El anuncio
El 9 de octubre de 2026, Anthropic lanzó en beta pública los workflows dinámicos en Claude Managed Agents, su servicio para ejecutar agentes de IA en la nube. La idea: Claude escribe un programa que divide el trabajo, lanza varios agentes, pasa resultados entre ellos y lo une todo al final. Mientras tanto, usted sigue conversando con el agente principal.
La función existía en Claude Code desde el 28 de mayo; ahora llega a la infraestructura gestionada en la nube, con límites propios.
1.000 agentes, pero no a la vez
Los titulares hablan de "1.000 agentes en paralelo", pero la documentación es más precisa:
- Hasta 1.000 agentes iniciados en total por ejecución.
- 64 hilos simultáneos como máximo, un valor que puede cambiar y que la API no garantiza.
- Vida útil por defecto de 24 horas por ejecución y hasta 10 ejecuciones abiertas por sesión.
- Los agentes tienen historiales de conversación independientes, pero comparten los archivos del mismo entorno. En tareas de código hay que separar claramente el alcance de cada uno para evitar conflictos.
- El agente principal no puede enviar nuevos mensajes a un agente dentro de un workflow; las correcciones y reverificaciones deben estar en el programa.
Para activarlo, use el tipo multiagent_20261001 en la definición del agente. No hace falta otra llamada a la API: el agente principal decide solo cuándo iniciar un workflow.
La prueba de Anthropic: 66 de 70 bugs
Anthropic escondió 70 bugs en 116.000 líneas de código y ejecutó cada enfoque tres veces:
- Un solo agente: encontró 14, 15 y 27 bugs (del 20% al 39%).
- Workflow dinámico: encontró 66 en las tres rondas (94,3%).
Es un gran salto, pero es una prueba interna. No se publicaron coste en tokens, tiempo, falsos positivos ni si los 66 eran los mismos en cada ronda. Y 4 bugs se escaparon siempre.
El coste
La función en sí no tiene tarifa extra: se pagan los tokens de cada agente más 0,08 dólares por hora de sesión (el tiempo superpuesto no se cobra dos veces). Pero la propia Anthropic ha dicho que los sistemas multiagente suelen gastar de 3 a 10 veces más tokens que un solo agente. Un ingeniero sénior de OpenAI llegó a llamar a los enjambres de agentes un "desperdicio masivo de tokens".
Hay un tope de presupuesto por sesión, compartido por todos los agentes. Al alcanzarlo, la ejecución se pausa, pero las peticiones en curso terminan, así que el tope puede superarse un poco. Y atención: una ejecución marcada como completed no garantiza que todas las tareas salieran bien; pida al workflow que liste lo que falló o no se analizó.
Para qué sirve en la práctica
- Revisión de grandes volúmenes de documentos, como contratos: un agente por documento y otro revisándolos todos.
- Auditoría de código en bases grandes, con el alcance bien dividido.
- Investigación y clasificación en paralelo con verificación cruzada.
Cómo empezar
- Elija una tarea divisible en partes independientes.
- Fije un tope de presupuesto desde el principio.
- Compare con un solo agente sobre los mismos datos: hallazgos, fallos, coste y tiempo.
- Exija un informe de lo que no se cubrió.
Fuentes
- Documentación de Claude, orquestación multiagente: https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/multi-agent
- The Decoder (9/10/2026): https://the-decoder.com/anthropics-claude-can-now-orchestrate-up-to-1000-ai-agents-in-parallel-through-dynamic-workflows/
- XenoSpectrum: https://xenospectrum.com/en/claude-managed-agents-dynamic-workflows/
¿Quiere evaluar si los agentes de IA a escala tienen sentido para revisiones y auditorías en su empresa? KGA IT ofrece una consulta gratuita: kga-it.com.