00:00:00¿Estamos yendo más allá de gestionar agentes y dándole ese rol también a la IA?
00:00:03Desde que la IA entró en el espacio de los agentes y empezó a interactuar con herramientas,
00:00:07todo ha cambiado. Ahora dejamos que la IA interactúe con herramientas en nuestro nombre,
00:00:11usando sistemas agénticos como Claude Code para que hagan el trabajo por nosotros. Nuestro papel ha pasado a ser simplemente
00:00:15delegar tareas a los agentes y dejar que ellos se encarguen de la ejecución. Pero ya estamos yendo más allá
00:00:20de esta delegación. Claude tiene una nueva actualización en la que gestiona las tareas de una forma distinta a como
00:00:25solía hacerlo, asumiendo gran parte de la propia delegación e integrándola directamente en el
00:00:30producto. Esto añadió otra capa de abstracción y cambió nuestra forma de trabajar. Esto es exactamente de lo que
00:00:35habla este fundador de una startup en su artículo. Ahora, la nueva actualización de Claude puede no parecer
00:00:40algo impactante porque aparentemente suenan como nuevas tareas pendientes, pero en realidad es una actualización enorme.
00:00:44La idea principal tras el “enjambre de agentes” es tener múltiples agentes de IA coordinándose en tareas complejas,
00:00:50generando subagentes y gestionando dependencias en paralelo. Esto significa que pueden tomar una tarea compleja
00:00:55de un usuario y desglosarla en múltiples tareas para los agentes de IA, dejando que trabajen de forma aislada.
00:01:00Así que ahora puedes hablar con Claude como si hablaras con un gestor de proyectos, dándole una tarea amplia,
00:01:05y Claude hace automáticamente el desglose y la delegación. Con esta actualización, tu tarea puede
00:01:10sobrevivir al comando de limpieza e incluso a un reinicio de sesión. Explicaremos exactamente cómo funciona eso
00:01:14en un momento. Antes de este sistema de tareas, al trabajar con Claude, teníamos que usar el comando “compact” más
00:01:19seguido porque, aunque dividiera las tareas, al final seguía siendo un único cerebro intentando retener
00:01:24procesos complejos en su pequeña y limitada ventana de contexto. Esto se volvía más molesto al trabajar
00:01:30en tareas grandes porque solía perder el contexto más a menudo, y teníamos que crear flujos de trabajo con
00:01:34notas estructuradas para que no perdiera el hilo con tanta frecuencia. Ahora hemos notado que al trabajar
00:01:39con Claude, no necesitamos compactar tan a menudo como antes. Lo que hacíamos manualmente con
00:01:44notas en Claude.md u otros archivos de guía, ahora lo han incorporado en su propio producto. Los agentes
00:01:50no comparten una única ventana de contexto. Cada agente tiene, de hecho, su propia ventana de contexto. Como mencionamos
00:01:55antes, interactúas con el Claude principal, que actúa como coordinador de tareas. Este coordinador crea un
00:02:00gráfico de tareas que identifica y desglosa el trabajo en tareas más pequeñas. Luego determina el tipo de
00:02:06cada tarea, ya sea secuencial, lo que significa que la tarea anterior debe completarse antes de empezar
00:02:10la siguiente, o no secuencial o paralela, lo que significa que no hay dependencias y pueden ejecutarse al
00:02:15mismo tiempo. Cada tarea sigue un flujo completo para investigar, planificar e implementar, con cada
00:02:20etapa bloqueada por la anterior. Una vez creado el gráfico de tareas, genera agentes y delega
00:02:26diferentes modelos a cada tarea según su complejidad. Algunas tareas, como explorar carpetas, no necesitan el razonamiento
00:02:32pesado de Opus 4.5 y pueden ser gestionadas por los modelos Haiku o Sonnet. Cada agente recibe una ventana de contexto limpia
00:02:38de 200k, aislada de los demás procesos. Esto es diferente de cómo funcionaba Claude
00:02:43antes, donde dependía de una sola ventana de contexto, lo que causaba problemas. Con este sistema, cada agente
00:02:48puede centrarse en una sola cosa. Probablemente habréis notado que construimos mucho en estos vídeos.
00:02:53Todos los prompts, el código, las plantillas... ya sabéis, todo eso que normalmente tendríais que pausar y copiar de la pantalla,
00:02:58está todo en nuestra comunidad. En este vídeo y en todos los anteriores también. Enlaces en la descripción.
