Una guía práctica del subagente de código Claude para 2025

Probablemente hayas oído hablar mucho últimamente del término "flujos de trabajo agénticos". Es la emocionante idea de una IA que no solo responde a una única pregunta, sino que puede gestionar un proyecto completo, desglosando un gran problema, asignando las partes a asistentes especializados y luego uniéndolo todo para dar una respuesta final.

El subagente de Claude Code es un ejemplo perfecto de esto en acción, creado específicamente para que los desarrolladores creen este tipo de sistemas complejos y automatizados. Pero, ¿qué hace realmente y es algo que todo el mundo puede usar de forma realista?

Esta guía está aquí para ir más allá de las exageraciones. Desglosaremos qué es el subagente de Claude Code, mostraremos cómo funciona en la práctica y tendremos una conversación honesta sobre sus limitaciones, especialmente para equipos fuera del área de ingeniería (como el de soporte al cliente) que necesitan una potente automatización sin el dolor de cabeza de un proyecto de desarrollo a gran escala.

¿Qué es un subagente de Claude Code?

En pocas palabras, un subagente de Claude Code es como un ayudante temporal y especializado que la IA principal de Claude puede activar para manejar una tarea específica y enfocada.

Imagina que eres un gestor de proyectos tratando de completar un gran informe. En lugar de hacer toda la investigación, redacción y corrección tú mismo, delegarías. Podrías pedirle a un investigador que recopile los datos, a un redactor que elabore el informe y a un corrector que lo revise. Cada persona hace su parte y te entrega un resumen de su trabajo. Luego, tomas esos resúmenes y montas el informe final.

Así es básicamente como funciona un subagente de Claude Code. Cada uno recibe su propio conjunto de instrucciones (un system prompt), una lista de herramientas aprobadas (como leer archivos o ejecutar comandos) y su propia memoria separada (una ventana de contexto). Esto no es simplemente un interruptor que activas; es un flujo de trabajo que los desarrolladores tienen que construir desde cero con instrucciones y código muy específicos.

Los tres componentes principales de un flujo de trabajo de subagente de Claude Code

Para entender realmente lo que un subagente de Claude Code puede hacer (y lo que no), es útil mirar bajo el capó. Comprender cómo encajan las piezas te muestra tanto su poder para los desarrolladores como por qué se complica para todos los demás.

El modelo de delegación y ejecución en cadena del subagente de Claude Code

Todo comienza cuando el agente principal de IA recibe una tarea demasiado grande para manejarla de una sola vez. Descompone el trabajo en pasos más pequeños y luego escribe un nuevo prompt para pasar una parte de la tarea a un subagente. Por ejemplo, si la tarea principal es "Refactorizar el módulo de autenticación", el agente principal podría asignar primero una tarea a un subagente "planificador" para que simplemente lea y entienda el código existente.

Luego, los desarrolladores usan "hooks", que son básicamente pequeños scripts que se ejecutan automáticamente cuando algo sucede (como cuando un subagente termina su trabajo), para conectar estos agentes en una secuencia. Esto crea una tubería donde la salida de un agente puede iniciar el siguiente. Como puedes imaginar, esto implica configurar archivos de configuración y escribir código, lo que lo mantiene firmemente en el ámbito de los desarrolladores.

Ventanas de contexto aisladas y comunicación en un subagente de Claude Code

Una de las características definitorias aquí es que cada subagente de Claude Code trabaja en su propia burbuja. No tiene idea de lo que el agente principal o cualquier otro subagente está haciendo o pensando.

Para ciertas tareas, este aislamiento es una gran ventaja. Un subagente de "investigación" puede buscar en docenas de documentos para encontrar una respuesta sin saturar la memoria del agente principal con toda esa información adicional. Simplemente regresa con un resumen ordenado.

Pero para muchas necesidades empresariales, este aislamiento es un gran problema. Los subagentes no pueden colaborar realmente o construir sobre el trabajo de los demás a medida que avanzan. El agente principal se queda esperando a que lleguen todos los informes finales antes de poder unir las piezas. Esto puede ser lento y a veces significa que se pierde contexto importante en el camino.

