Radar · Prácticas
Subagentes para buscar en paralelo
Delegar búsquedas en subagentes con contexto propio permite explorar en paralelo y devolver al orquestador solo lo esencial, a cambio de más tokens.
Fuente: Anthropic, jun. 2025 · How we built our multi-agent research system
RadarQué es
Un patrón que se repite en agentes de investigación y de código: un orquestador divide la pregunta y lanza varios subagentes, cada uno con su propia ventana de contexto, para buscar en paralelo. Cada subagente lee mucho y devuelve poco: un resumen con fuentes. Anthropic describe esta arquitectura en su sistema de investigación multiagente, incluido su principal inconveniente: consume bastantes más tokens que un solo agente.
Qué cambia en la práctica
- El contexto del orquestador se mantiene limpio porque no recibe páginas enteras, solo conclusiones.
- La latencia total baja cuando las búsquedas son independientes.
- El coste sube con cada subagente. Solo compensa en tareas amplias y valiosas.
- Las instrucciones de delegación pasan a ser críticas: objetivo, formato de respuesta, límites y qué no repetir.
Qué hacer
- Pregúntate primero si te hace falta: Cuándo NO usar multiagente.
- Diseña cada subagente con una tarea acotada y un formato de salida fijo: Diseñar subagentes.
- Implementa el lanzamiento y la recogida: Paralelismo: lanzar y recoger.
- Mide el gasto antes de escalar: El coste de multiplicar agentes.