Configuración de Orquestación Multi-IA Utilizando Claude Code con GPT y Gemini

Configuración de Desarrollo Multi-IA

Un desarrollador describe su flujo de trabajo utilizando tres modelos de IA orquestados juntos en un único entorno de desarrollo. La configuración aborda el problema de perder contexto entre sesiones implementando un sistema persistente basado en archivos.

Implementación de la Capa de Contexto

El sistema utiliza archivos markdown como protocolo para mantener el contexto entre sesiones:

• CLAUDE.md - Archivo operativo principal que contiene proyectos, preferencias, restricciones y estado de la sesión actual
• PROFILE.md - Contiene la identidad profesional incluyendo antecedentes, estilo de comunicación y patrones de decisión
• SESSION_LOG.md - Registra cada sesión con lo que se hizo, se decidió y está pendiente, organizado del más nuevo al más antiguo
• .claude/history/ - Directorio donde un agente de cierre de sesión captura aprendizajes, decisiones, hallazgos de investigación e ideas en archivos separados

El desarrollador reporta tener 50+ archivos de conocimiento después de tres meses de uso. Al final de cada bloque de trabajo, dicen "cierra la sesión" para activar el sub-agente Cierre de Sesión que actualiza los registros de sesión, historial de conocimiento, mejoras del espacio de trabajo y seguimiento de ROI.

Tres Modelos de IA en un Solo Espacio de Trabajo

La configuración utiliza tres suscripciones de IA:

• Claude Code (Opus 4.6) - Sirve como el orquestador manejando trabajo profundo, análisis complejo, sistema de habilidades y gestión de sesiones
• GPT-5.4 vía Codex CLI - Maneja revisión de código, implementación y depuración (llamado Dario)
• Gemini 3.1 Pro - Realiza investigación web, integración con Google Workspace y análisis multimodal (llamado Irene)

Cada modelo tiene su propio archivo SOUL.md que define identidad, misión, fortalezas y límites:

• De Claude: .claude/SOUL.md
• De GPT: .codex/SOUL.md
• De Gemini: .gemini/SOUL.md

También tienen archivos operativos (AGENTS.md para GPT, GEMINI.md para Gemini) que especifican qué leer al inicio de la sesión, qué reglas seguir y quiénes son los otros compañeros.

Integración y Comunicación

Los tres modelos leen los mismos archivos de contexto (CLAUDE.md, PROFILE.md, SESSION_LOG.md y el directorio de historial), asegurando conocimiento compartido entre sesiones.

Los modelos pueden llamarse entre sí usando comandos CLI sin API o middleware:

codex exec --skip-git-repo-check "Revisa esta función para casos extremos"
gemini -m gemini-3-flash-preview -p "Busca benchmarks recientes sobre X"
claude -p "Resume las últimas 3 entradas del registro de sesión"

Toda la configuración se ejecuta dentro del IDE Antigravity de Gemini con tres terminales para los tres modelos en la misma pantalla.

Capas Adicionales

Una capa asíncrona utiliza OpenClaw (en suscripción de OpenAI) para manejar trabajos programados como tareas de investigación recurrentes, verificaciones de datos y canalizaciones de contenido. Los tres modelos en el IDE pueden activar o interactuar con estos trabajos.

Un Servidor MCP personalizado se conecta a un bot de Telegram para notificaciones. Cuando una tarea toma tiempo, el modelo notifica al desarrollador cuando se completa, permitiendo flujos de trabajo paralelos sin supervisión constante del terminal.