Equipos de agentes de Claude Code: cuándo bastan y cuándo añadir Paperclip

La propia comparativa de Paperclip, publicada el 7 de octubre, recomienda la vista de agentes de Anthropic cuando una sola persona lanza y revisa varias sesiones en segundo plano, y los equipos de agentes cuando varias instancias de Claude necesitan coordinarse. Si pagas 20 $ al mes por Claude Pro y todos los agentes que ejecutas son Claude, puede que no necesites nada más.

Equipos de agentes y otras formas de ejecutar varios agentes en Claude Code

En octubre de 2026, Claude Code tiene cinco formas integradas de repartir el trabajo, y en todas ellas los trabajadores son sesiones de Claude. Otras herramientas se suman como servidores MCP.

• Los subagentes son ayudantes dentro de una misma sesión. Cada uno se encarga de una tarea secundaria en su propio contexto y devuelve un resumen.
• La vista de agentes es una pantalla, que se abre con claude agents, para lanzar sesiones en segundo plano y seguirlas. Es una versión preliminar de investigación.
• Los equipos de agentes tienen una sesión líder que divide el proyecto mientras los compañeros de equipo comparten una lista de tareas y se envían mensajes. Son experimentales y están desactivados hasta que configures CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1.
• Los flujos de trabajo dinámicos ejecutan un script que lanza muchos subagentes y contrasta lo que encuentran.
• Los proyectos mantienen una conversación continua en claude.ai/code que abre hilos en paralelo, sobre todo en la nube de Anthropic. Están en beta pública en Pro y Max.

Los equipos de agentes son lo más parecido a un equipo que sigue unido, pero están pensados para una sola sesión de trabajo. Una sesión tiene exactamente un equipo, /resume no recupera a los compañeros de equipo que se ejecutan dentro del proceso, y el trabajo en segundo plano de un compañero no puede sobrevivir al proceso del líder. También puedes activar los equipos dentro de una sesión en la nube, para que el equipo siga trabajando después de cerrar el portátil. Anthropic dice que los equipos funcionan mejor cuando los compañeros pueden trabajar por separado, como al depurar con hipótesis que compiten entre sí, y sugiere empezar con 3 a 5 compañeros y 5 o 6 tareas para cada uno. Para trabajo secuencial o cambios en los mismos archivos, te irá mejor con una sola sesión o con subagentes. Anthropic también enumera estos límites: los compañeros no pueden crear sus propios equipos, el líder sigue siéndolo durante toda la sesión, el estado de las tareas puede ir por detrás del trabajo real y, al apagar un compañero, hay que esperar a que termine su paso actual. Nosotros no hemos probado los equipos de agentes, así que esta parte procede de la página de Anthropic.

Los equipos de agentes también consumen más tokens. La página de costes de Anthropic calcula que un equipo de agentes usa unas 7 veces los tokens de una sesión normal cuando los compañeros trabajan en modo de planificación, y cada compañero activo sigue consumiendo tokens hasta que termina. A precios de API, un equipo grande en una tarea larga paga la salida de cada compañero: 10 $ por millón de tokens de salida en Sonnet 5.5, o 20 $ en Opus 5.5, sin contar los tokens de entrada.

Cómo activar los equipos de agentes

Estos pasos siguen la página de equipos de agentes de Anthropic, consultada el 22 de octubre de 2026, donde tienes la referencia completa.

1. Activa la opción

   Añade el interruptor al bloque env de tu settings.json, o exporta la misma variable en tu Shell:

   jsonCopiar

   {
     "env": {
       "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
     }
   }

   Mientras está activado, un subagente al que Claude pone nombre por su cuenta se lanza como compañero de equipo, así que puede formarse un equipo aunque no lo hayas pedido. Vuelve a ponerlo en 0 para evitarlo.

2. Pide el equipo en una sesión interactiva

   Describe la tarea y los compañeros de equipo con palabras sencillas, por ejemplo: Crea tres compañeros de equipo para analizar esto desde distintos ángulos: uno centrado en la UX, otro en la arquitectura técnica y otro que haga de abogado del diablo. Claude no crea compañeros en ejecuciones de claude -p ni en sesiones del Agent SDK. Si en su lugar le pasa el trabajo a subagentes, pide expresamente un equipo de agentes.

3. Elige cómo seguirlos

   De forma predeterminada, cada compañero de equipo se ejecuta dentro de tu terminal. Elige uno en el panel de agentes con las teclas de flecha y pulsa Intro para leerlo o enviarle un mensaje. Para tener paneles divididos, uno por compañero, necesitas tmux o iTerm2 con su herramienta de línea de comandos it2.

