Cuando empezamos Airtable hace 12 años, casi todos los inversores con los que hablamos nos decían lo mismo: no se puede construir algo para todos. Demasiados casos de uso, demasiada superficie. Les demostramos que estaban equivocados. Creamos una plataforma horizontal que gestiona procesos empresariales en retail, consumo, servicios financieros, medios y más.
Ahora estamos aplicando esa misma filosofía a los agentes.
El próximo factor de forma para los agentes
Pensemos en los factores de forma de producto dominantes de los últimos años. Empezamos con completions y chat, luego avanzamos a los agentes. Al principio, los agentes necesitaban instrucciones. Ahora los agentes se activan por sí solos para completar tareas de manera proactiva.
Avanzando hacia una flota de agentes.
¿Qué viene después? Creemos que el próximo factor de forma de producto es la orquestación de una flota: coordinar trabajo complejo entre muchos agentes que actúan como parte de una organización. Coordinación entre agentes, orientada a trabajos más largos y difíciles.
Los modelos ya son lo suficientemente buenos en horizontes largos y abiertos como para empezar a aplicar principios organizativos reales: dividir un trabajo grande en tareas de distinto alcance, asignar cada una a un agente diferente y dejar que se pasen el trabajo entre ellos.
Ejemplo real: Empresa de jardinería
Algunas de las flotas más creativas que vemos en Hyperagent provienen de negocios tradicionalmente offline. Aquí hay una basada en un cliente real del sector de la jardinería.
Primero, un cliente envía una consulta con fotos de un patio trasero desordenado, información básica y una solicitud de presupuesto y propuesta.
Lead entrante procesado por agentes.
La flota se activa sola
La consulta llega a Sage, el orquestador. Sage lee la información recibida y hace una primera revisión como haría un buen jefe de oficina: ¿cuál es el alcance?, ¿es un proyecto real?, ¿es un lead de calidad que vale la pena perseguir?
Sage decide que vale la pena asumirlo. Le pasa el trabajo a Surveyor, un agente especializado en diseño y presupuestos, y le informa sobre lo que pidió el cliente.
Una estructura organizativa de agentes simple.
No estás construyendo un solo agente que hace todo. Estás construyendo una organización donde un coordinador dirige el trabajo al especialista más adecuado, igual que asignarías una tarea a la persona correcta en tu equipo.
Surveyor se pone a trabajar. Cada hilo en Hyperagent se ejecuta en una máquina virtual sandbox con todas las capacidades, por lo que el agente puede escribir código, manipular archivos y utilizar herramientas reales. Usa algo como ffmpeg para extraer fotogramas individuales del video del cliente, estudia el espacio y prepara una propuesta de alto nivel: imágenes simuladas del patio rediseñado, una presentación real, un presupuesto real.
Agente de presupuestos y diseño ejecutando su propio sandbox
Una propuesta como esa solía ser algo que solo un diseñador o jardinero de alto nivel podía producir, y solo para un cliente de varios millones de dólares. Ahora una pequeña empresa puede enviar una presentación de la misma calidad para un trabajo de jardín de 10.000 dólares.
La flota contacta a los humanos
Una vez que Surveyor tiene lista una presentación y un presupuesto, el trabajo vuelve a un humano para su revisión. Sarah Guo escribió sobre esto recientemente, y creemos que tiene razón: el verdadero cuello de botella para desplegar agentes útiles ya no es la capacidad del modelo, sino la capa humana que define las políticas y controla las decisiones de alto riesgo. Enviar un presupuesto vinculante a un cliente es un ejemplo perfecto.
El agente comparte la transformación del paisaje propuesta con el dueño del negocio para su revisión.
Así que el trabajo de Surveyor vuelve a través de Sage, y Sage le envía un mensaje directamente al dueño del negocio, como lo haría un buen empleado. "Aquí está el lead, aquí está el estudio, aquí hay una presentación completa con propuesta, aquí hay un presupuesto que preparé con todo lo que encontré. Aprueba y lo envío".
La propuesta se muestra como una página web interactiva con una transformación de antes/después, el tipo de cosas que habrían estado completamente fuera del alcance hace un año para un jardinero presupuestando un trabajo de 10.000 dólares.
La flota aprende sobre tu organización
Los agentes útiles tienen que aprender en tiempo real, no en el ciclo de tu próximo ajuste fino. La retroalimentación se cristaliza en recuerdos y habilidades, acumulándose continuamente.
En la práctica, esto se parece a la conversación normal con un compañero de equipo, en Slack o por correo electrónico. La flota acumula más contexto interno y experiencia con cada ejecución.
Agentes aprendiendo de la retroalimentación recibida a través de Slack.
La flota se coordina sin ti
Una vez que tienes varios agentes capaces que también pueden hablar entre sí, gran parte de la coordinación deja de pasar por ti. Ponlos en un canal compartido, un chat grupal en Slack, y se pasan el trabajo directamente. Sage señala algo a Dispatcher, lo resuelven entre ellos y siguen adelante. Puedes ver todo lo que sucede y puedes intervenir en el momento que quieras, pero la mayoría del tiempo no es necesario. El trabajo se cierra sin esperar a que tú transmitas un mensaje de un agente a otro.
Pasas de ser el cable que conecta a cada agente a ser la persona que lee el hilo cuando algo realmente necesita una decisión.
Supervisando tu flota
Una vez que los agentes son capaces individualmente y se coordinan entre sí, el trabajo del humano se desplaza casi por completo a desbloquearlos. La programación ya recorrió este camino, y estamos a punto de verlo suceder en todo el trabajo de conocimiento.
Primero, la programación en solitario: un solo hilo, un archivo, un problema, una persona. Luego el autocompletado inicial de GitHub Copilot, que era realmente el factor de forma de completions aplicado al código. Después la experiencia de chat original de Cursor, donde podías hablar con un agente y este hacía ediciones más complejas. Ahora los mejores desarrolladores agentivos que conozco pasan la mayor parte de su tiempo supervisando una flota, e irse a dormir sin dejar a los agentes trabajando en algo durante la noche se siente como dejar a todo tu equipo inactivo.
Los agentes avanzan su propio trabajo en un kanban.
Eso cambia la interfaz que necesitas. Necesitas un plano de control: un lugar para ver, de un vistazo, en qué está trabajando cada agente, con qué está bloqueado y quién le pasa el testigo a quién. El trabajo se convierte en alejarse para ver todo el sistema de una vez, una especie de vista SimCity de todo lo que está en ejecución, en lugar de acercarse a una sola tarea.
Tu nuevo trabajo
Los agentes se están uniendo a tu organigrama. La habilidad más importante que debes aprender ahora es cómo supervisar y liderar una flota de agentes. Diseña la estructura organizativa de los agentes, cultiva la capa de contexto, haz que cada interacción sea legible para ellos y define cuándo realmente necesitas estar involucrado.
