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Agentes paralelos significa ejecutar múltiples agentes de IA al mismo tiempo en diferentes tareas. No uno después de otro. Todos a la vez. La palabra clave es independiente. Si el Agente A necesita la salida del Agente B, no pueden ejecutarse en paralelo. Si tocan diferentes archivos, diferentes datos, diferentes responsabilidades - lánzalos simultáneamente. Este es el mayor multiplicador de velocidad en el desarrollo asistido por IA. Una tarea que toma 45 minutos secuencialmente puede terminar en menos de 10 minutos con agentes paralelos. La ganancia de velocidad no es teórica. Construyo páginas wiki, archivos de datos y rutas de sitio en paralelo cada semana.

PATTERN

Antes de lanzar agentes paralelos, verifica tres cosas para cada par de tareas: 1. ¿Escriben en los mismos archivos? Si sí, no pueden ejecutarse en paralelo. Los conflictos de archivos corrompen la salida. 2. ¿Uno necesita la salida del otro? Si sí, deben ejecutarse secuencialmente. La tarea dependiente se ejecuta después de que la dependencia se complete. 3. ¿Importan de algo que aún no existe? Este es el sutil. Si el Agente A crea un archivo de datos y el Agente B importa de él, parecen dependientes. Pero si el Agente B copia un patrón conocido (como replicar una página wiki existente), puede ejecutarse en paralelo porque la estructura de importación es predecible. Si las tres verificaciones pasan, lánzalos en paralelo. Si alguna falla, secuéncialos. No fuerces el paralelismo en tareas dependientes. Eso crea más trabajo, no menos.

PATTERN

Las características complejas se descomponen en oleadas. Cada oleada contiene tareas que pueden ejecutarse en paralelo. Las oleadas se ejecutan secuencialmente porque las posteriores dependen de las anteriores. Oleada 1: Fundación - archivos de datos, componentes compartidos, definiciones de tipos. Estos no tienen dependencias entre sí pero todo lo posterior depende de ellos. Oleada 2: Consumidores - páginas, rutas, componentes que importan de la salida de la Oleada 1. Múltiples consumidores pueden ejecutarse en paralelo porque tocan diferentes archivos. Oleada 3: Integración - actualizaciones de navegación, enlaces cruzados, actualizaciones de exportaciones. Estos conectan las salidas de la Oleada 2 entre sí. Oleada 4: Verificación - build, pruebas, despliegue. Secuencial porque cada paso depende del anterior. Mapear tu característica en oleadas antes de empezar es el paso de planificación que hace posible la ejecución paralela.

PRO TIP

No todos los agentes paralelos necesitan el mismo modelo. Asigna modelos según la complejidad de la tarea, no uniformemente. El agente orquestador (el que planifica y lanza a los demás) usa el modelo capaz. Necesita razonar sobre dependencias, contexto y secuenciación. Los sub-agentes haciendo trabajo de copiar-pegar-y-adaptar usan modelos rápidos. Construir una ruta que replica una existente. Actualizar un archivo de configuración. Ejecutar una verificación de build. Estas son tareas mecánicas. Los sub-agentes haciendo trabajo creativo usan el modelo capaz. Escribir 17 entradas wiki con contenido rico. Arquitectar un nuevo componente. Cualquier cosa que requiera juicio o matiz. El resultado: obtienes velocidad (los modelos rápidos completan rápidamente) y calidad (los modelos capaces manejan las partes difíciles) simultáneamente.

ANTI-PATTERN

El error más común es lanzar agentes en tareas que dependen unas de otras. El Agente A crea las definiciones de tipos. El Agente B crea un componente que usa esos tipos. Si se ejecutan en paralelo, el Agente B adivina los tipos en lugar de leerlos. A veces la adivinanza es correcta. Frecuentemente no lo es. Y el tiempo de debugging elimina cualquier ganancia de velocidad del paralelismo. Otro error: cinco agentes todos editando el mismo archivo de configuración. Conflictos de merge, cambios sobrescritos, salida corrupta. Los cambios de cada agente se ven correctos de forma aislada pero se rompen cuando se combinan. La solución: planifica primero. Mapea las dependencias. Agrupa las tareas independientes en oleadas paralelas. Secuencia las tareas dependientes en oleadas separadas. La planificación toma 5 minutos. El debugging por mal paralelismo toma 30.