- Swarms es una función de orquestación multiagente que existe dentro de Claude Code, pero que no había sido publicada
- Los usuarios ya no interactúan con un único programador de IA, sino con una IA en el rol de líder de equipo
- El líder de equipo no escribe código directamente; en cambio, planifica, distribuye tareas y sintetiza resultados, asignando roles a agentes subordinados
- Tras aprobarse el plan, agentes trabajadores especializados se ejecutan en paralelo y se encargan de la implementación real
- Muestra cómo Claude Code se expande más allá de una sola herramienta hacia un proceso de desarrollo por equipos
Cómo funciona
- Cuando el usuario aprueba el plan, cambia a Delegation Mode
- Se crean múltiples agentes trabajadores especializados que operan en paralelo
- Cada trabajador se encarga de tareas reales de implementación, como escribir código, analizar y corregir
- Mediante mensajes entre trabajadores, coordinan el progreso y las dependencias
- Todos los resultados se consolidan en el líder de equipo y se devuelven como respuesta final
Herramienta claude-sneakpeek
- El repo de claude-sneakpeek ofrece una compilación paralela de Claude Code con los feature flags habilitados
- Permite probar funciones no publicadas, incluido el modo Swarms, y se ejecuta en un entorno completamente separado de la instalación existente de Claude Code
- Usa configuración, sesiones, servidores MCP y credenciales independientes
- Ofrece funciones adicionales integradas en Claude Code, pero aún no publicadas
- Compatibilidad con ejecución multiagente nativa mediante Swarm mode
- Creación de agentes en segundo plano mediante Delegate mode
- Funciones de mensajería entre integrantes del equipo y gestión de propiedad de tareas
- Soporte para modelos y proveedores adicionales
- Compatible con Z.ai, MiniMax y OpenRouter, y permite conectar modelos locales mediante cc-mirror
1 comentarios
Comentarios en Hacker News
Honestamente, puede sonar a locura, pero fue la vez que obtuve el código de mayor calidad
Costó como 10 veces más, pero hice que un solo instance de Opus administrara todo un “equipo de proyecto” con varios subagentes
La tarea era portar un servidor Java legacy a C# .NET 10, y usé 9 agentes, un Kanban de 7 etapas y una estructura separada de Git Worktree
Cada rol era el siguiente —
Manager (Claude Opus 4.5): bucle global de eventos que despierta agentes según el estado del Kanban
Product Owner (Claude Opus 4.5): a cargo de la estrategia, evitando el scope creep
Scrum Master (Opus 4.5): priorización del backlog y asignación de tickets
Architect (Sonnet 4.5): dedicado exclusivamente al diseño, no implementa
Archaeologist (Grok-Free): solo lee decompilaciones del Java legacy cuando hace falta
CAB (Opus 4.5): gatekeeper que rechaza funcionalidades en la etapa de diseño y código
Dev Pair (Sonnet 4.5 + Haiku 4.5): ciclo AD-TDD, el junior escribe tests que fallan y el senior los corrige
Librarian (Gemini 2.5): gestión de documentación y disparador de retrospectivas
Si me preguntas “¿de verdad era necesario?”, probablemente diría que “no”, pero fue divertidísimo ver a los agentes de IA colaborar
La versión inicial del proceso está en esta imagen
Quisiera saber si es algo basado solo en prompts, si es un plugin o si la estructura consiste en llamadas repetidas vía script
También me da curiosidad dónde existe el Kanban
Consiste en un coordinador y algunos agentes especializados, como expertos en backend, frontend y DB
La clave es el coordinador. Reduce mi carga cognitiva y sigue muy bien el progreso general
Como esa idea de “no quiero hablar con el mono, quiero hablar con el organillero”, probablemente empezará con entrevistas con el manager y el program manager, y después ellos seguirán por su cuenta mientras solo se les piden demos y actualizaciones. Qué risa
En realidad esto usa la función de subagentes integrada en Claude
No hace falta construir algo tipo abstracción de tmux de 300 mil líneas en Go
Solo hay que pedirle a Claude que ejecute trabajo en paralelo con subagentes en segundo plano
Conviene tener archivos para pasar prompts, seguir el progreso y reportar, y recomiendo limitar cada agente a un worktree separado
Estoy organizando este patrón en workforest.space
La mayoría está construyendo un orquestador aparte, pero en realidad Claude mismo es el mejor orquestador
La diferencia frente a las herramientas existentes es que la abstracción es por tareas, no por conversaciones
Claude Code tenía límites porque estaba centrado en conversaciones por el tema de las apps de terceros, pero Claude Code Web fue el primero en ampliar eso
