Workflow multi-agente • Handoff • Bucle de feedback

Agent Teams.
Un equipo técnico real, scripteado.

AgentsRoom Teams encadena tus agentes IA de código como un equipo de ingeniería real. Un Fullstack Dev entrega la feature, un QA Engineer la valida, un PM la firma. Cada rol está scripteado, el workflow es visual, y cada handoff lleva el resumen de feature, el diff, los riesgos y las pistas de testing. Se acabó el agente único que lo hace todo mal.

Monta tu equipo de desarrollo IA ideal en un canvas visual, como un workflow de n8n. Conexiones condicionales, bucles de feedback, ramas de revisión paralelas, puertas de calidad verificadas por la máquina, tope de ciclos. Guárdalo una vez, lánzalo en cada ticket y mira a tus agentes pasarse el testigo como seniors.

AgentsRoom Teams: editor visual de workflow multi-agente, handoff automático entre agentes Claude Code, bucle de feedback Dev a QA, comunicación inter-agente vía MCP.

Agent Teams es la respuesta de AgentsRoom a una verdad brutal sobre los agentes IA de código: un agente único que intenta hacerlo todo termina haciéndolo todo mal. El agente Fullstack que codea, testea, hace review, despliega y escribe la spec al mismo tiempo olvida la mitad de sus instrucciones por el camino. La respuesta correcta, la que usa todo equipo de software serio del mundo, es dividir el trabajo en roles. Un developer codea. Un QA engineer valida. Un product manager firma. Un security reviewer audita. Cada rol tiene su propio contexto, su propio focus, su propio tooling.

Esto es exactamente lo que Agent Teams trae a AgentsRoom. Pones nodes en un canvas infinito (basado en React Flow, el mismo motor que n8n, Make, Retool y Pipedream), cada node es un agente que ejecuta Claude, Codex, GitHub Copilot CLI, Cursor o cualquiera de los otros 10 CLI de agente que AgentsRoom soporta, asignado a un rol específico, y los conectas. Lanza el equipo en un ticket de tu backlog, o engánchalo a cualquier nuevo spawn de agente. AgentsRoom orquesta la cadena: spawn del primer agente, espera del handoff, resume del trabajo, spawn del siguiente agente con ese resume como contexto de entrada, repite hasta que el equipo llegue al node final.

Otras herramientas intentan hacer esto con un super-agente único y prompts ingeniosos. Lo probamos, no funciona más allá de tres pasos. Los roles derivan, el contexto se pierde, el agente olvida lo que tenía que verificar. Agent Teams trata a los agentes como verdaderos compañeros de equipo: cada uno recibe una sesión limpia, un system prompt enfocado, un payload de handoff estructurado, y un scratchpad compartido para hablar con los demás. Este es el workflow de equipo dev IA que realmente quieres.

Editor visual de workflow AgentsRoom Agent Teams: nodes para roles Dev, QA, PM, Security y DevOps conectados en un canvas infinito con edges condicionales y bucles de feedback

Editor AgentsRoom Teams: pon nodes para cada rol, conéctalos, añade condiciones, guarda el equipo, lánzalo en cualquier ticket.

Orquestación multi-agente que escala de verdad

Cada node del canvas es un agente. Eliges su rol (Fullstack, Frontend, Backend, QA, Security, DevOps, PM, Architect, Mobile, Marketing, Git, SEO, Localization, o cualquier rol custom que hayas creado), su modelo (Opus, Sonnet, Haiku, GPT-5, o3, Antigravity Pro, etc.), su modo de handoff (auto vía Stop hook, o manual vía botón) y unas líneas de instrucciones específicas del paso. Eso es todo. Sin ceremonia de prompt engineering, sin archivo YAML que escribir.

Los edges conectan los nodes. Un edge simple significa: cuando el primer agente termina su paso, pasa al siguiente. Un edge condicional lleva un check de flag, por ejemplo qaPassed equals true. El agente QA pone ese flag en su payload de handoff, el runner elige el edge que coincide. Así es como construyes bucles de feedback: QA termina, qaPassed equals false, el edge devuelve a Dev con las pistas de testing y los riesgos. Dev arregla, hace handoff de nuevo. Loop hasta que el QA pase o hasta que el guard de max-cycles dispare.

