Équipes d'agents Claude Code : quand elles suffisent, quand ajouter Paperclip

La comparaison publiée par Paperclip le 7 octobre conseille d'utiliser la vue des agents d'Anthropic quand une seule personne lance et vérifie plusieurs sessions en arrière-plan, et les équipes d'agents quand plusieurs instances de Claude doivent se coordonner. Si vous payez 20 $ par mois pour Claude Pro et que tous vos agents sont des Claude, vous n'aurez peut-être besoin de rien d'autre.

Les équipes d'agents et les autres façons de faire tourner plusieurs agents dans Claude Code

En octobre 2026, Claude Code propose cinq méthodes intégrées pour répartir le travail, et dans chacune d'elles, ce sont des sessions Claude qui exécutent les tâches. Les autres outils s'y ajoutent en tant que serveurs MCP.

• Les sous-agents sont des assistants au sein d'une même session. Chacun prend en charge une tâche annexe dans son propre contexte et renvoie un résumé.
• La vue des agents est un écran unique, ouvert avec claude agents, qui permet de lancer des sessions en arrière-plan et de les surveiller. Elle est en aperçu de recherche.
• Les équipes d'agents reposent sur une session principale qui découpe un projet, tandis que les coéquipiers partagent une liste de tâches et s'envoient des messages. Elles sont expérimentales et restent désactivées tant que vous n'avez pas défini CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1.
• Les workflows dynamiques exécutent un script qui lance de nombreux sous-agents et recoupe leurs résultats.
• Les projets maintiennent une conversation continue sur claude.ai/code qui lance des fils parallèles, principalement dans le cloud d'Anthropic. Ils sont en bêta publique sur les forfaits Pro et Max.

Les équipes d'agents sont ce qui se rapproche le plus d'une équipe permanente, mais elles sont conçues pour une seule séance de travail. Une session compte exactement une équipe, /resume ne restaure pas les coéquipiers exécutés dans le même processus, et le travail en arrière-plan d'un coéquipier ne peut pas survivre au processus de la session principale. Vous pouvez aussi activer les équipes dans une session cloud, pour qu'une équipe continue de travailler après la fermeture de votre ordinateur portable. Selon Anthropic, les équipes fonctionnent le mieux quand les coéquipiers peuvent travailler de façon indépendante, par exemple pour déboguer en testant des hypothèses concurrentes, et il est conseillé de commencer avec 3 à 5 coéquipiers et 5 ou 6 tâches chacun. Pour un travail séquentiel ou des modifications des mêmes fichiers, une seule session ou des sous-agents vous conviendront mieux. Anthropic mentionne aussi ces limites : les coéquipiers ne peuvent pas créer leurs propres équipes, la session principale garde ce rôle pendant toute la session, l'état des tâches peut être en retard sur le travail réel, et l'arrêt d'un coéquipier attend la fin de son étape en cours. Nous n'avons pas testé les équipes d'agents nous-mêmes : cette partie s'appuie donc sur la page d'Anthropic.

Les équipes d'agents consomment aussi plus de tokens. La page des coûts d'Anthropic estime qu'une équipe d'agents utilise environ 7 fois plus de tokens qu'une session standard lorsque les coéquipiers s'exécutent en mode plan, et chaque coéquipier actif continue de consommer des tokens jusqu'à ce qu'il se ferme. Aux tarifs de l'API, une grande équipe sur une longue tâche paie la sortie de chaque coéquipier : 10 $ par million de tokens de sortie sur Sonnet 5.5, ou 20 $ sur Opus 5.5, sans compter les tokens d'entrée.

Comment activer les équipes d'agents

Ces étapes suivent la page sur les équipes d'agents d'Anthropic, consultée le 22 octobre 2026, qui contient la référence complète.

1. Activez l'option

   Ajoutez l'option au bloc env de votre settings.json, ou exportez la même variable dans votre shell :

   jsonCopier

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

   Tant qu'elle est activée, un sous-agent que Claude nomme lui-même démarre en tant que coéquipier : une équipe peut donc se former sans que vous l'ayez demandé. Remettez-la sur 0 pour l'éviter.