Este enfoque deja que la IA coordine tareas por sí sola, sin que el usuario tenga que seguir lanzando prompts
Es complejo, pero está evolucionando hacia una estructura en la que una IA administra a otras IA
Aun así, como faltan detalles de planificación, la confiabilidad todavía es baja
El agente principal cambia a un modo de contexto centrado en delegación, y se integra con un sistema de tareas en equipo y un sistema de mailbox
Es un nivel de integración que no se puede lograr con un plugin
Yo suelo apilar commits como si fueran PRs y luego ordenarlos con rebase, y eso era bastante doloroso
Ahora creo que podría mejorarlo dividiendo el trabajo en 2 o 3 ramas y manejándolo de forma que minimice conflictos
Ayuda a mantener el contexto limpio y a obtener resultados de alta calidad
Quiero que el código evolucione hacia algo más corto y de mayor calidad
Pero siento que la tendencia actual va en la dirección opuesta
Será útil cuando los modelos sean más robustos y se fortalezcan el sentido común y los ciclos de retroalimentación, pero por ahora más bien agrava el problema con esa lógica de que “mientras más código, mejor”
Se pueden hacer demos impresionantes, pero en producción real esto probablemente termine en código 10 a 100 veces más complejo
Le pedí a Claude que agregara estadísticas de cobertura de tests al CI, y como nyc no estaba instalado, intentó reimplementar Istanbul en bash
Al final tuve que decirle “solo instala nyc”
Aun así, este tipo de experimentos probablemente ayude a ampliar los límites del modelo
Tal vez no ahora, pero quizá para 2026 sí sea posible
Me gustaría que en HN hubiera una votación periódica para medir la popularidad de los agentes de IA para programar
Algo como el índice TIOBE por lenguaje, para ver la tendencia de qué modelos se están volviendo populares
Esa competencia de rankings al final es un ciclo de hype que va y viene
Me pareció interesante que MiniMax 2.1 esté por encima de la mayoría de los GPT
En openrouter.ai también puedes darte una idea aproximada del rendimiento y costo del modelo
Gracias a eso empecé a usar Opus 4.5 como principal apenas una semana después de su lanzamiento
Aproximadamente el 80% de esa base de usuarios usa Claude Code, y el 75% está en entorno darwin-arm64
Claude genera demasiado código y eso hace que sea difícil revisarlo
Algunos dicen “si pasa los tests, ya estuvo”, pero en proyectos de mantenimiento a largo plazo eso da inseguridad
Me da curiosidad la experiencia de quienes han probado una generación de código estilo YOLO en proyectos de operación prolongada
La calidad del código todavía es baja y también se equivoca seguido al depurar
Aun así, sirve para buscar, entender y ampliar ideas
Para proyectos experimentales personales, un enfoque YOLO puede estar bien
Así puedes automatizar la generación de código sin perder comprensión del sistema
Hago que Codex sugiera puntos de revisión, y luego verifico en la revisión real qué tan precisos fueron
Había una frase que decía: “ahora ya no hablas con un coder de IA, sino con un team lead”,
pero da risa porque hasta ese tuit parece escrito por IA
Creo que en 2026 los orquestadores de agentes serán una tendencia principal
Usar tal cual la terminología del software existente (team lead, team member, etc.) va a mejorar la comprensión y la aceptación
Si Anthropic puede coordinar sus propios modelos, esas capas dejarán de ser necesarias
Al final, lo esencial es la mensajería y la gestión de tareas
Me dio risa eso de “decirle al team lead y al equipo completo que hagan este botón rojo”
Y al final la conclusión fue: “Perfecto, ¡ahora hagan el botón rojo!”. Sátira perfecta
Si ves este video, se entiende la sensación
Si agregas instrucciones adicionales en
CLAUDE.md, puedes ajustar para que no use swarm mode en tareas pequeñasEn la versión 2.1.9 reciente cambió por completo la forma en que el loop principal orquesta los subagentes
Aparecen logs como “FTSChunkManager agent todavía sigue ejecutándose, pero está avanzando, así que esperemos”, junto con stack traces y salida JSON
Vi este comportamiento directamente en la app de escritorio de Claude Code
Debajo de una tarea maestra, muchísimos agentes worker-leader exploraban el codebase y escribían reportes y listas de TODO
Otro sistema sintetizaba eso para crear el esquema maestro y el plan
Yo hago chats separados de devops, frontend, architecture y security, y cuando termina cada chat deja logs y se intercambian actualizaciones
Si lo conectas por SSH a un droplet para que use la terminal, Claude repite por su cuenta construir, corregir, probar y verificar
Así terminé este proyecto en solo 3 días