Equipes de agentes do Claude Code: quando bastam e quando adicionar o Paperclip

A própria comparação do Paperclip, publicada em 7 de outubro, recomenda o agent view da Anthropic quando uma pessoa despacha e acompanha várias sessões em segundo plano. Já as equipes de agentes servem para quando várias instâncias do Claude precisam se coordenar. Se você paga US$ 20 por mês pelo Claude Pro e todos os agentes que você executa são Claude, talvez não precise de mais nada.

Equipes de agentes e outras formas de rodar vários agentes no Claude Code

Em outubro de 2026, o Claude Code tem cinco formas nativas de dividir o trabalho, e em todas elas quem trabalha são sessões do Claude. Outras ferramentas entram como servidores MCP.

• Subagentes são ajudantes dentro de uma sessão. Cada um assume uma tarefa paralela no próprio contexto e devolve um resumo.
• O agent view é uma tela única, aberta com claude agents, para disparar sessões em segundo plano e acompanhá-las. Ele está em prévia de pesquisa.
• As equipes de agentes têm uma sessão líder que divide um projeto enquanto os colegas de equipe compartilham uma lista de tarefas e trocam mensagens. Elas são experimentais e ficam desativadas até você definir CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1.
• Os fluxos de trabalho dinâmicos executam um script que inicia muitos subagentes e cruza o que eles encontram.
• Os projetos mantêm uma conversa contínua em claude.ai/code que inicia threads paralelas, principalmente na nuvem da Anthropic. Eles estão em beta público nos planos Pro e Max.

As equipes de agentes são o que mais se aproxima de uma equipe que permanece unida, mas foram feitas para uma única sessão de trabalho. Uma sessão tem exatamente uma equipe, e /resume não traz de volta os colegas de equipe que rodam no mesmo processo. Além disso, o trabalho em segundo plano de um colega não sobrevive ao processo do líder. Você também pode ativar equipes dentro de uma sessão na nuvem, para que a equipe continue trabalhando depois que você fechar o notebook. A Anthropic diz que as equipes funcionam melhor quando os colegas conseguem trabalhar de forma independente, como na depuração com hipóteses concorrentes. Ela sugere começar com 3 a 5 colegas e 5 ou 6 tarefas para cada um. Para trabalho sequencial ou edições nos mesmos arquivos, você se sai melhor com uma única sessão ou com subagentes. A Anthropic também lista estes limites: colegas não podem criar equipes próprias, o líder continua sendo o líder durante toda a sessão, o status das tarefas pode ficar atrasado em relação ao trabalho, e encerrar um colega exige esperar a etapa atual dele terminar. Não testamos as equipes de agentes por conta própria, então esta parte vem da página da Anthropic.

As equipes de agentes também consomem mais tokens. A página de custos da Anthropic estima que as equipes de agentes usam cerca de 7 vezes os tokens de uma sessão padrão quando os colegas rodam no modo de planejamento. Cada colega ativo continua consumindo tokens até sair. Nos preços da API, uma equipe grande em uma tarefa longa paga pela saída de cada colega: US$ 10 por milhão de tokens de saída no Sonnet 5.5, ou US$ 20 no Opus 5.5, sem contar os tokens de entrada.

Como ativar as equipes de agentes

Estes passos seguem a página de equipes de agentes da Anthropic, consultada em 22 de outubro de 2026, que traz a referência completa.

1. Ative a opção

   Adicione a opção ao bloco env do seu settings.json ou exporte a mesma variável no seu shell:

   jsonCopiar

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

   Enquanto a opção estiver ativada, um subagente que o Claude nomeia por conta própria é iniciado como colega de equipe. Assim, uma equipe pode se formar mesmo sem você pedir. Defina-a de volta como 0 para evitar isso.

2. Peça a equipe em uma sessão interativa

   Descreva a tarefa e os colegas de equipe em linguagem simples, por exemplo: Crie três colegas de equipe para explorar isso de ângulos diferentes: um focado em UX, um em arquitetura técnica e um fazendo o papel de advogado do diabo. O Claude não inicia colegas de equipe em execuções claude -p nem em sessões do Agent SDK. Se ele passar o trabalho para subagentes, peça explicitamente uma equipe de agentes.

3. Escolha como acompanhar os colegas

   Por padrão, todos os colegas de equipe rodam dentro do seu terminal. Escolha um no painel de agentes com as setas do teclado e pressione Enter para ler o que ele fez ou enviar uma mensagem. Para ter painéis divididos, um para cada colega, você precisa do tmux ou do iTerm2 com a ferramenta de linha de comando it2.

