00pruebas, documentación e infraestructura, todo al mismo tiempo.
00:07:03Esto podría hacerte dramáticamente más productivo o incluso redefinir
00:07:08lo que significa el desarrollo.
00:07:09La cuestión no es si los sistemas multiagente van a llegar.
00:07:12Ya están aquí.
00:07:13Esto es un ejemplo de ello.
00:07:14La pregunta ahora es: ¿vas a experimentar con ello ahora o más tarde?
00:07:19Porque, ¿quién sabe?
00:07:20Ya están llegando.
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00:07:25Nos vemos en el próximo vídeo.