MAGELLAN: Un sistema autónomo de descubrimiento científico con 15 agentes construido sobre Claude Code
Arquitectura del Sistema e Implementación
MAGELLAN está construido completamente en Claude Code con 15 agentes personalizados definidos en .claude/agents/, coordinados por un orquestador. El sistema utiliza fijación de modelos: cada agente tiene model: opus o model: sonnet en el frontmatter para garantizar niveles de esfuerzo independientemente de la configuración de sesión.
Opus maneja razonamiento profundo entre dominios a través de cuatro agentes: Explorador, Generador, Crítico y Puerta de Calidad. Sonnet maneja tareas estructuradas a través de tres agentes: Explorador de Literatura, Clasificador y Validador Computacional.
Flujo de Trabajo y Patrones
El orquestador (Opus con interruptor de circuito de 200 turnos) distribuye a los subagentes y nunca ejecuta fases en línea. El sistema implementa bucles de reflexión mediante prompts de agentes: AUTO-CRÍTICA (Generador), META-CRÍTICA (Crítico) y VERIFICACIÓN DE CALIDAD OBJETIVO (Explorador).
Los ciclos adaptativos se ajustan según los resultados: finalización temprana si las 3 mejores hipótesis tienen puntuación >= 7.0, extensión al ciclo 3 si la tasa de supervivencia es < 30%. Después del pipeline, ocurre validación entre modelos mediante scripts bash que llaman a las APIs de GPT-5.4 y Gemini 3.1 para revisión independiente.
Resultados y Disponibilidad
Después de 19 sesiones, el sistema ha propuesto aproximadamente 260 hipótesis, con alrededor del 60% eliminadas por el pipeline adversario. Todos los resultados están disponibles en el sitio web del proyecto con metodología completa.
El sistema es de código abierto bajo licencia Apache 2.0. Los detalles del pipeline de Claude Code, descubrimientos e información de contribución están disponibles a través de los enlaces del proyecto.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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