4. Encerre os membros da equipe pelo nome

   Peça ao líder para encerrar um colega de equipe pelo nome. A pasta de configuração da equipe é removida quando a sessão termina, e a lista de tarefas continua no disco.

A página da Anthropic também traz dicas para extrair um bom trabalho de uma equipe:

• Coloque os detalhes da tarefa no prompt de criação, já que os colegas carregam o CLAUDE.md do seu projeto, mas não a conversa do líder.
• Dê a cada colega o próprio conjunto de arquivos, porque dois colegas editando o mesmo arquivo sobrescrevem o trabalho um do outro.
• Se quiser um modelo mais barato, indique um modelo para cada colega no prompt, como Use o Sonnet para cada colega de equipe.
• Os pedidos de permissão de todos os colegas aparecem na sessão do líder, então aprove as ações comuns antes de começar.

O agent view executa cada sessão em segundo plano como um processo próprio do Claude Code sob um supervisor, então o trabalho continua sem nenhum terminal aberto. Uma sessão na nuvem keeps running after you close your laptop, conta para os limites de uso do seu plano e não tem cobrança separada pela máquina na nuvem. As tarefas agendadas na nuvem, que a Anthropic chamava de rotinas, rodam na nuvem da Anthropic em horários definidos (no máximo uma vez por hora), a partir de uma chamada de API ou de um evento do GitHub. Os planos Team e Enterprise também podem executar sessões na nuvem em máquinas próprias com os ambientes auto-hospedados, em beta público.

Onde as ferramentas do próprio Claude Code param

A nuvem da Anthropic mantém o trabalho em andamento com o notebook fechado quando seu código está no github.com. Para todo o resto, você precisa de uma máquina que fique sempre ligada. Na tabela, no seu computador abrange o agent view e as equipes de agentes. Já nuvem da Anthropic abrange sessões na nuvem, projetos e tarefas agendadas na nuvem. A tabela reflete a documentação dos fornecedores em 21 de outubro de 2026 e o nosso próprio teste.

Os limites da própria Anthropic funcionam por execução ou por conta. A flag --max-budget-usd do Claude Code interrompe uma execução headless quando o gasto estimado atinge um valor em dólares, embora a referência da CLI avise que o gasto pode ultrapassar o limite. Contas Pro e Max têm um limite mensal de gastos quando os créditos de uso estão ativados, e usuários da API definem limites por workspace. Nenhum deles é um orçamento mensal para cada agente. O Paperclip aplica um limite por agente separado do limite da empresa. Assim, um agente descontrolado é pausado enquanto os outros mantêm o próprio orçamento.

A linha de fornecedores também separa as opções: o Paperclip funciona com OpenClaw, Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Hermes e outros, e quatro dessas CLIs já vêm instaladas na nossa imagem de Hospedagem VPS Paperclip. Se você está comparando o Paperclip com um único agente sempre ativo, o guia Paperclip vs. OpenClaw ou Hermes trata dessa escolha.

Se o único problema é um notebook que entra em suspensão, o Claude Code roda sozinho em um servidor Linux e você pode dispensar o Paperclip. A documentação do Remote Control da Anthropic recomenda iniciar claude dentro do tmux ou do screen em uma máquina remota, para que a sessão sobreviva quando você se desconectar do SSH. O supervisor do agent view também está documentado para Linux. Entre com uma chave de API ou um claude setup-token do seu plano. Uma execução em espera ocupou cerca de 210 MiB na nossa VM de teste (não um servidor da DreamHost), então começaríamos algumas sessões só com Claude no Stack 4. Mas, sem o Paperclip, você também fica sem os orçamentos por agente. Se o que você quer é um assistente para quem enviar mensagens, e não uma equipe de agentes de programação, veja OpenClaw vs. Claude Code.

Qual configuração faz sentido

Quanta memória do servidor vários agentes consomem

O Paperclip com cinco agentes do Claude Code em execução atingiu um pico de cerca de 2 GB na nossa VM de teste de 4 GB. É por isso que começaríamos um servidor Paperclip no Stack 8. Executamos o Claude Code sozinho e depois dentro da própria imagem do Paperclip, em uma VM do tamanho do nosso plano Stack 4. Um substituto local respondeu no lugar do modelo da Anthropic.

