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Caso de usoProgramación

Crear un compilador de C con un equipo de agentes en paralelo

Nicholas Carlini puso a 16 agentes de Claude a trabajar a la vez durante dos semanas y obtuvo un compilador capaz de construir Linux 6.9.

ParaprogramarConClaudeLo contó AnthropicDificultad avanzada

A quién le sirve. Equipos de ingeniería y programadores avanzados que quieren entender cómo se coordinan varios agentes en un proyecto grande; el original fue un experimento muy caro, pero el método se puede probar a pequeña escala.

Qué hicieron

Nicholas Carlini lanzó 16 agentes de Claude en un bucle sin fin, cada uno en su propio contenedor Docker (un entorno aislado), subiendo su trabajo a un repositorio git compartido. Los agentes se reservaban tareas creando archivos de bloqueo, se mezclaban el trabajo unos a otros y no había ningún coordinador. El trabajo principal de Carlini fue preparar pruebas, integración continua y un oráculo basado en GCC para que los agentes arreglaran en paralelo distintos fallos del núcleo.

Cómo salió

Unas 2.000 sesiones dieron un compilador en Rust de 100.000 líneas que construye Linux 6.9 en x86, ARM y RISC-V y supera el 99 % de la mayoría de las baterías de pruebas. Aún llama a GCC para x86 de 16 bits, su ensamblador y su enlazador tienen fallos y su código resultante es poco eficiente.

Conviene saber

Costó algo menos de 20.000 dólares en uso de la API durante dos semanas, y la calidad de las pruebas decidió si los agentes se mantenían en el camino. Ejecútalo en un contenedor.

Qué necesitas

  • Claude Code, o acceso a la API de Claude, que es una conexión directa de programa a programa, con créditos suficientes
  • Un repositorio git compartido, que es el sitio donde se guarda y se mezcla el trabajo de todos
  • Contenedores, que son entornos aislados donde trabaja cada agente
  • Una batería de pruebas automáticas que digan si el trabajo está bien
  • Un presupuesto máximo fijado de antemano

Cómo hacerlo tú, paso a paso

  1. Elige una herramienta pequeña, por ejemplo un conversor de Markdown a HTML.
  2. Pide primero una especificación breve y una batería de pruebas, antes de escribir código.
  3. Divide el trabajo en piezas independientes que no se pisen entre sí.
  4. Pide que use subagentes, que son ayudantes de IA que se reparten el trabajo, para implementar las piezas en paralelo.
  5. Ejecuta todo dentro de un contenedor para que los agentes no toquen el resto de tu ordenador.
  6. Deja que sigan hasta que pasen todas las pruebas.
  7. Pide un resumen de lo que construyó cada subagente y de las pruebas que tuvo que saltarse.
Pruébalo con Claude
Quiero construir desde cero una herramienta pequeña, [herramienta, por ejemplo un conversor de Markdown a HTML en Python], empezando por la especificación. Primero escribe una especificación breve y una batería de pruebas en esta carpeta; luego divide el trabajo en piezas independientes y usa subagentes para implementarlas en paralelo. Habrás terminado cuando pasen todas las pruebas, y entonces dame un resumen de lo que construyó cada subagente y de las pruebas que hayas tenido que saltarte.

Consejos

  • La calidad de las pruebas decide si los agentes se mantienen en el camino. Dedica tu tiempo a las pruebas, no al código.
  • Ejecútalo siempre en un contenedor.
  • Fija un tope de gasto antes de empezar. Un bucle sin fin puede salir carísimo.

Preguntas frecuentes

¿Puedo probarlo sin gastar una fortuna?

Sí, a pequeña escala: una herramienta pequeña, pocos subagentes y un tope de gasto. El coste del experimento original es de otro nivel.

¿Qué es un subagente?

Un ayudante de IA al que el agente principal le encarga una parte del trabajo. Varios pueden trabajar a la vez en piezas distintas.

Fuentes

En el directorio desde el 3 de octubre de 2026.

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