Flujos de investigación con IA en Claude Code y Codex
Nuestros flujos multiagente: destilación paralela, panel de borradores independientes, árbitro y auditoría adversarial. Con este proceso construimos este sitio.
Claude Code · Codex · subagenci · MCP · Python · git
Este es nuestro flujo interno de investigación y no una promesa de que varios agentes produzcan automáticamente una decisión correcta. Lo usamos para descomponer tareas grandes, comparar enfoques y conservar evidencia de cada etapa.
Roles separados
- Destilación: agentes con ámbitos distintos extraen hechos, restricciones, enlaces y riesgos de un material amplio.
- Borradores independientes: varias propuestas reducen el riesgo de que un único primer enfoque marque todo el resultado.
- Árbitro: compara resultados con un contrato y decide qué evidencia llega a la propuesta integrada.
- Auditor adversarial: busca contradicciones, supuestos sin fuente, cambios fuera de alcance y pruebas ausentes.
Reglas que lo hacen útil
Los agentes no editan los mismos archivos en paralelo. El estado del trabajo queda en git y en los artefactos del proyecto; los datos sensibles no se copian a mensajes sin una decisión explícita. Un resultado no se considera terminado por estar escrito: debe superar las validaciones que correspondan a su tipo.
Qué demuestra
Este sitio se construyó utilizando este modo de trabajo. La evidencia no es una cifra publicitaria sino el propio proceso: alcances pequeños, revisiones separadas y comprobaciones reproducibles. Aplicamos la misma disciplina cuando diseñamos agentes de IA y sistemas multiagente.