O próprio Paperclip ocupou mais memória do que qualquer agente individual: cerca de 1.215 MiB ocioso após uma inicialização limpa e 10 minutos de estabilização, no teste que fizemos para o nosso guia sobre Paperclip, OpenClaw e Hermes. Ele ficou entre 1.070 e 1.165 MiB logo antes de cada teste, e cada agente em execução acrescentou de 170 a 300 MiB a mais. Com três agentes, o pico foi de 1.705 MiB na inicialização e, com cinco, de 2.040 MiB. Depois, os cinco se mantiveram em cerca de 1.925 MiB enquanto trabalhavam. A VM ainda tinha 1.470 MiB disponíveis, e nenhum swap foi usado. Cerca de 60 segundos após o fim das execuções, o Paperclip voltou para perto de 1.170 MiB. Isso acontece porque ele encerra cada processo do Claude Code quando a execução termina e guarda a sessão para a próxima vez.

Sozinho, o Claude Code é mais leve: uma execução headless aguardando resposta usou cerca de 210 MiB, e cada execução extra acrescentou de 85 a 95 MiB, já que as execuções compartilham a maior parte da memória do programa. Doze execuções ao mesmo tempo acrescentaram cerca de 1 GB à memória usada da VM e deixaram cerca de 2.400 MiB disponíveis, então não descobrimos em que ponto os 4 GB se esgotam.

Considere esses números como mínimos. Suas sessões reais carregam muito mais contexto e saída de ferramentas do que o nosso substituto, e o Claude Code exibe um aviso crítico de memória quando o heap de uma sessão passa de 2,5 GB. Os 1.215 MiB do Paperclip mais uma sessão desse tamanho ocupariam quase todos os 3.904 MiB que nossa VM de 4 GB podia usar. O guia de implantação do Paperclip diz que seus adaptadores locais rodam como processos filhos no mesmo contêiner. Acima de alguns poucos agentes ocupados, o guia sugere máquinas executoras separadas.

O Stack 8 mantém os 2 vCPUs do Stack 4, e nosso teste não sobrecarregou a CPU. Se seus agentes do Claude Code executam builds e suítes de testes, considere os 4 vCPUs do Stack 16 ou um servidor separado para os runners. A imagem do Paperclip ocupou 9,19 GB e a pasta de dados dele tinha 89 MB depois de todas as nossas execuções, uma fatia pequena dos 150 GB do Stack 8. Você pode subir de plano depois: nossa página de hospedagem VPS diz que seu ambiente vai junto com você, e migrar para um Stack menor não é suportado no momento. A Central de Ajuda da DreamHost descreve a migração para baixo como um novo servidor e uma transferência de dados.

Quando um orçamento do Paperclip interrompe um agente

O Paperclip avisa ao atingir 80% de um orçamento e para de vez em 100%. Na parada, ele pausa o agente, cancela a execução em andamento e não agenda mais heartbeats até você aumentar o limite ou o mês virar. As tarefas continuam atribuídas.

Na mesma VM, demos a um agente um limite mensal de US$ 1. Depois, fizemos o servidor substituto informar 2 milhões de tokens de entrada em uma única execução, cerca de US$ 4 pelos preços do Sonnet 5.5. O Paperclip registrou US$ 4,00 quando a execução terminou e acionou uma parada definitiva 0,03 segundo depois. O agente apareceu como pausado na nossa verificação seguinte, cerca de 6 segundos depois disso, e o próximo despertar foi recusado com Agent is paused because its budget hard-stop was reached.

O Paperclip contabiliza o custo de uma execução do Claude Code quando ela o informa, no final. Por isso, no nosso teste, o limite não interrompeu a execução que o ultrapassou, só a seguinte. A nossa não emitiu antes o aviso de 80%. O README diz que o controle funciona a partir do gasto registrado, então o envio dos dados de uso e o trabalho já em andamento podem atrasar uma parada. Não testamos se um limite cancela uma execução ainda em curso, como diz a documentação, nem a flag --max-budget-usd por execução do Claude Code dentro do Paperclip.

Como usar sua assinatura do Claude em um servidor

Os termos da Anthropic não proíbem isso. A página jurídica e de conformidade dela diz que nada nos termos impede você de entrar no binário original do Claude Code com sua própria assinatura, mesmo quando uma plataforma hospeda o Claude Code. Para scripts e servidores, claude setup-token gera um token válido por um ano, e isso exige um plano Pro, Max, Team ou Enterprise, segundo a documentação de autenticação.

O Paperclip acrescenta uma regra própria. O conector da Anthropic dele desativa o login por assinatura no host do servidor em implantações acessadas pela internet com login, a menos que um administrador configure um host de execução confiável. Pela nossa leitura da documentação do conector, isso inclui um servidor Paperclip como o nosso, que você acessa pela internet com um login de administrador. Na nossa imagem, os campos de chave da Anthropic, da OpenAI e do Gemini também vêm vazios. Então conte com uma chave de API da Anthropic, cobrada por token. Se preferir usar sua assinatura, leia antes a documentação do conector, já que não testamos um token de configuração dentro do Paperclip nem vimos como uma execução por assinatura conta no orçamento dele.

