Dividir investigaciones complejas entre subagentes en paralelo
Problema que resuelve
Una búsqueda secuencial cubre mal preguntas abiertas con muchas líneas independientes y puede agotar el contexto antes de sintetizar.
Agente o sistema utilizado
Claude multiagente
Sistema multiagente de investigación
Claude Opus coordinador, subagentes Claude Sonnet, búsqueda y agente de citas
Por qué aquí sí interviene un agente
Divide una pregunta abierta, coordina búsquedas paralelas y consolida la evidencia antes de responder.
IDEA PARA ADAPTAR
Una prueba pequeña para empezar
Divide una investigación acotada en tres frentes independientes, exige fuentes en cada uno y revisa contradicciones antes de permitir la síntesis final. Idea de Limitless AI; no probada.
Procedimiento
- Clasificar la complejidad y dividir la pregunta en objetivos independientes.
- Dar a cada subagente objetivo, límites, formato y fuentes preferidas.
- Ejecutar búsquedas en paralelo, empezando amplio y afinando.
- Condensar la evidencia de cada línea y devolverla al coordinador.
- Sintetizar, comprobar huecos y añadir citas verificables.
Lo que reporta la fuente
Anthropic reporta 90,2% mejor desempeño que un agente único en su evaluación interna y hasta 90% menos tiempo en consultas complejas tras paralelizar.
Artículo técnico con arquitectura y evaluación interna; no replicada por Limitless AI.
Estado de validación: No reproducido por Limitless AI.
Adaptado por Limitless AI
Prompt reutilizable
Divide la pregunta en líneas realmente independientes. Para cada subagente define objetivo, límites, fuentes y formato. Ejecuta en paralelo, exige enlaces y separa hechos, inferencias y lagunas antes de sintetizar.
Prompt adaptado o propuesto con fundamento editorial; no probado por Limitless AI.
Limitaciones
El prompt no fue probado. La fuente advierte un consumo cercano a 15 veces el de un chat y desaconseja usarlo en tareas simples.
Fuente original
Anthropic Engineering
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