Configuración y permisos de herramientas del subagente de Claude Code

Los subagentes no aparecen por arte de magia. Un desarrollador tiene que crearlos, ya sea construyendo archivos Markdown con instrucciones especiales o utilizando herramientas específicas de línea de comandos.

Dentro de estas configuraciones, los desarrolladores deben ser muy claros sobre qué herramientas puede usar cada subagente, como "Read", "Write" o "Bash" (para ejecutar comandos). Esta es una buena medida de seguridad, ya que no querrías que un agente de investigación comenzara a eliminar partes de tu base de código por accidente. Pero también agrega otra capa de configuración y mantenimiento a todo el proceso.

Casos de uso y limitaciones del subagente de Claude Code

El modelo de subagente de Claude Code es una potencia para ciertos trabajos técnicos, pero su diseño crea algunos verdaderos quebraderos de cabeza para los flujos de trabajo empresariales, especialmente en el soporte al cliente, donde la velocidad, el conocimiento compartido y la facilidad de uso lo son todo.

Casos de uso comunes del subagente de Claude Code en el desarrollo

Para darte una mejor idea de para qué está diseñado, aquí tienes algunos ejemplos de dónde un subagente de Claude Code funciona realmente bien:

• Generación y revisión de código: Podrías configurar un flujo de trabajo donde un subagente escribe una nueva funcionalidad y, tan pronto como termina, un segundo subagente "revisor" interviene automáticamente para verificar la calidad del código, las fallas de seguridad y los errores de guía de estilo.

• Depuración compleja: Un desarrollador podría tener un subagente intentando reproducir un error mientras otro revisa simultáneamente los archivos de registro para encontrar la causa raíz.

• Investigación y análisis: Al enfrentar una pregunta técnica complicada, el agente principal puede crear varios subagentes para investigar diferentes soluciones al mismo tiempo. Cada uno informa con sus hallazgos, y el agente principal lo une todo en una recomendación final.

Limitaciones clave del subagente de Claude Code para los equipos de soporte

Aunque todo eso es genial para los desarrolladores, este enfoque comienza a desmoronarse cuando intentas aplicarlo a un equipo de soporte al cliente.

• Alta barrera técnica: Seamos realistas, configurar y gestionar un flujo de trabajo de subagentes requiere que te sientas cómodo con el scripting de shell, los archivos de configuración y la línea de comandos. No es una herramienta de autoservicio que un gerente de soporte pueda simplemente tomar y usar. Esto está a años luz de plataformas como eesel AI, que ofrecen integraciones con un solo clic y una configuración tan simple que puedes estar operativo en minutos, no en meses.

• Conocimiento fragmentado: La idea de agentes aislados es exactamente lo opuesto a lo que necesita un equipo de soporte. Un buen soporte al cliente se basa en un cerebro único y compartido que extrae información de todo el conocimiento disponible, como tickets pasados, artículos del centro de ayuda, wikis internas y documentos del equipo. eesel AI está diseñado para unificar instantáneamente tu conocimiento, conectándose a fuentes como Confluence, Google Docs y tickets pasados de Zendesk para dar respuestas consistentes y precisas desde un solo lugar.

• Falta de control y visibilidad: Una vez que un subagente se pone a trabajar, no puedes ver realmente lo que está "pensando" en tiempo real. Solo tienes que esperar a que termine su tarea y entregue el resultado final. Ese enfoque de caja negra hace que sea difícil de gestionar, probar o confiar en él para cualquier cosa de cara al cliente. En contraste, el potente modo de simulación de eesel AI te permite probar tu IA en miles de tus propios tickets históricos, para que puedas ver exactamente cómo se desempeñará y obtener una tasa de resolución predecible antes de que hable con un cliente.

Precios y costos operativos del subagente de Claude Code

Puedes acceder a Claude Code y sus funciones de subagente a través de una suscripción a Claude.ai Max o utilizando la API de Anthropic y pagando por tu uso de tokens.