La comunicación inter-agente es robusta por diseño. AgentsRoom incluye un servidor MCP dedicado (agentsroom-team) que da a cada agente del run un set de tools: leer el contexto del equipo, leer el scratchpad NOTES.md compartido, postear una nota para los compañeros, enviar una pregunta a otro rol, leer la inbox, leer la timeline, leer el diff git contra el baseline del run, y completar el paso con un payload estructurado. Estos tools se reinyectan en la sesión Claude en cada turn, así que sobreviven a la compactación de contexto. Incluso después de un /compact o un /clear, el agente sigue viendo sus tools de equipo.

Encima de eso, un hook UserPromptSubmit recuerda al agente cualquier nota nueva de los compañeros antes de cada mensaje de usuario. Un archivo NOTES.md en el workspace es append-only y sobrevive a crashes, reinicios y reboots de máquina. Un schema de payload de handoff validado del lado servidor evita que los agentes hagan handoffs vacíos o basura. Esta es la parte que la mayoría de las demos multi-agente saltan en silencio, y la razón por la que la mayoría se desmoronan en el cycle 3.

Todo lo que necesitas para llevar un equipo de ingeniería IA

Workflow visual, handoff real, bucles de feedback reales, comunicación inter-agente real. Construido para que entregues una feature en un ping de Slack en lugar de cincuenta.

Canvas de workflow visual

Canvas zoomable infinito impulsado por React Flow, el mismo motor detrás de n8n, Retool, Pipedream y Make. Pon nodes, conéctalos, guarda el equipo. Sin código, sin YAML.

14 roles de agente integrados

Fullstack, Frontend, Backend, DevOps, QA, Security, PM, Architect, Mobile, Marketing, Git Expert, SEO, i18n, Brainstormer. Más cualquier rol custom que ya hayas guardado en tu proyecto.

Modelo y prompt por node

Cada node elige su provider, su modelo y sus instrucciones de paso. Usa Opus para Architect, Haiku para QA, Codex para el backend pesado, Antigravity para el frontend barato. Mix and match.

Handoff automático

Cuando un agente llama team_complete_step, AgentsRoom construye el payload de handoff (resumen de feature, archivos cambiados, riesgos, pistas de testing, flags) y spawnea el siguiente node con ese payload como contexto inicial.

Opción de handoff manual

¿Prefieres validar cada paso? Pasa el node a modo manual. El agente espera, tú haces clic en 'Hand off' cuando estés contento con el resultado. Lo mejor de ambos mundos.

Edges condicionales

Cada conexión puede llevar una comprobación de flag o varias, combinadas con Y u O. Si QA pasa, va al PM; si la revisión falla, vuelve a Dev; si la revisión Y el análisis fallan, se detiene para un humano. Cuando dos conexiones coinciden a la vez, gana la que tiene más condiciones.

Bucles de feedback

Dev a QA a Dev a QA. Cuando QA devuelve el ticket, el agente Dev original es reutilizado con memoria completa del cycle anterior, así que arregla la regresión de verdad en lugar de empezar de cero.

Puertas de calidad verificadas por la máquina

Fija un comando de control en un nodo (npm test, un lint, un build). El runner lo ejecuta cuando el agente se declara terminado: código de salida 0 pone el flag de enrutado en true, cualquier otro en false. El resultado medido reemplaza siempre lo que el agente declare.

Ramas de revisión paralelas

Dibuja dos conexiones sin condición desde un nodo y ambos destinos corren a la vez: QA y Seguridad revisan el mismo diff lado a lado, y un nodo de unión fusiona sus informes. Una sola rama en rojo mantiene la puerta cerrada.

Pregunta al humano y sigue

Un node Await es una pausa, no un final: el run se detiene, te hace la pregunta que escribiste en el node y, en cuanto respondes, arranca solo otra vez con tu respuesta pasada al siguiente paso. Un agente atascado se enruta ahí en vez de terminar el run, y la notificación te llega al móvil.

Skills fijadas por paso

Adjunta entradas de tu Skills Library a un nodo. El agente las carga antes de empezar el paso: tu checklist de revisión o tu runbook de despliegue se aplica en cada ejecución, no solo cuando el agente se acuerda.

Guard de max-cycles

Tope configurable (3 por defecto). Evita bucles infinitos QA-rechaza-Dev. Cuando se alcanza el tope, el run pausa en awaiting-finalization y tú decides qué hacer.

Las ejecuciones sobreviven a los reinicios

Cierra la app a mitad de ejecución, vuelve a abrirla: la ejecución retoma el paso donde estaba. Estado, notas y timeline viven en disco; el orquestador retoma el trabajo en vez de dejar un zombi.