00:03:02Esa fue la explicación detallada de cómo funciona el nuevo sistema de tareas y, al principio, puede no parecer
00:03:08muy diferente. Antes, escribía las tareas en la ventana de contexto, y una vez que esta se
00:03:13llenaba, tenía que compactar, lo que hacía que las tareas pendientes se desordenaran en el proceso. Ahora, las tareas no
00:03:18están solo en la ventana de contexto. Han añadido una nueva carpeta de tareas dentro de la carpeta principal .claud, donde hay
00:03:23una carpeta para cada sesión, identificada por el ID de dicha sesión. Dentro de cada carpeta, hay un conjunto
00:03:29de documentos JSON que representan las tareas en el sistema. Estos archivos JSON se identifican por sus IDs y
00:03:34contienen un nombre, descripción y estado. Las dos claves principales en las que fijarse son “blocks” (bloquea a) y “blocked by” (bloqueado por). La clave “blocks”
00:03:41enumera las tareas que están bloqueadas por la tarea actual, mientras que “blocked by” contiene todas las tareas que
00:03:46están bloqueando la tarea actual; tras ejecutarse estas, la tarea actual puede proceder. Esta configuración
00:03:51garantiza la secuencia correcta porque crea un gráfico de dependencias que muestra qué tareas dependen de
00:03:56otras y cuáles están bloqueadas. Básicamente, esto guía a Claude para que no pueda saltarse una tarea hasta que la necesaria
00:04:01esté terminada. Sin esta función de gráfico, habrías tenido que explicárselo todo a Claude de nuevo cada vez que
00:04:06quisieras usar el comando de limpieza, pero eso ya no es necesario. Esta lógica se ha externalizado
00:04:11en una estructura de archivos, lo que permite al sistema mantener su estado incluso cuando la sesión termina, sin
00:04:16importar cuánto tiempo pase hasta que vuelvas a ella. De esa forma, Claude no tiene que descifrar qué
00:04:20tareas tiene que rehacer. El gráfico no olvida y no se desvía de lo que debe hacer. Los nombres de las carpetas son
00:04:26actualmente solo IDs aleatorios de la sesión, pero si configuras una variable de entorno con un nombre personalizado,
00:04:31identificará la sesión con ese nombre. Esto asegura que las tareas no se pierdan aunque cierres
00:04:36tu terminal, y Claude puede continuar la sesión sin problemas. Con esta actualización, Anthropic finalmente
00:04:41ha acabado con el bucle Ralph, que originalmente se centraba en re-anclar el sistema de tareas. Ahora, Claude
00:04:45lo gestiona automáticamente por su cuenta. Además, si os gusta nuestro contenido, considerad pulsar el
00:04:50botón de “hype” porque nos ayuda a crear más contenido como este y llegar a más gente. Ahora, este
00:04:55enfoque es importante porque le da a Claude un grado de libertad en el paralelismo al gestionar eficazmente los
00:05:01pasos paralelos y secuenciales a la vez. Claude identifica todo lo que puede ejecutarse en paralelo
00:05:06y lo que no, y basándose en eso, ahorra tiempo al completar las tareas. Por ejemplo,
00:05:11ve que la tarea 1 y la tarea 2 no tienen dependencias, así que lanza ambas a la vez. En la siguiente capa,
00:05:16identifica que la tarea 3 y la tarea 4 están bloqueadas por la tarea 1, así que espera a que la tarea 1 termine antes
00:05:22de empezar las siguientes. De esta manera, la última tarea se completa en solo tres ciclos. Anteriormente,
00:05:27estos 5 pasos habrían tomado 5 oleadas, cada una esperando secuencialmente a la anterior. Pero
00:05:32con este enfoque, el tiempo de ejecución se reduce al ejecutar tareas simultáneamente. Esto no solo ahorra
00:05:38tiempo, sino que también reduce costes, porque el modelo ajusta su esfuerzo a las tareas y no desperdicia
00:05:42tokens extra en tareas pequeñas. Pero antes de verlos en acción, unas palabras de nuestro patrocinador,
00:05:47Lovart. Al ver estos diseños, pensarías que los hizo una agencia profesional, pero este es el primer
00:05:52agente de diseño por IA construido con verdadera intuición creativa. Diseñar es más fácil con Lovart porque te ayuda a
00:05:57visualizar cualquier concepto al instante. Desde embalajes complejos y distribuciones de interiores hasta colecciones
00:06:02únicas de joyería, es el agente de diseño que ofrece un trabajo creativo profesional para cumplir el objetivo.
00:06:07El verdadero poder reside en sus exclusivas funciones de edición. Normalmente, el texto de la IA es un desastre,
00:06:12pero con TextEdit, puedo reescribir titulares perfectamente con solo teclear. Con Lovart AI,
00:06:17puedes generar pósteres impresionantes para el trabajo y usar “edit elements” para mover, ajustar o intercambiar
00:06:22capas individuales, o “touch edit” para cambiar objetos con precisión sin romper el estilo. Esto te
00:06:27permite producir muchas más publicaciones de alta calidad sin esfuerzo extra. Incluso puedes convertir el visual estático
00:06:32final en un vídeo con un solo clic. Empieza a diseñar gratis en el enlace del comentario fijado.
