Construyendo un Pipeline de 20 Agentes con Claude Code: Menos IA, Más Estructura

Un desarrollador en r/ClaudeAI compartió su experiencia construyendo una canalización de 20 agentes con Claude Code para automatizar flujos de trabajo diarios en Gmail, Calendar, Notion, LinkedIn, rastreadores web y APIs locales. El sistema reemplazó una hora de revisión manual cada mañana.

El problema con el enfoque monolítico

La primera versión era una sola conversación larga con Claude que manejaba todo: orden, lógica, todas las tareas. Este "monolito" funcionó hasta alrededor de 100K tokens, luego el modelo comenzó a perder el hilo, repitiendo pasos, saltándose otros, sin forma de depurar porque todo vivía en un solo contexto.

La solución: arquitectura basada en agentes

El desarrollador dividió el sistema en agentes individuales, cada uno con un trabajo. Cada agente es un archivo markdown con su tarea. Un orquestador lee el archivo, reemplaza variables y lo ejecuta usando la herramienta Agent—sin LangChain ni CrewAI.

La capa de comunicación es simple: los agentes no comparten contexto. Cada uno escribe un archivo JSON en un directorio (uno por día), con archivos como calendar.json, gmail.json, notion.json, leads.json, hitlist.json. El siguiente agente lee ese archivo. Este enfoque proporciona visibilidad completa—puedes abrir cualquier archivo para ver exactamente lo que produjo un agente. El desarrollador llama a esto "contención del radio de explosión": si un agente falla, los demás continúan.

Elementos estructurales clave

• Orquestador no-IA: Un archivo markdown que especifica "ejecuta estos 4 agentes en paralelo, espera a todos, verifica que sus archivos de salida existan, luego ejecuta la siguiente fase". El sistema tiene 9 fases, algunas paralelas, algunas secuenciales.
• Validación de Fase 0: Verifica que todas las herramientas estén conectadas. Si Gmail o Notion están caídos, se detiene completamente—sin ejecuciones parciales que parezcan completas.
• Compresión no-IA: El sistema pregunta "¿1 a 5?" al inicio para determinar capacidad. Esto escribe un archivo JSON con reglas: número bajo limita todo a 5 acciones, omite cualquier cosa de más de 30 minutos; número alto ejecuta la rutina completa.
• Archivo de reglas de estilo: Un archivo de texto plano que cada agente de contenido lee antes de escribir. Esto solucionó el problema de múltiples agentes escribiendo mensajes de contacto que sonaban como IAs diferentes—antes de esto, cero respuestas; después, conversaciones reales.

La idea central

El desarrollador descubrió que cada vez que algo se rompía, la solución nunca era una mejor instrucción. Era agregar estructura alrededor de la IA. Las partes de IA funcionaban—lo que fallaba era la secuenciación, comunicación entre agentes, manejo de errores y volumen de salida. Cada vez, la respuesta era una pieza de software, no un modelo más inteligente.

El desarrollador, que proviene de un fondo de Investigaciones de Inteligencia de Amenazas, ha publicado una versión genérica en https://github.com/assafkip/kipi-system para que otros puedan construir sistemas similares para sus dominios.