Biblioteca de equipos en tu cuenta

Los equipos globales se sincronizan con tu cuenta y te siguen de máquina en máquina; los equipos de proyecto viajan con la room. Ambos guardan caché offline, y los cambios hechos sin conexión se reproducen al reconectar.

Scratchpad NOTES.md compartido

Cada agente del run lee y escribe en un archivo markdown del workspace. Sobrevive a la compactación, al crash, al reinicio. La fuente única de verdad para el razonamiento del equipo.

Inbox de rol a rol

¿Necesitas que QA haga una pregunta al Architect en mitad del run? team_ask postea un mensaje en la inbox del rol. El siguiente agente de ese rol lo lee y responde. Chat real entre agentes, mientras dura el run : la inbox permanente que sobrevive al run es la mensajería entre agentes.

Comm inter-agente vía MCP

Todos los tools del equipo se exponen vía servidor MCP. Los tools sobreviven a la compactación de contexto Claude (Anthropic los reenvía en cada turn). Resistentes a /clear, /compact y bucles largos.

Resumen de handoff con Haiku

Si un agente no escribe su propio resumen de feature, una pequeña llamada a Haiku genera uno a partir del diff git. Barato, rápido, y el siguiente agente siempre aterriza con contexto.

Propagación Browser MCP

Un node de equipo con verifyInBrowser cambia su agente a modo browser-access automáticamente. El node QA aterriza con todos los tools de browser (navigate, click, type, screenshot, get logs).

Agentes efímeros por run

Cada run de equipo spawnea agentes nuevos y los destruye al dismiss. Tu lista de agentes del proyecto se mantiene limpia. El equipo es el workflow, los agentes son el runtime.

Equipos globales y de proyecto

Guarda equipos reutilizables en tu biblioteca global (~/.agentsroom/teams) o engánchalos a un proyecto específico (commiteados con la room). Mismo editor, scope diferente.

Cuatro plantillas de equipo incluidas

Construir y verificar, Especificar construir verificar, Caza de bugs (reproducir, corregir, demostrar) y Escudo de release con QA y Seguridad en paralelo. Duplica, edita, lanza. Listo en 30 segundos.

UI de timeline del run

Cada handoff aparece como una tarjeta en la timeline del run: qué rol acaba de terminar, qué dice el resumen, qué archivos cambiaron, qué flags se pusieron. Auditable, replayable.

Lanza en cualquier ticket de backlog

Pon un ticket en un equipo y la cadena arranca en ese ticket. El primer agente lee el título y el body del ticket, el resto del equipo lo retoma desde ahí.

14 roles especializados, listos para conectar

Cada rol tiene su propio system prompt, áreas de focus y tareas de ejemplo. Mézclalos en el canvas. Añade tus propios roles custom en cualquier momento.

Fullstack
End-to-end implementation
Frontend
UI, components, design tokens
Backend
API, database, performance
DevOps
CI/CD, infra, deployment
QA
Tests, edge cases, regression
Security
Audit, OWASP, secrets, auth
Architect
System design, refactor
PM
Specs, priorities, scope
Mobile
iOS, Android, React Native
Marketing
Copy, landing, SEO
Git Expert
Branches, rebase, history
SEO
Rankings, structured data
Localization
i18n, l10n, 14 languages
Custom
Bring your own role

Por qué un equipo real le gana a un super-agente

La orquestación multi-agente suena a buzzword. Aquí está la diferencia práctica, en una feature que entregarías de verdad.

Escenario: añadir un flow de checkout Stripe a un sitio de e-commerce

Super-agente solo

  • Lee el ticket. Escribe 600 líneas entre la API, el formulario React, el webhook, la migración y los tests.
  • Olvida la idempotency key en el webhook. Olvida testear el camino de fallo. Olvida la variable de entorno de staging.
  • Dice 'Done'. Pasas dos horas cazando bugs en producción.

Agent Team (Dev a Security a QA)

  • Agente Fullstack entrega la implementación, commit, hace handoff con un resumen y una lista de riesgos marcando el cambio de auth.
  • Agente Security lee el diff, audita la verificación de firma del webhook, escribe pistas de testing para QA en el payload de handoff.
  • Agente QA ejecuta las pistas de testing en el navegador integrado, da con un bug de idempotencia, pone qaPassed equals false, devuelve el ticket a Dev con la repro exacta.
  • Dev arregla, hace handoff de nuevo. QA pasa. El PM finaliza. El run va a done.