Pero las tarifas de suscripción o de la API son solo la punta del iceberg. El verdadero costo "oculto" es la enorme cantidad de tiempo de desarrollo continuo necesario para construir, probar y mantener estos flujos de trabajo agénticos. Esto no es algo que configuras y te olvidas; es un proyecto de ingeniería interno que necesitará cuidado y atención constantes.

Para la mayoría de las empresas, una plataforma con precios claros y predecibles tiene mucho más sentido. Por ejemplo, eesel AI tiene planes de precios sencillos que no te cobran por resolución. Eso significa que tus costos no se dispararán de repente a medida que crezca tu volumen de soporte, dándote una solución que escala con tu negocio.

Un camino más simple hacia la IA agéntica

Entonces, ¿cuál es la alternativa para los equipos que quieren los resultados de la IA agéntica, como flujos de trabajo de múltiples pasos inteligentes y automatizados, sin contratar a todo un equipo de ingeniería de IA? La respuesta es una plataforma que fue construida desde el primer día para el soporte.

eesel AI te da todo el poder de un flujo de trabajo agéntico pero a través de una interfaz intuitiva y sin código que cualquiera puede usar.

Construye flujos de trabajo con un motor visual, no con código

En lugar de luchar con scripts y archivos de configuración, puedes usar el sencillo editor de prompts de eesel AI para decirle a tu IA cómo comportarse, qué tono usar y cuándo escalar un ticket. Y en lugar de encadenar agentes con código personalizado, puedes crear potentes "Acciones de IA" que permiten a tu IA buscar información de pedidos, clasificar tickets o llamar a un servicio externo, todo desde una interfaz amigable.

Unifica el conocimiento en lugar de aislarlo

La verdadera magia de eesel AI es su capacidad para crear un cerebro único y fiable para toda tu operación de soporte. No necesita pasar resúmenes entre agentes aislados porque aprende de todo a la vez: tus tickets pasados, tu centro de ayuda y todos tus documentos internos. Esto asegura que cada respuesta sea consistente, consciente del contexto y basada en la imagen completa de tu negocio.

Característica	Enfoque del subagente de Claude Code	Enfoque de la plataforma eesel AI
Tiempo de configuración	Días a semanas	Minutos
Habilidades requeridas	Ingeniería de software, CLI, scripting	Sin código, edición de prompts
Manejo del conocimiento	Ventanas de contexto aisladas, síntesis manual	Base de conocimiento unificada de todas las fuentes
Control del flujo de trabajo	Basado en código (hooks, scripts)	Motor de flujo de trabajo visual, acciones personalizadas
Pruebas	Pruebas manuales, sin simulación incorporada	Potente simulación en tickets históricos
Usuario ideal	Desarrollador que crea herramientas de IA personalizadas	Equipos de soporte y TI que automatizan flujos de trabajo

Este video explica cómo configurar y aprovechar los subagentes de Claude Code para crear aplicaciones.

El subagente de Claude Code: de herramienta para desarrolladores a solución empresarial

El subagente de Claude Code es una herramienta realmente genial y poderosa. Ofrece a los desarrolladores una flexibilidad increíble para construir sistemas de IA personalizados desde cero y demuestra hasta dónde ha llegado esta tecnología.

Pero su complejidad, su conocimiento aislado y su alto mantenimiento la convierten en la herramienta equivocada para la mayoría de los equipos empresariales, especialmente aquellos en primera línea en soporte o TI. Esos equipos necesitan resultados, no otro proyecto de ingeniería que gestionar.

Para ellos, una plataforma de IA dedicada es la opción más inteligente. Obtienes todos los beneficios de la automatización avanzada de múltiples pasos sin necesidad de construirlo y mantenerlo todo tú mismo.

¿Listo para crear potentes agentes de IA para tu equipo de soporte sin escribir una sola línea de código? Prueba eesel AI gratis y descubre lo rápido que puedes empezar a automatizar tus flujos de trabajo con una IA que aprende de todo tu conocimiento existente.