Salas de Chat de Agentes

¿Qué hace Salas de Chat de Agentes?

Genera N agentes (por defecto 3) en una conversación compartida simulada. Cada agente lee el historial completo del chat antes de responder, basándose en contribuciones anteriores, desafiándolas o refinándolas. Tú (el orquestador) actúas como PM: moderas las rondas, lees el debate y extraes el resultado final.

Por qué funciona: Los traspasos secuenciales pierden contexto: el segundo modelo no sabe POR QUÉ el primero tomó sus decisiones. Una conversación compartida preserva las cadenas de razonamiento y permite un debate genuino. Cuando el Agente A dice "esto necesita una cola" y el Agente B dice "un bucle simple está bien", ese desacuerdo es más valioso que la respuesta segura de cualquier agente por sí solo. Los agentes desafían suposiciones, detectan errores y sintetizan diversas rutas de razonamiento.

Ejecución

1. Analizar la solicitud

Extrae del mensaje del usuario:

• Problema/pregunta a debatir
• Número de agentes N — por defecto 3. El usuario puede sobrescribir ("que debatan 5 agentes")
• Número de rondas R — por defecto 3. El usuario puede sobrescribir ("debatir durante 5 rondas")
• Roles de los agentes (opcional) — el usuario puede especificar roles ("que debatan un arquitecto, un ingeniero de seguridad y un desarrollador frontend"). Si no se especifican, asigna roles diversos por defecto.

Si el problema es vago, pídele al usuario que lo precise antes de generar.

2. Asignar roles a los agentes

Cada agente obtiene una perspectiva distinta para maximizar el desacuerdo productivo. Si el usuario no especificó roles, elige entre estos valores predeterminados según el dominio del problema:

Ingeniería de software:

1. Arquitecto — piensa en sistemas, interfaces, escalabilidad y mantenibilidad a largo plazo
2. Pragmático — optimiza para lanzar rápido, complejidad mínima, soluciones "suficientemente buenas"
3. Crítico — encuentra casos límite, modos de fallo, agujeros de seguridad y suposiciones no declaradas

Producto/diseño:

1. Defensor del usuario — optimiza para UX, simplicidad, deleite del usuario
2. Estratega de negocio — optimiza para ingresos, crecimiento, ventaja competitiva
3. Ingeniero — fundamenta la discusión en viabilidad técnica y costos

Estrategia/decisiones:

1. Optimista — ve oportunidades, potencial alcista, razones para actuar
2. Escéptico — ve riesgos, desventajas, razones para esperar
3. Sintetizador — encuentra el camino intermedio, integra ambas perspectivas

Para N > 3, agrega más roles que creen tensión productiva con los existentes.

3. Inicializar el archivo de chat

Crea active/chatroom/chat.json con la estructura inicial:

{
  "problem": "{declaración del problema}",
  "context": "{contexto relevante, código, restricciones}",
  "agents": [
    {"name": "Agente A", "role": "{rol}", "framing": "{descripción del rol}"},
    {"name": "Agente B", "role": "{rol}", "framing": "{descripción del rol}"},
    {"name": "Agente C", "role": "{rol}", "framing": "{descripción del rol}"}
  ],
  "rounds": [],
  "final_output": null
}

4. Ejecutar rondas de debate

Para cada ronda (de la 1 a R), genera todos los N agentes en paralelo. Cada agente lee el historial completo del chat y contribuye.

Configuración de generación del agente:

• subagent_type: "general-purpose"
• model: "sonnet" (por defecto — el usuario puede sobrescribir a opus para razonamiento más profundo)
• mode: "bypassPermissions"

Procedimiento de ronda:

Ronda 1 — Posiciones iniciales: Cada agente expone su postura inicial sobre el problema.

Indicación para el agente:

Eres {rol}: {descripción_del_rol}

PROBLEMA:
{problem}

CONTEXTO:
{context}

Esta es la Ronda 1 de un debate multiagente. Expón tu posición inicial sobre este problema. Sé específico y concreto: propón soluciones reales, no principios vagos. Toma una postura clara.

Otros agentes desafiarán tu posición en rondas posteriores, así que explicita tu razonamiento.

Responde en este formato:
POSICIÓN: [Tu postura en una oración]
RAZONAMIENTO: [Tu argumento detallado — 3-5 puntos clave]
PROPUESTA: [Tu recomendación concreta]
INQUIETUDES: [Qué podría salir mal con tu enfoque]

Escribe tu respuesta directamente — no escribas en ningún archivo.

Rondas 2+ — Debate: Cada agente lee todas las respuestas anteriores y responde.

Indicación para el agente:

Eres {rol}: {descripción_del_rol}

PROBLEMA:
{problem}

DISCUSIÓN PREVIA:
{todas las entradas de rondas anteriores, formateadas como "Agente X (Rol): respuesta"}

Esta es la Ronda {N} de un debate multiagente. Lee la discusión anterior con atención.

Tu trabajo:
1. Responde al contraargumento más fuerte contra tu posición
2. Identifica en qué ESTÁS DE ACUERDO con otros agentes (concede puntos válidos)
3. Identifica en qué todavía ESTÁS EN DESACUERDO y por qué
4. Refina tu propuesta basándote en la discusión hasta ahora

NO te limites a repetir tu posición anterior. Involúcrate con lo que otros dijeron. Cambia de opinión si presentaron un mejor argumento.