Mismo ticket, mismos modelos, mismo proyecto. Forma de trabajo distinta. El enfoque de equipo atrapa lo que el agente solo se pierde, porque cada rol tiene un brief enfocado y un handoff estructurado.

Dos formas de ejecutar el mismo equipo

El grafo dice quién hace qué. El modo dice cómo se encarnan esos roles, y lo eliges al construir el equipo. Uno conserva el contexto, el otro conserva la independencia. No hay una versión que haga las dos cosas, así que la decisión es tuya, equipo por equipo.

Un solo agente, todos los roles

Modo relevo

Una sola sesión ejecuta el equipo entero. Interpreta el primer rol, pasa su trabajo y se convierte en el siguiente, en la misma consola, sin reiniciar nunca. Entre dos roles no se resume nada, porque entre ellos no se pierde nada.

Lo que ganas
Lo que ganas: Continuidad total. El rol QA ya sabe por qué el rol Dev decidió lo que decidió, hasta el razonamiento, así que nadie vuelve a explicar una decisión tomada hace veinte minutos.
Lo que cuesta
Lo que cuesta: Es un solo agente cambiando de sombrero. La sesión que escribió el código es la que lo revisa, y una autorrevisión detecta menos que una mirada nueva.

Elige esto para un pipeline donde la continuidad importa más que una segunda opinión: un refactor, una migración, una feature larga en la que el contexto es el trabajo.

Cómo funciona el morphing de rol

Un agente por rol, hablando entre ellos

Modo equipo

Cada rol tiene su propia sesión y todas están vivas a la vez. Se escriben mientras trabajan: el tester le dice al desarrollador front qué se rompió, el desarrollador front le pregunta al desarrollador back cómo es de verdad el payload. Un compañero al que nadie ha escrito todavía arranca en el momento en que alguien le escribe.

Lo que ganas
Lo que ganas: Segundas opiniones de verdad. El código lo revisa alguien que no lo escribió, y un compañero que entra a mitad del run parte de una lectura neutra del diff en vez de su propio recuerdo de haberlo escrito.
Lo que cuesta
Lo que cuesta: El contexto se paga, no se hereda. Un compañero que entra lee las notas compartidas y el diff para ponerse al día, lo que cuesta tokens y tiempo que el relevo nunca gasta.

Elige esto cuando quieras que la revisión sea real: una pasada de seguridad, una crítica de diseño, una caza de bugs, cualquier cosa donde lo que sale mal es justamente dar el visto bueno al paso anterior sin cuestionarlo.

Cómo funciona la mensajería entre agentes

Conversación libre, o seguir el grafo

El modo equipo tiene un segundo interruptor, porque un equipo que solo puede hablar en una dirección es una cola con pasos de más. Déjalo desactivado y un compañero solo escribe a los roles a los que apunta su nodo: el grafo sigue siendo el contrato, que es lo que quieres cuando una puerta de calidad no se puede esquivar.

Actívalo y cualquiera escribe a cualquiera, en cualquier dirección y a varios a la vez. El tester informa al diseñador y al desarrollador back en el mismo mensaje; el desarrollador back le responde al diseñador directamente en vez de volver a pasar por el lead. El grafo sigue arrancando el run y sigue terminándolo, pero deja de decidir quién tiene permiso para hablar.

La confianza se mide, no se declara

Un agente que corrige su propio examen acabara aprobandose solo. Agent Teams mantiene el pipeline honesto con dos mecanismos.

El código de salida decide

Cualquier nodo puede declarar un comando de control: npm test, un lint, un build, cualquier cosa que devuelva un código de salida. Cuando el agente llama a team_complete_step, el runner ejecuta el comando en el workspace y escribe el resultado medido en el flag de enrutado. Verde: la ejecución avanza. Rojo: la salida de error aterriza al principio del contexto del siguiente agente, con el stderr real. Un agente que asegura que todos los tests pasan mientras la suite está en rojo es enrutado por la suite en rojo, no por su afirmación.

Cuatro ojos, al mismo tiempo

Divide un nodo en ramas paralelas: QA recorre los flujos mientras Seguridad audita el diff, cada uno en su propio agente, ciego a las conclusiones del otro. Un nodo de unión espera a todas las ramas, fusiona resúmenes, riesgos y flags, y enruta sobre el resultado combinado. Los conflictos booleanos se resuelven a false por diseño: un solo revisor en fallo basta para retener la release.