2. Demandez l'équipe dans une session interactive

   Décrivez la tâche et les coéquipiers en langage courant, par exemple : Créez trois coéquipiers pour explorer le sujet sous différents angles : un sur l'UX, un sur l'architecture technique et un dans le rôle de l'avocat du diable. Claude ne lance pas de coéquipiers dans les exécutions claude -p ni dans les sessions de l'Agent SDK. S'il confie plutôt le travail à des sous-agents, demandez explicitement une équipe d'agents.

3. Choisissez comment les suivre

   Par défaut, chaque coéquipier s'exécute dans votre terminal. Sélectionnez-en un dans le panneau des agents avec les touches fléchées, puis appuyez sur Entrée pour lire ses messages ou lui écrire. Pour afficher un volet par coéquipier, il vous faut tmux ou iTerm2 avec son outil en ligne de commande it2.

4. Arrêtez les coéquipiers par leur nom

   Demandez à la session principale d'arrêter un coéquipier en le désignant par son nom. Le dossier de configuration de l'équipe disparaît à la fin de la session, et sa liste de tâches reste sur le disque.

La page d'Anthropic donne aussi des conseils pour tirer le meilleur d'une équipe :

• Mettez les détails de la tâche dans le prompt de création, car les coéquipiers chargent le fichier CLAUDE.md de votre projet, mais pas la conversation de la session principale.
• Attribuez à chaque coéquipier son propre ensemble de fichiers : deux coéquipiers qui modifient le même fichier écrasent mutuellement leurs changements.
• Indiquez un modèle par coéquipier dans le prompt si vous en voulez un moins cher, par exemple : Utilisez Sonnet pour chaque coéquipier.
• Attendez-vous à ce que les demandes d'autorisation de chaque coéquipier apparaissent dans la session principale : approuvez donc les actions courantes avant de commencer.

La vue des agents exécute chaque session en arrière-plan comme un processus Claude Code distinct, géré par un superviseur : le travail continue même sans terminal ouvert. Une session cloud — keeps running after you close your laptop, — est décomptée des limites d'utilisation de votre forfait et n'entraîne pas de frais distincts pour la machine cloud. Les tâches planifiées dans le cloud, qu'Anthropic appelait auparavant routines, s'exécutent dans le cloud d'Anthropic selon un calendrier (au maximum une fois par heure), sur appel d'API ou lors d'un événement GitHub. Les forfaits Team et Enterprise peuvent aussi exécuter des sessions cloud sur leurs propres machines grâce aux environnements auto-hébergés, en bêta publique.

Là où s'arrêtent les outils propres à Claude Code

Le cloud d'Anthropic poursuit le travail une fois l'ordinateur portable fermé si votre code est sur github.com. Dans tous les autres cas, il vous faut une machine qui reste allumée. Dans le tableau, sur votre ordinateur couvre la vue des agents et les équipes d'agents, et le cloud d'Anthropic couvre les sessions cloud, les projets et les tâches planifiées dans le cloud. Il reflète la documentation des fournisseurs au 21 octobre 2026 et notre propre test.

Les limites propres à Anthropic s'appliquent par exécution ou par compte. L'option --max-budget-usd de Claude Code arrête une exécution sans interface dès que sa dépense estimée atteint un montant en dollars, même si la référence de la CLI prévient que la dépense peut dépasser ce plafond. Les comptes Pro et Max disposent d'une seule limite de dépense mensuelle lorsque les crédits d'utilisation sont activés, et les utilisateurs de l'API définissent des limites par espace de travail. Aucune ne constitue un budget mensuel pour chaque agent. Paperclip applique un plafond par agent, distinct de celui de l'entreprise : un agent qui s'emballe est mis en pause pendant que les autres conservent leur budget.

