Distribuye trabajo vergonzosamente paralelo a través de múltiples agentes de IA con briefs claros y protocolos de handoff nítidos, luego agrega sus resultados a través de un único integrador. Esta técnica maximiza el throughput cuando las tareas son independientes y el overhead de coordinación es bajo, haciéndola ideal para chunks de investigación, batches de archivos o procesamiento de datos en paralelo.
Casos de uso
- Procesando un batch de 20 archivos que cada uno requiere el mismo tipo de análisis o transformación
- Investigando múltiples tópicos independientes simultáneamente antes de sintetizar hallazgos en un solo reporte
- Construyendo múltiples módulos independientes de un sistema más grande en paralelo donde la integración se difiere a un paso final
- Ejecutando integration tests contra múltiples versiones de API o configuraciones de entorno simultáneamente
- Generando variantes de contenido para A/B testing donde cada variante es independiente y se combinan solo en tiempo de evaluación
Funciones principales
- Verifica que todas las tareas son verdaderamente independientes: sin estado compartido, sin dependencias secuenciales, sin requisitos de orden de ejecución
- Dale a cada agente un brief explícito: el alcance específico de su tarea, el formato de output exacto requerido y cualquier restricción que deben respetar
- Dispatch todos los agentes simultáneamente y espera todos los resultados en lugar de encadenarlos secuencialmente
- Mergea los outputs en un solo paso integrador, resolviendo conflictos o duplicaciones basadas en las reglas de prioridad documentadas
- Valida el resultado agregado contra el brief original para asegurar que ninguna información se perdió o distorsionó en el merge
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