Dev → [ QA ∥ Security ] → Release gate

Cómo funciona un run de equipo

01

Abre la pestaña Teams

En la vista de proyecto, la pestaña Teams lista cuatro plantillas incluidas (Construir y verificar, Especificar construir verificar, Caza de bugs, Escudo de release) más los equipos que ya hayas guardado. Duplica una plantilla o pulsa 'New team'.

02

Construye el workflow en el canvas

Pon nodes de agente en el canvas React Flow. Para cada node, elige el rol (Fullstack, QA, Security, PM, etc.), el provider, el modelo, y unas líneas de instrucciones de paso. Conéctalos con edges. Añade condiciones a los edges si necesitas branching.

Dev → QA → PM
03

Configura el modo de handoff por node

Handoff auto: el agente llama team_complete_step cuando su trabajo está hecho, el runner toma el relevo. Handoff manual: el agente espera a que hagas clic en 'Hand off'. Mezcla ambos según necesidad.

04

Lanza el equipo

Desde un ticket de backlog, haz clic en 'Run with team'. Desde un slot de agente vacío, haz clic en 'Create as team'. El primer node spawnea como agente efímero en el workspace del proyecto.

05

Mira cómo ocurre el handoff

Cuando el agente N termina, AgentsRoom construye el payload de handoff (resumen vía el agente o vía Haiku, diff de git, riesgos, pistas de prueba, flags), añade una nota a NOTES.md, elige la conexión de salida correcta según los flags y pasa el relevo al agente N+1 con ese payload como contexto de entrada. Si el nodo declara un comando de control, el runner lo ejecuta primero: el código de salida medido, no la afirmación del agente, fija el flag de enrutado.

06

Loop, fin, finalización

Los bucles de feedback re-entran en el agente original (memoria completa preservada). Un node Await deja el run aparcado en una pregunta para ti y lo reanuda en cuanto respondes. El node final dispara awaiting-finalization y te avisa, móvil incluido. Haces clic en 'Finish run': los agentes se destruyen, sus PTYs se liberan y el ticket del backlog que originó la ejecución se cierra.

Comunicación inter-agente que sobrevive a todo

El detalle que la mayoría de las demos multi-agente se saltan. Aquí está lo que hace que Agent Teams aguante en runs largos y muchos cycles.

Los agentes Claude Code tienen una ventana de contexto y la compactan. El error clásico de los sistemas multi-agente es poner la coordinación de equipo solo en el system prompt. Después de dos cycles de /compact, el agente no tiene ni idea de que está en un equipo. AgentsRoom no hace eso.

Toda la coordinación de equipo vive en tres sitios que sobreviven a la compactación. Primero, un servidor MCP (agentsroom-team) expone tools (team_get_context, team_read_notes, team_post_note, team_read_inbox, team_ask, team_read_timeline, team_read_diff, team_complete_step). Los tools MCP los reenvía la CLI a Claude en cada turn, así que son inmunes a la compresión de contexto.

Segundo, un hook UserPromptSubmit corre antes de cada mensaje de usuario y prepende un pequeño recordatorio si hay notas nuevas o mensajes nuevos en la inbox de ese rol. Barato cuando no pasa nada, decisivo cuando sí.

Tercero, NOTES.md y state.json viven en disco en el workspace. El agente puede releerlos en cualquier momento con un Read simple o con team_read_notes. Sobreviven a crashes, reinicios, /clear, /compact y reboots de máquina. El system prompt nunca es la fuente de verdad, el disco y los tools MCP lo son.

Más allá del run

La inbox del equipo termina con el run. La lista del proyecto no.

Todo lo anterior está limitado a un run : los roles son nodos de un grafo, la inbox pertenece al run, y ambos desaparecen cuando acaba. Esa es la forma correcta para un pipeline que repites, y la equivocada para una pregunta que un agente querrá hacerle a otro el martes que viene.

La mensajería entre agentes es la otra capa. Los agentes guardados del proyecto son miembros permanentes con su propia dirección y su propia inbox, se escriben por su nombre desde cualquier CLI, y un mensaje sobrevive a un reinicio, a una caída y a un agente que estaba offline cuando se envió. No se ha quitado nada de Agent Teams : un miembro permanente puede lanzar un run, y un nodo de run nunca asciende a miembro permanente.

Ver la mensajería entre agentes

Lo que la gente construye con Agent Teams

Pipeline Dev a QA

El clásico. Fullstack entrega la feature. QA la valida en el navegador integrado, ejecuta las pistas de testing, firma. Equipo de dos nodes, corre en cada ticket del backlog.