La ligne des fournisseurs les départage aussi : Paperclip fonctionne avec OpenClaw, Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Hermes et d'autres, et quatre de ces CLI sont préinstallées sur notre image d'hébergement VPS Paperclip. Si vous hésitez entre Paperclip et un seul agent toujours actif, le guide Paperclip, OpenClaw ou Hermes traite de ce choix.

Si le seul problème est un ordinateur portable qui se met en veille, Claude Code peut tourner seul sur un serveur Linux, sans Paperclip. La documentation de Remote Control d'Anthropic recommande de lancer claude dans tmux ou screen sur une machine distante, pour que la session survive à la déconnexion SSH. Le superviseur de la vue des agents est aussi documenté pour Linux. Connectez-vous avec une clé API ou un claude setup-token issu de votre forfait. Une exécution en attente a pris environ 210 Mio sur notre VM de test (pas un serveur DreamHost) : nous lancerions donc quelques sessions 100 % Claude sur Stack 4, mais sans Paperclip, vous renoncez aussi à ses budgets par agent. Si vous voulez un assistant unique à qui envoyer des messages plutôt qu'une équipe d'agents de code, consultez OpenClaw ou Claude Code.

Quelle configuration choisir

La mémoire qu'occupent plusieurs agents sur un serveur

Avec cinq agents Claude Code en pleine exécution, Paperclip a culminé à environ 2 Go sur notre VM de test de 4 Go : c'est pourquoi nous démarrerions un serveur Paperclip sur Stack 8. Nous avons exécuté Claude Code seul, puis dans l'image de Paperclip, sur une VM de la taille de notre forfait Stack 4. Un substitut local répondait à la place du modèle d'Anthropic.

Paperclip lui-même a consommé plus de mémoire que n'importe quel agent : environ 1 215 Mio au repos après un nouveau démarrage et 10 minutes de stabilisation, lors du test réalisé pour notre guide Paperclip, OpenClaw et Hermes. Il se situait entre 1 070 et 1 165 Mio juste avant chaque test, et chaque agent en pleine exécution ajoutait environ 170 à 300 Mio. Trois agents ont culminé à 1 705 Mio et cinq à 2 040 Mio au démarrage, puis cinq agents se sont maintenus autour de 1 925 Mio pendant leur travail. La VM disposait encore de 1 470 Mio, et aucun swap n'a été utilisé. Environ 60 secondes après la fin des exécutions, Paperclip était revenu à près de 1 170 Mio, car il ferme chaque processus Claude Code à la fin de son exécution et conserve la session pour la fois suivante.

Claude Code seul est plus léger : une exécution sans interface en attente de réponse utilisait environ 210 Mio, et chaque exécution supplémentaire ajoutait 85 à 95 Mio, car les exécutions partagent l'essentiel de la mémoire du programme. Douze exécutions simultanées ont ajouté environ 1 Go à la mémoire utilisée de la VM et laissé environ 2 400 Mio disponibles : nous n'avons donc pas atteint la limite des 4 Go.

Considérez ces chiffres comme des minimums, car vos vraies sessions contiennent bien plus de contexte et de sorties d'outils que notre substitut, et Claude Code affiche un avertissement de mémoire critique lorsque le tas d'une session dépasse 2,5 Go. Les 1 215 Mio de Paperclip, plus une session de cette taille, occuperaient presque la totalité des 3 904 Mio utilisables par notre VM de 4 Go. Le guide de déploiement de Paperclip indique que ses adaptateurs locaux s'exécutent comme processus enfants dans le même conteneur et, au-delà de quelques agents très actifs, il conseille des machines d'exécution distinctes.

Stack 8 conserve les 2 vCPU de Stack 4, et notre test n'a pas sollicité le processeur. Si vos agents Claude Code lancent des builds et des suites de tests, envisagez les 4 vCPU de Stack 16 ou un serveur d'exécution distinct. L'image de Paperclip occupait 9,19 Go et son dossier de données contenait 89 Mo après tous nos tests, soit une petite partie des 150 Go de Stack 8. Vous pouvez passer à un forfait supérieur plus tard : notre page Hébergement VPS indique que votre environnement vous suit, et le passage à un Stack plus petit n'est pas pris en charge pour le moment. Le centre d'aide de DreamHost décrit le passage à un forfait inférieur comme un nouveau serveur et une migration des données.