A Anthropic diz que os limites anunciados dos planos Pro e Max pressupõem um uso comum e individual do Claude Code. Se vários agentes forem rodar o dia inteiro em um plano pessoal, confira antes os termos da Anthropic.

Quanto custa a cobrança pela API

A Anthropic calcula por desenvolvedor e o Paperclip por agente ou por empresa, então os números não batem exatamente, mas as estimativas do Paperclip são menores:

• Claude Code, média corporativa (Anthropic): cerca de US$ 13 por desenvolvedor por dia ativo, ou de US$ 150 a US$ 250 por mês.
• Um agente trabalhador do Paperclip moderadamente ativo: de US$ 3 a US$ 15 por mês.
• Uma empresa ativa no Paperclip: de US$ 20 a US$ 100 por mês.

Confira na página de custos da Anthropic, no guia de custos do Paperclip e no guia de início rápido dele. Os planos Max agora incluem de US$ 100 a US$ 200 por mês em créditos de API para a Claude Platform. A página de preços da Anthropic não detalha as condições dos créditos, então confira no seu Console antes de contar com eles para a chave de um agente.

Como migrar das equipes de agentes para o Paperclip

Você pode começar com um único agente. O adaptador do Claude Code do Paperclip executa a CLI do Claude Code, da Anthropic, no servidor, em um diretório de trabalho que você define para cada agente.

1. Clone seus repositórios no servidor

   Dê a cada agente sua própria pasta com o repositório clonado. O Claude lê o CLAUDE.md do projeto no início de cada conversa, então suas instruções acompanham o código. O Paperclip retoma a sessão do Claude Code de um agente no heartbeat seguinte, desde que o diretório de trabalho não tenha mudado. Na própria imagem do Paperclip, nossa primeira execução falhou até a pasta pertencer ao usuário node do contêiner (chown -R node:node).

2. Crie um agente do Claude Code por função

   Use o adaptador claude_local e defina um diretório de trabalho absoluto para cada agente. Cadastre a chave de API como um secret do Paperclip. No nosso teste, o Paperclip recusou uma chave digitada diretamente no ambiente do agente.

3. Defina um limite mensal para cada agente

   Dê a cada agente um orçamento mensal desde o primeiro dia e defina limites de gasto com seus provedores de modelos também.

4. Acorde um agente e depois adicione os demais

   Segundo o README do Paperclip, os agentes despertam para trabalhos atribuídos, mensagens de acompanhamento ou um agendamento que você define, então os heartbeats por temporizador são opcionais. Atribua uma tarefa, acompanhe a execução e o custo dela e só então traga a próxima função.

A Central de Ajuda da DreamHost diz que uma VPS não inclui gerenciamento do servidor, backups automáticos nem suporte para aplicativos. Na nossa imagem, o Paperclip guarda o banco de dados, os espaços de trabalho dos agentes e os arquivos em /opt/paperclip, e paperclip-backup cria um arquivo compactado que você mesmo copia para fora do servidor.

Como verificamos

A DreamHost fez o teste em 16 de outubro de 2026 e reconferiu cada documento, preço e plano desta página em 21 de outubro. Em 22 de outubro, relemos a página de equipes de agentes da Anthropic e conferimos cada plano, preço e afirmação sobre produtos da DreamHost aqui com as páginas atuais do Paperclip e da hospedagem VPS e com a Central de Ajuda. A VM rodava Ubuntu 24.04.4 via Colima em um Mac com Apple Silicon. Era arm64, com 2 vCPUs, 4 GB de memória (3.904 MiB utilizáveis), sem swap e com Docker 29.5.2. Todos os processos do Claude Code apontavam para um servidor de modelo substituto na VM, com uma chave fictícia e uma pasta pessoal vazia, então nada chegou à Anthropic. Medimos os processos do Claude Code a cada segundo (páginas compartilhadas contadas uma só vez) e o contêiner do Paperclip a cada 2 segundos, aproximadamente, então os picos dele são limites mínimos. O número de uma execução é a mediana de três execuções de 90 segundos, e os demais vêm de uma execução cada.

Nossos planos VPS rodam em processadores AMD EPYC e a VM era arm64, então leia os números como uma referência de tamanho relativo. Não testamos o tamanho de 8 GB, equipes de agentes, uma sessão interativa deixada aberta, trabalho pesado de CPU nem nenhum trabalho real de modelo. Ninguém executou a mesma tarefa com equipes de agentes e com uma empresa no Paperclip para comparar as contas de tokens.

Perguntas frequentes sobre agentes do Claude Code e Paperclip