Dev a QA con bucle de feedback

Como arriba, pero con un edge condicional: qaPassed equals false devuelve el ticket a Dev con las pistas de testing. Máx 3 cycles. Atrapa regresiones antes de que lleguen a un reviewer humano.

Dev a Security a QA

Para features que tocan auth, pagos o PII. Agente Security hace review del diff, marca riesgos, escribe pistas de testing para QA. Usado por equipos que entregan fintech, healthtech y SaaS B2B.

PM a Architect a Dev

Workflow spec-first. El agente PM convierte el ticket en una spec estructurada. El Architect elige el enfoque. El Dev implementa. Tres roles, separación limpia, decisiones trazables.

Fan-out Frontend, Backend, DevOps

División secuencial para features full-stack. Frontend entrega la UI. Backend entrega la API. DevOps añade la config de infra. Cada rol trabaja en su área, hace handoff con un diff limpio.

Marketing a SEO a i18n

Sí, AgentsRoom Teams no es solo para código. Marketing escribe el copy de la landing. SEO inyecta los keywords. Localization traduce a 14 idiomas. Un equipo, un ticket, un ship.

Escudo de release: QA y Seguridad en paralelo

Un nodo dev se divide en QA y Seguridad corriendo lado a lado, y una puerta de release fusiona ambos informes. Incluido con la app como plantilla. Todo el escudo vuelve al Dev si cualquiera de las ramas reporta un problema.

Caza de bugs: reproducir antes de corregir

Un agente QA reproduce el bug y anota los pasos exactos. Un dev corrige la causa raíz. Un segundo QA repite los mismos pasos para demostrar el arreglo. Se acabó el 'en mi máquina funciona'.

Cómo se compara con otros enfoques multi-agente

La orquestación multi-agente es un buzzword saturado. Aquí está lo que de verdad entrega, y dónde encaja AgentsRoom Teams.

Anthropic Subagents (tool Task, .claude/agents) permiten que una sesión Claude única delegue a agentes helper especializados. Genial para delegación inline, pero la sesión padre sigue siendo el coordinador y un contexto único. AgentsRoom Teams está un nivel por encima: cada node de equipo es una sesión Claude top-level separada con su propia ventana, su propio estado, su propio scrollback. CrewAI, AutoGen y LangGraph son frameworks Python excelentes para flows multi-agente, pero viven fuera de tu IDE y no corren CLIs reales de Claude Code, Codex o Antigravity end-to-end en tu repo local. n8n, Make, Pipedream y Retool entregan el mismo tipo de editor canvas que usamos, pero son plataformas de automatización generalistas, no construidas para agentes IA de código. AgentsRoom Teams es el editor de workflow multi-agente estilo canvas, pero conectado específicamente a tus agentes CLI, tu proyecto, tu git, tus terminales y tu navegador.

Claude subagentsTask toolCrewAIAutoGenLangGraphn8nMakePipedreamRetoolTemporalAirflowPrefectDagster

Si construyes sistemas agénticos en Python, sigue con CrewAI o LangGraph para pipelines de producción. Si entregas código con Claude, Codex, GitHub Copilot CLI, Cursor o cualquiera de los otros 10 CLI de agente que AgentsRoom soporta, Agent Teams es el workflow de equipo que corre donde de verdad codeas.

FAQ

¿En qué se diferencia esto de los subagents Claude Code (el tool Task, .claude/agents)?

Los subagents Claude son delegaciones inline desde una sesión Claude padre única. El padre decide cuándo llamar a un subagent, el subagent corre en una ventana de contexto aislada, devuelve un resultado, y el padre sigue. AgentsRoom Teams está un nivel por encima: cada node es una sesión Claude Code top-level con su propia terminal, su propio estado y su propio scrollback. Ves a cada agente correr en vivo en su propia pestaña, puedes hablar con cualquiera en cualquier momento, puedes pausar el equipo, cambiar el workflow y reanudar. No es un reemplazo de los subagents Claude, puedes usar ambos perfectamente. Un node de equipo puede usar subagents internamente.

¿Esto funciona solo con Claude Code?

Funciona con los 14 CLI de agente que AgentsRoom soporta (Claude Code, Codex CLI, GitHub Copilot CLI, Cursor y 10 más). Cada node de equipo elige su propio provider y modelo. Los tools de coordinación de equipo basados en MCP funcionan idénticamente en todos los providers porque están expuestos a través del Model Context Protocol estándar. Puedes correr un equipo con Codex en el node backend pesado y Haiku en el node QA si es lo que encaja con tu presupuesto y tu latencia.