Quand un budget Paperclip arrête un agent

Paperclip vous avertit à 80 % d'un budget et bloque tout à 100 %. À ce moment-là, il met l'agent en pause, annule l'exécution en cours et ne programme plus de réveils (heartbeats) tant que vous n'avez pas relevé le plafond ou que le mois n'a pas recommencé. Les tâches restent attribuées.

Sur la même VM, nous avons fixé à un agent un plafond mensuel de 1 $. Nous avons ensuite fait déclarer au serveur factice 2 millions de jetons d'entrée sur une seule exécution, soit environ 4 $ au tarif de Sonnet 5.5. Paperclip a enregistré 4,00 $ à la fin de l'exécution et a déclenché un blocage 0,03 seconde plus tard. L'agent apparaissait en pause lors de notre vérification suivante, environ 6 secondes après, et le réveil suivant a été refusé avec le message : Agent is paused because its budget hard-stop was reached.

Paperclip comptabilise le coût d'une exécution Claude Code lorsque celle-ci le déclare, à la fin. Dans notre test, le plafond n'a donc pas arrêté l'exécution qui l'a dépassé, seulement la suivante. Notre test n'a affiché aucun avertissement à 80 % au préalable. Le README précise que le contrôle s'appuie sur les dépenses enregistrées : la remontée de l'utilisation et le travail déjà en cours peuvent donc retarder un blocage. Nous n'avons pas vérifié si un plafond annule une exécution encore en cours, comme l'indique la documentation, ni testé l'option --max-budget-usd de Claude Code, qui s'applique par exécution, dans Paperclip.

Utiliser votre abonnement Claude sur un serveur

Les conditions d'Anthropic ne l'interdisent pas. Sa page juridique et conformité indique que rien dans ces conditions ne vous empêche de vous connecter au binaire Claude Code non modifié avec votre propre abonnement, même lorsqu'une plateforme héberge Claude Code. Pour les scripts et les serveurs, claude setup-token génère un jeton valable un an, et nécessite un forfait Pro, Max, Team ou Enterprise, d'après la documentation sur l'authentification.

Paperclip ajoute sa propre règle. Son connecteur Anthropic désactive la connexion par abonnement sur l'hôte du serveur pour les déploiements accessibles par Internet avec identifiant, sauf si un administrateur configure un hôte d'exécution de confiance. D'après notre lecture de la documentation du connecteur, cela concerne un serveur Paperclip comme le nôtre, auquel vous accédez par Internet avec un identifiant administrateur. Sur notre image, les champs de clé Anthropic, OpenAI et Gemini sont aussi vides au départ. Prévoyez donc une clé API Anthropic, facturée au jeton. Si vous préférez utiliser votre abonnement, lisez d'abord la documentation du connecteur : nous n'avons pas essayé de jeton de configuration dans Paperclip, ni observé comment une exécution par abonnement est décomptée de son budget.

Anthropic précise que les limites annoncées des forfaits Pro et Max supposent un usage ordinaire et individuel de Claude Code. Si plusieurs agents doivent tourner toute la journée sur un forfait personnel, vérifiez d'abord les conditions d'Anthropic.

Ce que coûte la facturation de l'API

Anthropic compte par développeur et Paperclip par agent ou par entreprise, donc les chiffres ne se comparent pas exactement, mais les estimations de Paperclip sont plus basses :

• Claude Code, moyenne en entreprise (Anthropic) : environ 13 $ par développeur et par jour d'activité, soit 150 à 250 $ par mois.
• Un agent exécutant Paperclip modérément actif : 3 à 15 $ par mois.
• Une entreprise Paperclip active : 20 à 100 $ par mois.

