La era de los AI Wrappers ha terminado. Comienza la era de los Claude Agent Wrappers.

He analizado el taller de 90 minutos que impartió Tariq Shihipar, el responsable de Claude Code en Anthropic.

Desde la aparición de Manus, el interés por los agentes ha explotado - pero cómo construir agentes que realmente funcionen en producción sigue siendo frustrantemente vago. Este taller fue la respuesta de Anthropic a esa pregunta.

Más allá de los servicios que simplemente envuelven una API de LLM, ¿qué tiene que cambiar cuando diseñamos aplicaciones nativas de agentes? Aquí van las cuatro conclusiones clave.

Bash es la herramienta más potente

No necesitáis decenas de herramientas personalizadas.

• El software que ya existe en Linux - ffmpeg, jq, curl y muchos más - puede resolver la mayoría de tareas cuando se compone a través de comandos Bash.
• Los agentes aprenden solos a utilizar herramientas leyendo man pages y la salida de --help.
• No hace falta meter la especificación de cada herramienta en el prompt, lo que se traduce en menos desperdicio de ventana de contexto.

La implicación es significativa: en lugar de construir integraciones a medida para cada capacidad, le dais al agente un shell y dejáis que componga el software existente. El universo de herramientas CLI se convierte en la caja de herramientas del agente - sin necesidad de registrar ninguna de antemano.

El núcleo del bucle del agente es la verificación

Reunir Contexto → Ejecutar Acción → Verificar Resultado.

• El criterio para decidir si usar un agente es sencillo: ¿podéis verificar la salida?
• El código es fácil de verificar con compiladores y linters. Para tareas de investigación, necesitáis diseñar la lógica de verificación por separado - como exigir citas de fuentes.
• No os fiéis solo de la inteligencia del modelo. Colocad herramientas deterministas dentro del bucle - comprobaciones de existencia de archivos, validación de sintaxis, verificación de tipos - para prevenir alucinaciones.

Este es el insight que la mayoría de equipos pasan por alto. Se centran en hacer que los agentes sean más inteligentes cuando deberían centrarse en hacerlos más verificables. Un modelo mediocre con bucles de verificación robustos superará a un modelo brillante sin ninguno.

Incluso el trabajo no técnico se resuelve con generación de código

Hasta tareas sencillas como consultar el tiempo o analizar correos electrónicos se gestionan mejor con código que con respuestas en texto.

• El enfoque: dejar que el agente escriba scripts sobre la marcha para conectar múltiples APIs y procesar datos.
• Una proporción significativa de los usuarios de Claude Code no son desarrolladores - trabajan en marketing, finanzas u operaciones.
• Tratar el análisis de datos y las tareas repetitivas como código desechable - scripts que se escriben una vez, se ejecutan una vez y se descartan - se está convirtiendo en el flujo de trabajo estándar.

Esto redefine lo que significa “programar” en la era de los agentes. El agente no necesita una integración preconstruida con vuestro proveedor de correo. Escribe un script que llama a la API, filtra los datos y devuelve los resultados - todo generado en tiempo de ejecución.

La ingeniería de contexto vive en el sistema de archivos

Más allá del prompt engineering, necesitáis diseñar el entorno en el que trabaja el agente.

• Darle nuevas capacidades a un agente no requiere fine-tuning complejo. Se trata de entregarle una carpeta con archivos markdown bien escritos y scripts.
• Tariq lo describió como estar “file system pilled”.
• Los agentes tienen estado. El núcleo de la arquitectura de agentes es un entorno aislado - un contenedor - donde el agente tiene acceso a un sistema de archivos y puede ejecutar comandos Bash.

Pensadlo así: el sistema de archivos es la memoria a largo plazo del agente, su biblioteca de referencia y su espacio de trabajo, todo en uno. Un archivo CLAUDE.md en la raíz del proyecto no es solo documentación - es la guía de onboarding del agente. Un directorio scripts/ no son solo utilidades - es el kit de herramientas del agente.

El cambio de paradigma

Del mismo modo que el desarrollo web evolucionó de jQuery a React - pasando de la manipulación imperativa del DOM a una arquitectura basada en componentes - el desarrollo de agentes está pasando de llamadas crudas a prompts a frameworks estructurados.

La pregunta ya no es “¿qué le pido?” sino “¿qué permisos y entorno le proporciono?”

Los equipos que entiendan esta distinción - que el rendimiento de un agente depende menos del modelo y más del sistema que lo rodea - construirán la siguiente generación de software.

Basado en el taller de Tariq Shihipar en Anthropic.