¿Qué es un payload de handoff?

Un objeto estructurado que viaja de un agente al siguiente. Campos: featureSummary (una descripción corta de lo que se acaba de entregar), changedFiles (git diff name-status), touchedAreas (UI, API, DB, config), risks (cualquier cosa por la que el siguiente agente debería preocuparse), testHints (prioridades para QA), flags (booleanos como qaPassed, usados por edges condicionales). El agente llama team_complete_step con este payload, el runner lo valida del lado servidor, el siguiente agente lo recibe como su contexto inicial.

¿Los agentes pueden ir y volver de verdad (Dev a QA a Dev)?

Sí. Cuando un node se vuelve a entrar (cycle mayor que 1), AgentsRoom no spawnea un agente nuevo. Reutiliza el agente original del cycle 1, escribe el nuevo payload de handoff directamente en su terminal existente, y el agente conserva toda su memoria de sesión Claude de los cycles previos. Esto es crítico: un agente Dev que ya sabe lo que QA marcó la vez anterior arregla el bug. Un agente Dev fresco sin memoria simplemente repetiría el mismo error.

¿Qué pasa si QA rechaza a Dev para siempre?

La config del equipo tiene un guard de max-cycles, por defecto 3. Cuando se alcanza el tope, el run pausa con estado 'blocked' y te espera. Puedes finalizar el run, hacer un handoff manual una vez más, o cancelarlo todo. Sin bucles infinitos, sin facturas sorpresa de la noche.

¿Todos los agentes del equipo comparten el mismo workspace git?

Sí. El equipo corre en un workspace único y una rama única (o un worktree si usas la feature Worktrees de AgentsRoom). Cada agente ve el trabajo del anterior a través de git. El payload de handoff incluye un diff git contra el baseline del run para que el siguiente agente sepa exactamente qué es nuevo.

¿Esto requiere una suscripción extra?

No. Teams es parte de AgentsRoom. Traes tus propias keys de provider (Claude, Codex, GitHub Copilot CLI, Cursor y otros 10 CLI de agente) y pagas solo por los tokens que usas, como con un agente único. Correr un equipo Dev a QA en un ticket pequeño normalmente cuesta lo mismo que correr un agente Fullstack único, porque Haiku/Sonnet en el paso de QA es barato.

¿Dónde se guardan los equipos? ¿Se commitean a git?

Los equipos de proyecto viven con la room, sincronizados con tu cuenta y cacheados en {project}/.agentsroom/teams-cache.json (gitignored). Los equipos globales también se sincronizan con tu cuenta: tu biblioteca te sigue de máquina en máquina, con ~/.agentsroom/teams/ como caché offline. Las plantillas incluidas se quedan en local: cada máquina las instala en su propio idioma.

¿Qué pasa si un agente crashea o la app reinicia en mitad del run?

El estado de la ejecución se persiste en disco en {workspace}/.agentsroom/team-runs/{runId}/ (state.json, NOTES.md, inbox/, timeline.jsonl), con escrituras atómicas y notas append-only. Una ejecución interrumpida se reanuda al reiniciar la app: el orquestador reentra en el paso activo, reabre el terminal y el agente recupera su contexto desde las notas y las herramientas de equipo. Una ejecución cuyo equipo fue borrado se cierra automáticamente en vez de quedarse ahí para siempre.

¿Puedo correr varios equipos en paralelo en distintos tickets?

Sí. Cada ejecución es independiente, identificada por su runId. Puedes tener tres equipos distintos vivos en tres tickets del mismo proyecto. Dentro de una ejecución, el flujo sigue tu grafo: secuencial por defecto, paralelo donde dibujes ramas paralelas (por ejemplo QA y Seguridad revisando a la vez), siempre con una unión determinista.

De verdad pueden correr dos agentes a la vez?

Sí. Dibuja dos conexiones sin condición desde un nodo y ambos destinos corren como ramas paralelas, cada uno en su propio agente y terminal. Las ramas tienen un nodo de profundidad y deben converger en un nodo de unión común, que el editor valida antes de dejarte lanzar. Cuando todas las ramas han terminado, la unión recibe un payload fusionado: resúmenes etiquetados por rol, riesgos y pistas de prueba deduplicados, y flags fusionados con una regla fail-safe (un conflicto booleano se resuelve a false).

Cómo funcionan exactamente las puertas de calidad?

