Le das una tarea a Claude Code, vuelves más tarde y descubres que ha repartido el trabajo entre un montón de ayudantes y que se ha gastado buena parte de tu cuota semanal. ¿Hacía falta? La propia documentación de Anthropic da una respuesta bastante clara, y es más prudente de lo que sugieren muchos tutoriales sobre agentes: varios agentes compensan en un tipo concreto de trabajo, y para todo lo demás una sola conversación es mejor herramienta.
Qué es realmente un subagente
Un subagente es un ayudante que Claude pone en marcha para una tarea secundaria. Según la documentación de Claude Code, funciona en su propia ventana de contexto, es decir, en su propia memoria de trabajo, con su propio prompt de sistema, su acceso a herramientas y sus permisos. Hace el trabajo allí y devuelve solo el resultado a la conversación principal.
Ese detalle explica toda la idea. Buscar en un repositorio de código o leer registros largos llena la conversación principal de texto que no volverás a mirar. Un subagente se queda con ese ruido en su memoria y entrega un resumen. Claude Code incluye ayudantes integrados para ello, como Explore para búsquedas de código de solo lectura, Plan para investigar en el modo de planificación y un agente de propósito general para tareas de varios pasos.
Tampoco tienes que pedirlos. La documentación indica que Claude delega automáticamente, a partir de tu petición, de la descripción de cada subagente disponible y del contexto actual. Si no lees los mensajes de estado más largos, puede que ni te enteres de que ha ocurrido.
Dónde ayudan de verdad varios agentes
Anthropic describió su sistema de investigación multiagente en un artículo de ingeniería del 13 de junio de 2025. Su conclusión: estos sistemas destacan en preguntas abiertas y amplias, en las que se pueden seguir varias direcciones independientes a la vez, en las que la información no cabe en una sola ventana de contexto y en las que intervienen muchas herramientas.
La ganancia es sobre todo tiempo. Anthropic afirma que los subagentes en paralelo y las llamadas a herramientas en paralelo reducen el tiempo de investigación hasta en un 90 por ciento en consultas complejas. La documentación de Claude Code dice lo mismo a menor escala: la investigación en paralelo con subagentes separados funciona mejor cuando los caminos no dependen unos de otros.
Dónde estorban
El mismo artículo es claro con los límites. Los sistemas multiagente encajan mal cuando todos los agentes necesitan compartir el mismo contexto o cuando las piezas dependen mucho unas de otras. Anthropic añade que la mayoría de las tareas de programación tienen menos subtareas realmente paralelas que la investigación, y que los agentes todavía no se coordinan bien entre sí en tiempo real.
La documentación de Claude Code lo convierte en una lista breve. Quédate en la conversación principal cuando la tarea exige idas y vueltas frecuentes, cuando la planificación, la implementación y las pruebas comparten mucho contexto, cuando haces un cambio rápido y concreto o cuando importa la velocidad, porque un subagente nuevo primero tiene que reunir su propio contexto.
Cuánto cuesta
Las cifras de Anthropic son contundentes: los agentes suelen usar unas 4 veces más tokens que una conversación de chat, y los sistemas multiagente unas 15 veces más. Un token es la unidad en la que se cuenta y se factura el texto. En una evaluación de Anthropic, el uso de tokens explicó por sí solo el 80 por ciento de las diferencias de rendimiento, así que parte de lo que aportan varios agentes es sencillamente la posibilidad de dedicar más tokens a un problema.
En Claude Code esto tiene una consecuencia práctica. Cada subagente envía sus propias peticiones, y cuentan para los mismos límites de uso que tu conversación principal. Yo no trasladaría el factor 15 a la programación como si fuera una medición, porque procede de un sistema de investigación. Lo que importa es la dirección: cada ayudante adicional gasta su propio presupuesto mientras trabaja, lo necesitara la tarea o no.
Cuántos bastan
Anthropic escribió reglas de escala en los prompts de su sistema de investigación: un agente con entre 3 y 10 llamadas a herramientas para datos sencillos, de 2 a 4 subagentes para comparaciones directas y más de 10 subagentes con responsabilidades bien repartidas solo para investigaciones complejas. Claude Code fija además topes técnicos. Por defecto pueden ejecutarse hasta 20 subagentes a la vez, y los subagentes pueden lanzar sus propios ayudantes hasta tres niveles de profundidad. Ambos valores se pueden reducir en la configuración.
Esos topes son límites, no recomendaciones. Una tarea que encaja en la primera regla no mejora porque la herramienta permita veinte ayudantes.
Una regla sencilla para decidir
En su guía para construir agentes del 19 de diciembre de 2024, Anthropic aconseja buscar la solución más simple posible y aumentar la complejidad solo cuando haga falta, porque los sistemas agénticos suelen cambiar latencia y coste por un mejor resultado.
De estas tres fuentes saco una prueba, y es mi lectura, no una norma oficial: ¿podrían terminarse dos partes del trabajo sin que ninguna vea el resultado de la otra? Investigar cinco bibliotecas sin relación entre sí la supera. También rehacer páginas separadas que no comparten lógica. Rediseñar una sola página de inicio no, porque cada sección depende de lo que se decida en las demás. Si la prueba falla, una conversación sale más barata y suele ser más rápida. Si se supera, reparte el trabajo, marca a cada ayudante un límite claro y pide un resumen de vuelta. ¿Quién da el siguiente paso? En la mayoría de las tareas del día a día, el único agente que ya tienes.