00:06:38Nuestro equipo probó este enjambre en múltiples escenarios, tanto en Claude Code como en Co-Work.
00:06:42Para quienes no lo sepan, Co-Work es básicamente Claude Code, pero para no desarrolladores. La idea
00:06:47surge del hecho de que, cuando desarrollaron Claude Code por primera vez, estaba destinado solo a desarrolladores.
00:06:52Pero se dieron cuenta de que podía ser útil para casi cualquier otra cosa. Co-Work tiene más restricciones que
00:06:57Claude Code porque no está dirigido a desarrolladores. Esto ayuda a evitar que el agente borre o altere
00:07:02accidentalmente algo que no debe, haciéndolo mucho más amigable para usuarios no técnicos.
00:07:07Nuestro equipo también lo ha estado usando para tareas no relacionadas con el desarrollo, como investigación, planificación e incluso la
00:07:13ideación de nuestro canal conectándolo con Notion. Así que Anthropic lo simplificó y lanzó
00:07:18Co-Work, que esencialmente hace todo lo que hace Claude Code, interactuando con sistemas de archivos y realizando
00:07:23cambios cuando es necesario. Co-Work funciona muy bien si quieres organizar carpetas o hacer cambios
00:07:28en ellas. Hemos estado usando Co-Work intensamente para este propósito. Teníamos una carpeta con muchos
00:07:32proyectos, la mayoría para pruebas, y nos costaba navegar por ella para encontrar una habilidad específica
00:07:37que habíamos usado en un proyecto anterior. Así que le pedimos que creara un documento detallando qué contiene
00:07:42cada proyecto. También le pedimos que mirara el archivo Claude.md y los comandos reutilizables que habíamos creado
00:07:47y los diferenciara en base a eso. Empezó explorando la carpeta que habíamos conectado y creando
00:07:52tareas pendientes. Luego, usó el mismo método de enjambre de agentes del que hablamos antes con Claude Code. Generó
00:07:58múltiples agentes para leer los archivos por lotes y crear documentación de lo que contenía cada proyecto.
00:08:03Al final, cada proyecto tenía un archivo resumiendo lo que hace, lo que facilitó mucho la navegación
00:08:08y encontrar exactamente lo que necesitábamos. Usamos Co-Work para investigación de mercado y viabilidad de una app
00:08:13en la que estábamos trabajando, y creó un documento adecuado con todos los hallazgos. Al igual que
00:08:18Claude Code, hizo preguntas y, basándose en las respuestas, produjo un informe completo. Guardó
00:08:23el informe en la carpeta con la que habíamos conectado Co-Work. Podrías hacer algo similar con el chat de
00:08:27Claude, pero ahora realmente tiene acceso a los documentos dentro de la carpeta, lo que ayuda a guiar
00:08:32la investigación de forma mucho más eficaz. El informe generado también tenía un formato adecuado porque Co-Work
00:08:37incluye habilidades especializadas para crear documentos mejor que antes. Una vez completada la investigación y el
00:08:42documento de requisitos (PRD) con Co-Work, pasamos a Claude Code para la parte de la implementación real.
00:08:48Le pedimos a Claude Code que mirara el documento dentro de la carpeta, que se usó para guiar a Co-Work en la
00:08:53idea del proyecto sobre la cual investigó, y que lo desglosara en diferentes componentes, centrándose
00:08:57en un aspecto del PRD. Analizó que el PRD contenía múltiples secciones y se dio cuenta de que estas
00:09:03podían gestionarse en paralelo ya que no dependían entre sí. Así que generó múltiples
00:09:08agentes para trabajar en escribirlas simultáneamente, con cada agente trabajando de forma independiente. Sin
00:09:13el paralelismo, habrían sido 16 pasos secuenciales que se redujeron a un solo paso gracias al
00:09:18paralelismo, lo que aceleró significativamente el proceso. Ahora Claude desglosa tareas complejas
00:09:23automáticamente, pero a veces no lo hace porque no considera que la solicitud sea lo bastante compleja
00:09:28para un desglose. Si no lo hace, puedes indicárselo con algo como “desglosa esto en tareas con
00:09:34dependencias”. Entonces creará el gráfico de dependencias y lo usará para gestionar el flujo de trabajo. Puedes
00:09:38incluso ver las tareas pendientes pulsando Ctrl+T. Como este era un proyecto a largo plazo, configuramos el parámetro de la CLI con
00:09:44el nombre del proyecto para poder retomarlo más tarde. Con esto llegamos al final de este vídeo. Si queréis
00:09:49apoyar el canal y ayudarnos a seguir haciendo vídeos como este, podéis hacerlo uniéndoos a
00:09:53AI Labs Pro. Como siempre, gracias por vernos, y nos vemos en el próximo.