Escribes un comando de shell en el nodo, por ejemplo npm test, y opcionalmente un nombre de flag (checkPassed por defecto). Cuando el agente señala el fin de su paso, AgentsRoom ejecuta el comando en el workspace con un tope de cinco minutos. Código de salida 0 escribe true en el flag, cualquier otro escribe false, sobrescribiendo lo que el agente haya declarado sobre sí mismo. Si falla, los últimos kilobytes de salida viajan al siguiente agente: la vuelta atrás aterriza con el stack trace real, y el resultado se ve en la timeline de la ejecución.

Puede un paso cargar mis procedimientos de la Skills Library?

Sí. Cada nodo puede fijar skills de tu Skills Library, de proyecto o globales. El agente recibe la instrucción de cargarlas antes de empezar el paso: una checklist de revisión, un runbook de despliegue o un procedimiento de pruebas se aplica en cada ejecución, en vez de depender de la memoria del agente.

¿AgentsRoom revisa el grafo de mi equipo antes de ejecutarlo?

Sí. El editor ejecuta una serie de comprobaciones del grafo y separa los errores bloqueantes de las advertencias. Los errores detienen la ejecución: falta un nodo Start o End, conexiones duplicadas, dos conexiones con las mismas condiciones, una conexión cuyas condiciones se contradicen, un fan-out inválido. Las advertencias no: un nombre de flag rodeado de espacios, una condición en una conexión que sale de Start, un nodo cuyas conexiones salientes son todas condicionales y donde la ejecución puede quedarse parada. Ambas se listan en un panel de comprobaciones y las conexiones culpables se recolorean en el lienzo, así que corriges el grafo antes de perder una ejecución por él.

¿Puede un agente modificar el equipo en el que se está ejecutando?

No, y es deliberado. Mientras una ejecución sigue viva, la definición del equipo queda congelada frente a las escrituras que llegan por las herramientas MCP: nodos, conexiones, tope de ciclos, instrucciones de paso, skills, comando de control, rol, proveedor y modelo son de solo lectura para los agentes; una skill cargada por la ejecución tampoco se puede reescribir, y el bloqueo no se puede esquivar borrando y recreando el equipo. Un agente no debe reescribir la regla que lo gobierna. Tú sigues editándolo todo desde la interfaz en cualquier momento.

¿Puedo lanzar y seguir la ejecución de un equipo desde el teléfono?

Sí. El compañero móvil puede arrancar un equipo en un proyecto, muestra un banner de ejecución con el progreso de cada paso y da acceso al terminal del agente que está trabajando en ese momento. La ejecución en sí sigue corriendo en tu escritorio, a través de las CLI reales, exactamente igual que si la hubieras lanzado allí.

¿Elijo modo relevo o modo equipo?

Pregúntate en qué fallaría el run. Si fallaría por perder el hilo, elige relevo: una sola sesión interpreta todos los roles y nunca se reexplica una decisión a sí misma. Si fallaría por darse la razón a sí mismo, elige equipo: los roles corren como agentes separados, así que el que revisa el código no es el que lo escribió. El relevo es el modo por defecto porque es lo que ya hace todo equipo construido antes de que existiera el ajuste, no porque sea mejor.

En modo equipo, ¿arrancan todos los agentes a la vez?

No. Un compañero arranca la primera vez que hace falta, ya sea porque el grafo llega a su paso o porque otro agente le escribe, y a partir de ahí sigue vivo el resto del run. Así, un equipo de cuatro roles no quema cuatro sesiones para responder a una pregunta que solo afecta a dos, y un rol al que se escribe en el ciclo tres sigue siendo el mismo agente que respondió en el ciclo uno.

¿Un compañero recuerda lo que hicieron los demás?

Solo lo que puede leer. Un compañero que entra a mitad del run tiene su propia sesión y ningún recuerdo del trabajo, que es exactamente por lo que su opinión vale algo. Se pone al día con las notas compartidas, la timeline del run y el diff de git desde que empezó el run, y todo eso lo lee con sus propias herramientas. Esa lectura es el coste del modo, y es la razón por la que el modo relevo sigue existiendo.

¿Puedo impedir que los agentes se escriban en cualquier orden?

Sí, y es lo que viene por defecto. Con la conversación libre desactivada, un compañero solo puede escribir a los roles a los que apunta su nodo en el grafo, así que una puerta de calidad no se puede esquivar preguntándole a otro. Actívala cuando quieras un equipo de verdad: cualquiera escribe a cualquiera, en cualquier dirección y a varios a la vez. En ambos casos el grafo sigue arrancando el run y sigue terminándolo.

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