Responde en este formato:
ACUERDOS: [En qué acertaron otros agentes]
DESACUERDOS: [Dónde todavía difieres y por qué]
PROPUESTA REFINADA: [Tu recomendación actualizada]
CONFIANZA: [1-10 qué tan seguro estás de tu posición refinada]

Escribe tu respuesta directamente — no escribas en ningún archivo.

Después de cada ronda:

1. Recopila todas las respuestas de los agentes
2. Añádelas al arreglo rounds en chat.json:

{
  "round": 1,
  "entries": [
    {"agent": "Agente A", "role": "Arquitecto", "response": "..."},
    {"agent": "Agente B", "role": "Pragmático", "response": "..."},
    {"agent": "Agente C", "role": "Crítico", "response": "..."}
  ]
}

3. Comprueba si hay convergencia: si todos los agentes están de acuerdo (confianza 8+, propuestas alineadas), detente antes — no son necesarias más rondas.

5. Sintetizar el resultado final

Después de la última ronda, tú (el orquestador) lees el debate completo y produces una síntesis. NO generes otro agente para esto — lo haces tú mismo.

Analiza:

• ¿En qué convergieron los agentes? — estas son conclusiones de alta confianza
• ¿En qué se mantuvieron divididos? — estas son verdaderas compensaciones que el usuario debe decidir
• ¿Qué inquietudes se plantearon pero no se resolvieron? — estos son riesgos a monitorear
• ¿Algún agente cambió de opinión? — los cambios de opinión son señales fuertes

6. Escribir el informe final

Actualiza active/chatroom/chat.json con el final_output, y escribe un resumen legible para humanos en active/chatroom/chatroom_report.md:

# Informe de la Sala de Chat de Agentes

**Problema**: {problem}
**Agentes**: {N} | **Rondas**: {R}
**Fecha**: {date}

## Participantes
| Agente | Rol | Confianza Final |
|--------|-----|-----------------|
| Agente A | {rol} | {confianza}/10 |
| Agente B | {rol} | {confianza}/10 |
| Agente C | {rol} | {confianza}/10 |

## Consenso
{En lo que todos los agentes estuvieron de acuerdo al final de la última ronda}

## Desacuerdos clave
{Donde los agentes permanecieron divididos — presenta ambos lados de manera justa}

## Acción recomendada
{Tu síntesis como orquestador — el mejor camino a seguir considerando todas las perspectivas}

## Riesgos no resueltos
{Inquietudes planteadas durante el debate que no se abordaron completamente}

## Destacados del debate
{Los intercambios más interesantes — donde cambiaron de opinión o surgieron contraargumentos sólidos}

## Transcripción completa
{Enlace a chat.json o incluye los intercambios clave}

7. Entregar resultados

Preséntale al usuario:

• Síntesis de un párrafo del resultado del debate
• La acción recomendada (tu decisión como orquestador, informada por el debate)
• El desacuerdo más agudo (donde se necesita el criterio del usuario)
• Rutas de archivo al informe y chat.json

Configuración

Parámetro	Predeterminado	Descripción
N	3	Número de agentes en la sala de chat
R	3	Número de rondas de debate
model	sonnet	Modelo para cada agente
roles	auto	Roles de los agentes (asignados automáticamente o especificados por el usuario)

El usuario puede sobrescribir: "que debatan 5 agentes opus durante 4 rondas" o "debate entre un arquitecto y un desarrollador junior".

Consideraciones de costo

• 3 agentes sonnet x 3 rondas = 9 llamadas de agente (~$0.30-0.50)
• 3 agentes opus x 3 rondas = 9 llamadas de agente (~$3-5)
• 5 agentes x 5 rondas = 25 llamadas — se vuelve costoso con opus
• Por defecto, usa sonnet. Solo usa opus si el usuario lo solicita explícitamente o el problema requiere razonamiento técnico profundo.
• La convergencia temprana ahorra costos — detente si los agentes están de acuerdo antes de completar todas las rondas.

Casos límite

• N < 2: Advierte al usuario — una sala de chat necesita al menos 2 agentes. Mínimo 2.
• Agentes están todos de acuerdo inmediatamente: Detente después de la ronda 1. Informa consenso unánime. Este es un resultado válido (y económico).
• Agentes en punto muerto: Después de R rondas sin convergencia, informa honestamente del punto muerto. El hallazgo es que esta es una decisión genuina que requiere criterio, sin una respuesta dominante.
• Agente se desvía del tema: Excluye esa respuesta de la síntesis y anota el número efectivo de agentes.
• Archivos de sala de chat existentes: Verifica si hay archivos existentes en active/chatroom/. Sobrescribe sin preguntar (son artefactos de debate efímeros, no datos persistentes).
• El usuario especifica roles personalizados: Usa exactamente lo que especificaron. No agregues roles adicionales a menos que se solicite.

Archivos de salida

Archivo	Descripción
active/chatroom/chat.json	Transcripción completa del debate estructurada
active/chatroom/chatroom_report.md	Informe de síntesis legible para humanos

Los informes anteriores se sobrescriben — son herramientas de debate efímeras, no archivos.