GPT-5.6 Sol se vuelve especialmente interesante cuando tiene un equipo con el que trabajar. Las nuevas herramientas Multi-Agent V2 de Codex le dan a Sol y Terra una forma natural de delegar tareas, compartir actualizaciones y coordinar tareas complejas.
Ultra hace que la coordinación de agentes sea la opción predeterminada y es mejor reservarlo para trabajos de alto riesgo, donde la ambigüedad o el contexto disperso justifican la profundidad adicional.
Para otras tareas, un prompt breve o una skill pueden fomentar el mismo comportamiento colaborativo de Sol Medium, ya que se mantiene en conversación contigo mientras organiza el trabajo detrás de escena. Con el empujón adecuado, Sol puede convertir solicitudes amplias en asignaciones enfocadas, incorporar a otros agentes y decidir cuándo un problema requiere un razonamiento más profundo.
Adecúa el razonamiento a la tarea
Si bien es posible que Sol delegue en otro modelo como Terra, la configuración más simple mantiene una familia de modelos y ajusta solo el esfuerzo de razonamiento, con roles dedicados como los siguientes:
- Scout — GPT-5.6 Sol Light. Responde preguntas estrechas y de solo lectura: localiza archivos, rastrea una ruta de código o encuentra pruebas relevantes.
- Worker — GPT-5.6 Sol Medium. Implementa cambios delimitados, ejecuta verificaciones o maneja trabajo de soporte.
- Smart worker — GPT-5.6 Sol High. Asume implementaciones difíciles, resuelve ambigüedades o coordina ayuda cuando sea útil.
Trata estos roles como valores predeterminados útiles. Sol Light conserva la capacidad de encontrar contexto útil sin gastar tanto razonamiento en el descubrimiento.
Deja que el equipo coordine
El coordinador actúa como el delegador principal: asigna trabajo sustancial, evita investigaciones duplicadas y rastrea lo que cada agente está haciendo. Los Scouts pueden investigar en paralelo, mientras que los Workers pueden compartir la implementación cuando las responsabilidades están claras.
Los agentes también pueden enviarse mensajes directamente a través de un sistema de mensajería común con bandejas de entrada separadas. Cuando un scout descubre algo que un worker necesita, puede reconocer la dependencia y transmitir sus hallazgos sin esperar a que el coordinador los retransmita.
La concurrencia es configurable por hilo y tiene como valor predeterminado cuatro agentes, incluido el coordinador. Dentro de ese límite, un smart worker podría coordinar un scout y otro worker, o el coordinador podría enviar tres scouts a investigar preguntas separadas.
Elige el contexto que heredan los agentes
Dividir el historial de la conversación ayuda a los agentes a comprender el objetivo general y las decisiones anteriores. Comenzar con fork_turns: "none" le da al agente una asignación nueva y enfocada en su lugar. Los agentes con contexto fresco aún pueden reconocer cuándo un compañero necesita información y contactarlo de forma independiente.
Los agentes que heredan el contexto de su padre también pueden ver sus instrucciones de orquestación. Cuando un agente debe permanecer como hoja, dale un límite breve:
Completa esta asignación directamente. No generes otros agentes; las instrucciones de delegación de tu padre se aplican solo a tu padre.
Los agentes con contexto fresco no heredarán límites de herramientas o seguridad específicos de la tarea, así que incluye cualquier restricción esencial directamente en sus asignaciones.
Captura el patrón en una skill
Una skill práctica puede darle al coordinador algunas instrucciones permanentes:
Mantente disponible para el usuario mientras delegas trabajo sustancial. Envía scouts enfocados y de solo lectura en paralelo con reasoning_effort: "low" y fork_turns: "none". Usa reasoning_effort: "medium" para implementación rutinaria y reasoning_effort: "high" para problemas más difíciles. Dale a cada agente una propiedad clara, evita asignaciones superpuestas y dile a los workers hoja que no deleguen. Reúne los resultados y mantén las aprobaciones con el usuario.
Experimenta con los controles
Comienza con estos valores predeterminados, luego experimenta con el esfuerzo de razonamiento, la herencia de contexto, la autoridad de delegación y cómo colaboran los agentes. El objetivo es entender qué configuraciones ayudan a un equipo a avanzar el trabajo sin gastar más razonamiento del que la tarea requiere.