Consultez-les sur la page des coûts d'Anthropic, ainsi que dans le guide des coûts et le guide de démarrage rapide de Paperclip. Les forfaits Max incluent désormais 100 à 200 $ par mois de crédits API pour la Claude Platform. La page des tarifs d'Anthropic ne détaille pas les conditions de ces crédits : vérifiez-les dans votre Console avant de compter dessus pour la clé d'un agent.

Passer des équipes d'agents à Paperclip

Vous pouvez commencer avec un seul agent. L'adaptateur Claude Code de Paperclip exécute la CLI Claude Code d'Anthropic sur le serveur, dans un répertoire de travail que vous définissez pour chaque agent.

1. Clonez vos dépôts sur le serveur

   Donnez à chaque agent son propre dossier contenant une copie du dépôt. Claude lit le fichier CLAUDE.md du projet au début de chaque conversation, vos instructions accompagnent donc le code. Paperclip reprend la session Claude Code d'un agent au réveil (heartbeat) suivant tant que le répertoire de travail n'a pas changé. Sur l'image de Paperclip, notre première exécution a échoué tant que le dossier n'appartenait pas à l'utilisateur node du conteneur (chown -R node:node).

2. Créez un agent Claude Code par rôle

   Utilisez l'adaptateur claude_local et définissez un répertoire de travail absolu pour chaque agent. Enregistrez la clé API comme secret Paperclip. Lors de notre test, Paperclip a refusé une clé saisie directement dans l'environnement de l'agent.

3. Fixez un plafond mensuel pour chaque agent

   Attribuez à chaque agent un budget mensuel dès le premier jour, et définissez aussi des limites de dépenses chez vos fournisseurs de modèles.

4. Réveillez un agent, puis ajoutez les autres

   D'après le README de Paperclip, les agents se réveillent pour une tâche attribuée, un message de suivi ou selon un calendrier que vous définissez : les réveils périodiques (heartbeats) sont donc facultatifs. Attribuez une tâche, observez l'exécution et son coût, puis ajoutez le rôle suivant.

Le centre d'aide de DreamHost indique qu'un VPS n'inclut ni la gestion du serveur, ni les sauvegardes automatiques, ni le support au niveau des applications. Sur notre image, Paperclip conserve sa base de données, les espaces de travail des agents et ses fichiers dans /opt/paperclip, et paperclip-backup crée une archive que vous copiez vous-même hors du serveur.

Notre méthode de vérification

DreamHost a effectué le test le 16 octobre 2026 et a revérifié chaque document, prix et forfait de cette page le 21 octobre. Le 22 octobre, nous avons relu la page d'Anthropic sur les équipes d'agents et comparé chaque forfait, prix et description de produit DreamHost mentionnés ici aux pages Paperclip et Hébergement VPS en ligne ainsi qu'au centre d'aide. La VM tournait sous Ubuntu 24.04.4 via Colima sur un Mac à puce Apple. Elle était en arm64, avec 2 vCPU, 4 Go de mémoire (3 904 Mio utilisables), sans swap et avec Docker 29.5.2. Chaque processus Claude Code pointait vers un serveur de modèle factice sur la VM, avec une clé fictive et un dossier personnel vide : rien n'a donc atteint Anthropic. Nous avons mesuré les processus de Claude Code chaque seconde (pages partagées comptées une seule fois) et le conteneur de Paperclip environ toutes les 2 secondes : ses pics sont donc des valeurs minimales. Le chiffre pour une exécution unique est la médiane de trois exécutions de 90 secondes, et les autres proviennent chacun d'une seule exécution.

Nos forfaits VPS tournent sur des processeurs AMD EPYC et la VM était en arm64 : considérez donc ces chiffres comme un indicateur de taille relative. Nous n'avons testé ni la taille de 8 Go, ni les équipes d'agents, ni une session interactive laissée ouverte, ni une charge gourmande en processeur, ni aucun vrai travail de modèle. Personne n'a exécuté la même tâche avec des équipes d'agents et avec une entreprise Paperclip pour comparer les factures de jetons.

FAQ sur les agents Claude Code et Paperclip