4. Cierra cada compañero de equipo por su nombre

   Pide al líder que apague a un compañero concreto por su nombre. La carpeta de configuración del equipo desaparece al terminar la sesión, y su lista de tareas se queda en el disco.

La página de Anthropic también da consejos para sacar buen trabajo de un equipo:

• Incluye los detalles de la tarea en el prompt de creación, ya que los compañeros cargan el CLAUDE.md de tu proyecto, pero no la conversación del líder.
• Asigna a cada compañero su propio conjunto de archivos, porque dos compañeros que editan el mismo archivo se sobrescriben entre sí.
• Indica un modelo para cada compañero en el prompt si quieres uno más barato, por ejemplo: Usa Sonnet para cada compañero.
• Cuenta con que las solicitudes de permiso de todos los compañeros aparecerán en la sesión del líder, así que aprueba las acciones habituales antes de empezar.

La vista de agentes ejecuta cada sesión en segundo plano como un proceso de Claude Code independiente bajo un supervisor, así que el trabajo continúa sin ningún terminal abierto. Una sesión en la nube keeps running after you close your laptop, cuenta para los límites de uso de tu plan y no tiene un cargo aparte por la máquina en la nube. Las tareas programadas en la nube, que Anthropic antes llamaba rutinas, se ejecutan en la nube de Anthropic según un calendario (como mucho una vez por hora), mediante una llamada a la API o con un evento de GitHub. Los planes Team y Enterprise también pueden ejecutar sesiones en la nube en sus propias máquinas con entornos autoalojados, en beta pública.

Dónde se quedan cortas las herramientas de Claude Code

La nube de Anthropic mantiene el trabajo en marcha con el portátil cerrado cuando tu código está en github.com. Para todo lo demás necesitas una máquina que siga encendida. En la tabla, en tu ordenador abarca la vista de agentes y los equipos de agentes, y la nube de Anthropic abarca las sesiones en la nube, los proyectos y las tareas programadas en la nube. Refleja la documentación de los proveedores a 21 de octubre de 2026 y nuestra propia prueba.

Los límites propios de Anthropic funcionan por ejecución o por cuenta. La opción --max-budget-usd de Claude Code detiene una ejecución sin interfaz cuando su gasto estimado alcanza una cantidad en dólares, aunque la referencia de la CLI advierte de que el gasto puede superar ese límite. Las cuentas Pro y Max tienen un único límite de gasto mensual cuando los créditos de uso están activados, y los usuarios de la API fijan límites por espacio de trabajo. Ninguno de ellos es un presupuesto mensual para cada agente. Paperclip aplica un límite por agente aparte del de la empresa, así que si un agente se descontrola, se pausa mientras los demás conservan su presupuesto.

La fila de proveedores también los separa: Paperclip funciona con OpenClaw, Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Hermes y más, y cuatro de esas CLI vienen instaladas en nuestra imagen de Paperclip VPS Hosting. Si estás comparando Paperclip con un único agente siempre activo, la guía Paperclip frente a OpenClaw o Hermes trata esa decisión.

Si el único problema es un portátil que se suspende, Claude Code funciona por sí solo en un servidor Linux y puedes prescindir de Paperclip. La documentación de Remote Control de Anthropic indica que inicies claude dentro de tmux o screen en una máquina remota, para que la sesión sobreviva cuando te desconectes de SSH. El supervisor de la vista de agentes también está documentado para Linux. Inicia sesión con una clave de API o con un claude setup-token de tu plan. Una ejecución en espera ocupó unos 210 MiB en nuestra VM de prueba (no es un servidor de DreamHost), así que nosotros empezaríamos unas cuantas sesiones solo con Claude en Stack 4, aunque sin Paperclip también te quedas sin sus presupuestos por agente. Si lo que quieres es un asistente al que enviar mensajes, en lugar de un equipo de agentes de programación, consulta OpenClaw frente a Claude Code.

Qué configuración te conviene

Cuánta memoria del servidor consumen varios agentes

Paperclip con cinco agentes de Claude Code en plena ejecución alcanzó un máximo de unos 2 GB en nuestra VM de prueba de 4 GB, y por eso nosotros empezaríamos un servidor de Paperclip en Stack 8. Ejecutamos Claude Code por sí solo y después dentro de la propia imagen de Paperclip, en una VM del tamaño de nuestro plan Stack 4. Un sustituto local respondía en lugar del modelo de Anthropic.

Paperclip por sí solo ocupó más memoria que cualquier agente individual, unos 1215 MiB en reposo tras un arranque limpio y 10 minutos de estabilización, en la prueba que hicimos para nuestra guía de Paperclip, OpenClaw y Hermes. Se mantuvo entre 1070 y 1165 MiB justo antes de cada prueba, y cada agente en plena ejecución añadió entre 170 y 300 MiB más, aproximadamente. Con tres alcanzó un máximo de 1705 MiB y con cinco de 2040 MiB al arrancar, y después los cinco se mantuvieron en torno a 1925 MiB mientras trabajaban. A la VM aún le quedaban 1470 MiB disponibles y no se usó swap. Unos 60 segundos después de terminar las ejecuciones, Paperclip volvió a rondar los 1170 MiB, porque cierra cada proceso de Claude Code cuando termina su ejecución y guarda la sesión para la próxima vez.

Claude Code por sí solo es más ligero: una ejecución sin interfaz esperando una respuesta usó unos 210 MiB, y cada ejecución adicional sumó entre 85 y 95 MiB, ya que las ejecuciones comparten la mayor parte de la memoria del programa. Doce a la vez añadieron alrededor de 1 GB a la memoria usada de la VM y dejaron unos 2400 MiB disponibles, así que no llegamos a encontrar el límite de los 4 GB.

Tómalo como un mínimo, ya que tus sesiones reales llevan mucho más contexto y salida de herramientas que nuestro sustituto, y Claude Code muestra un aviso crítico de memoria cuando el heap de una sesión supera los 2,5 GB. Los 1215 MiB de Paperclip más una sesión de ese tamaño ocuparían casi todos los 3904 MiB que podía usar nuestra VM de 4 GB. La guía de despliegue de Paperclip indica que sus adaptadores locales se ejecutan como procesos hijo en el mismo contenedor y, a partir de unos pocos agentes ocupados, recomienda máquinas de ejecución independientes.

Stack 8 mantiene las 2 vCPU de Stack 4, y nuestra prueba no cargó la CPU. Si tus agentes de Claude Code ejecutan compilaciones y baterías de pruebas, plantéate las 4 vCPU de Stack 16 o un servidor aparte para ejecutarlas. La imagen de Paperclip ocupó 9,19 GB y su carpeta de datos tenía 89 MB tras todas nuestras ejecuciones, una pequeña parte de los 150 GB de Stack 8. Puedes subir de plan más adelante: nuestra página de hosting VPS dice que tu entorno se mueve contigo, y bajar a un Stack más pequeño no se admite por ahora. El Centro de ayuda de DreamHost describe bajar de plan como un servidor nuevo y una migración de datos.

Cuándo un presupuesto de Paperclip detiene a un agente

Paperclip avisa al llegar al 80 % de un presupuesto y se detiene por completo al 100 %. Al detenerse, pausa el agente, cancela la ejecución en curso y no programa más heartbeats hasta que subas el límite o empiece el mes siguiente. Las tareas siguen asignadas.

En la misma VM, pusimos a un agente un límite mensual de 1 $. Después hicimos que el servidor sustituto informara de 2 millones de tokens de entrada en una sola ejecución, unos 4 $ a precios de Sonnet 5.5. Paperclip registró 4,00 $ al terminar la ejecución y activó una detención total 0,03 segundos después. El agente aparecía en pausa en nuestra siguiente comprobación, unos 6 segundos más tarde, y el siguiente intento de activarlo se rechazó con Agent is paused because its budget hard-stop was reached.

Paperclip contabiliza el coste de una ejecución de Claude Code cuando la ejecución lo comunica al final, así que en nuestra prueba el límite no detuvo la ejecución que lo superó, solo la siguiente. En nuestro caso no hubo aviso previo al 80 %. El README dice que el control se basa en el gasto registrado, así que la forma de informar del uso y el trabajo ya en marcha pueden retrasar una detención. No comprobamos si un límite cancela una ejecución en curso, como dice la documentación, ni el indicador --max-budget-usd por ejecución de Claude Code dentro de Paperclip.

Usar tu suscripción de Claude en un servidor

Las condiciones de Anthropic no lo prohíben. Su página legal y de cumplimiento normativo dice que nada en ellas te impide iniciar sesión en el binario sin modificar de Claude Code con tu propia suscripción, incluso cuando una plataforma aloja Claude Code. Para scripts y servidores, claude setup-token genera un token de un año, y requiere un plan Pro, Max, Team o Enterprise, según la documentación de autenticación.

Paperclip añade su propia norma. Su conector de Anthropic desactiva el inicio de sesión con suscripción en el servidor para las instalaciones accesibles por internet con inicio de sesión, salvo que un administrador configure un host de ejecución de confianza. Según nuestra lectura de la documentación del conector, eso incluye un servidor Paperclip como el nuestro, al que accedes por internet con un usuario administrador. En nuestra imagen, los campos de clave de Anthropic, OpenAI y Gemini también vienen vacíos. Así que cuenta con una clave de API de Anthropic, facturada por token. Si prefieres usar tu suscripción, lee antes la documentación del conector, porque no probamos un token de configuración dentro de Paperclip ni vimos cómo cuenta una ejecución con suscripción frente a su presupuesto.

Anthropic dice que los límites anunciados de Pro y Max presuponen un uso normal e individual de Claude Code. Si vas a tener varios agentes funcionando todo el día con un plan personal, revisa antes las condiciones de Anthropic.

Cuánto cuesta la facturación por API

Anthropic calcula por desarrollador y Paperclip por agente o por empresa, así que las cifras no coinciden exactamente, pero las estimaciones de Paperclip son más bajas:

• Claude Code, media empresarial (Anthropic): unos 13 $ por desarrollador y día activo, o de 150 a 250 $ al mes.
• Un agente trabajador de Paperclip con actividad moderada: de 3 a 15 $ al mes.
• Una empresa activa en Paperclip: de 20 a 100 $ al mes.

Consúltalas en la página de costes de Anthropic, la guía de costes de Paperclip y su guía de inicio rápido. Los planes Max ahora incluyen de 100 a 200 $ al mes en créditos de API para Claude Platform. La página de precios de Anthropic no detalla las condiciones de esos créditos, así que revísalas en tu Console antes de contar con ellos para la clave de un agente.

Pasar de los equipos de agentes a Paperclip

Puedes empezar con un solo agente. El adaptador de Claude Code de Paperclip ejecuta la CLI de Claude Code de Anthropic en el servidor, en un directorio de trabajo que defines para cada agente.

1. Clona tus repositorios en el servidor

   Da a cada agente su propia carpeta con el repositorio descargado. Claude lee el CLAUDE.md del proyecto al inicio de cada conversación, así que tus instrucciones viajan con el código. Paperclip retoma la sesión de Claude Code de un agente en el siguiente heartbeat siempre que el directorio de trabajo no haya cambiado. En la propia imagen de Paperclip, nuestra primera ejecución falló hasta que la carpeta pasó a pertenecer al usuario node del contenedor (chown -R node:node).

2. Crea un agente de Claude Code por rol

   Usa el adaptador claude_local y define un directorio de trabajo absoluto para cada agente. Introduce la clave de API como secreto de Paperclip. En nuestra prueba, Paperclip rechazó una clave escrita directamente en el entorno del agente.

3. Pon un límite mensual a cada agente

   Asigna a cada agente un presupuesto mensual desde el primer día y configura también límites de gasto con tus proveedores de modelos.

4. Activa un agente y luego añade el resto

   Según el README de Paperclip, los agentes se activan cuando se les asigna trabajo, con mensajes de seguimiento o con una programación que tú defines, así que los heartbeats temporizados son opcionales. Asigna una tarea, observa la ejecución y su coste, y después incorpora el siguiente rol.

El Centro de ayuda de DreamHost indica que un VPS no incluye administración del servidor, copias de seguridad automáticas ni soporte a nivel de aplicación. En nuestra imagen, Paperclip guarda su base de datos, los espacios de trabajo de los agentes y los archivos en /opt/paperclip, y paperclip-backup crea un archivo comprimido que tienes que copiar tú fuera del servidor.

Cómo lo comprobamos

DreamHost hizo la prueba el 16 de octubre de 2026 y volvió a revisar toda la documentación, precios y planes de esta página el 21 de octubre. El 22 de octubre releímos la página de equipos de agentes de Anthropic y contrastamos cada plan, precio y afirmación sobre productos de DreamHost con las páginas actuales de Paperclip y de hosting VPS y con el Centro de ayuda. La VM ejecutaba Ubuntu 24.04.4 mediante Colima en un Mac con Apple silicon. Era arm64, con 2 vCPU, 4 GB de memoria (3904 MiB utilizables), sin swap y con Docker 29.5.2. Cada proceso de Claude Code apuntaba a un servidor de modelos sustituto en la VM, con una clave ficticia y una carpeta personal vacía, así que nada llegó a Anthropic. Medimos los procesos de Claude Code cada segundo (contando una sola vez las páginas compartidas) y el contenedor de Paperclip aproximadamente cada 2 segundos, así que sus picos son límites inferiores. La cifra de una sola ejecución es la mediana de tres ejecuciones de 90 segundos, y las demás proceden de una ejecución cada una.

Nuestros planes VPS funcionan con procesadores AMD EPYC y la VM es arm64, así que interpreta las cifras como una guía del tamaño relativo. No probamos el tamaño de 8 GB, los equipos de agentes, una sesión interactiva abierta, cargas intensivas de CPU ni trabajo real con modelos. Nadie ejecutó la misma tarea con equipos de agentes y con una empresa de Paperclip para comparar el gasto en tokens.

Preguntas frecuentes sobre los agentes de Claude Code y Paperclip