Codificación agencial: la práctica de utilizar IA autónoma agentes para planificar, escribir, probar e iterar software, pasó de demostraciones de investigación a flujos de trabajo prácticos para desarrolladores en 2024-2025. Con la llegada de octubre de 2025 de Claude Haiku 4.5Anthropic entregó un modelo explícitamente optimizado para agente Cargas de trabajo: rápidas, rentables y optimizadas para la orquestación de subagentes y tareas de uso informático (es decir, herramientas de control, editores, CLI). Esta guía recopila las últimas noticias, notas sobre capacidades, recetas prácticas y buenas prácticas de gobernanza para que desarrolladores y líderes de ingeniería puedan adoptar la codificación agentica de forma responsable y eficaz en 2025.
¿Qué es la “codificación agentiva” (orquestación, subagentes)?
Codificación agentica Se refiere a los patrones de uso de LLM donde el modelo no solo escribe código, sino que también coordina acciones, invoca herramientas, gestiona resultados intermedios y subtareas de forma autónoma como parte de un flujo de trabajo más amplio. En la práctica, esto significa que el modelo puede actuar como un "agente programador" que planifica una secuencia de pasos, delega el trabajo a subagentes/herramientas y utiliza sus resultados para producir un artefacto final. Anthropic y otras empresas están desarrollando explícitamente modelos y marcos de herramientas que respaldan este estilo.
Orquestación vs. Subagentes
- OrchestratorUn controlador (ya sea un humano, un modelo de agente dedicado como Sonnet 4.5 o un programa ligero) que descompone una tarea compleja en subtareas discretas, las asigna a subagentes y une los resultados. El orquestador mantiene el estado global y aplica políticas (seguridad, presupuestos).
- Subagentes:Trabajadores pequeños y enfocados (a menudo modelos más livianos como Haiku 4.5, o incluso módulos de código deterministas) que manejan subtareas individuales, por ejemplo, resumen, extracción de entidades, codificación, llamadas a API o validación de salidas.
Usar Claude Haiku 4.5 como subagente (el codificador) y un modelo de razonamiento más fuerte como orquestador es un diseño común y rentable: el orquestador planifica, mientras que Haiku implementa muchas operaciones pequeñas y paralelizables de manera rápida y económica.
Por qué es importante ahora
Varios factores convergieron para hacer que la codificación agentiva fuera práctica en 2025:
- Modelos optimizados para uso de la computadora, con mayor confiabilidad para la invocación, prueba y orquestación de herramientas.
- Mejoras en la latencia y el costo que permiten ejecutar muchas instancias de agente en paralelo.
- Ecosistemas de herramientas (API, entornos sandbox, integraciones CI/CD) que permiten a los agentes operar de manera controlada y observable.
Claude Haiku 4.5 fue posicionado explícitamente para aprovechar estas tendencias al ofrecer un equilibrio entre velocidad, costo y competencia de codificación adecuado para la orquestación de subagentes.
Modelo mental (patrón común): Planificador → Trabajador(es) → Evaluador. El planificador divide un objetivo en tareas; los subagentes trabajadores ejecutan las tareas (a menudo en paralelo); un evaluador verifica y acepta o solicita mejoras.
Claude Haiku 4.5: Novedades para desarrolladores
Anthropic lanzó Claude Haiku 4.5 en octubre de 2025 como un modelo rentable y de alto rendimiento optimizado para codificación, uso de computadoras y tareas de agente. Esta versión se centra en mejorar la velocidad y el coste por token, a la vez que preserva una codificación robusta y un rendimiento de razonamiento multipaso, propiedades esenciales para flujos de trabajo de agente prácticos donde la frecuencia de llamadas cortas a herramientas y bucles es la norma. Haiku 4.5 se posiciona como la opción más económica en la gama Haiku de Anthropic, a la vez que ofrece un rendimiento clave a nivel de tarea para tareas de código y de agente. El modelo está disponible a través de una API, lo que permite a los desarrolladores integrarlo en sistemas de integración continua (CI), herramientas en IDE y orquestadores del lado del servidor.
Puntos de referencia y rendimiento práctico
Entre las métricas principales: Claude Haiku 4.5 obtuvo excelentes calificaciones en pruebas de código como SWE-bench Verified (con un rendimiento de aproximadamente el 73.3 % en materiales antrópicos) y mostró mejoras notables en el uso de la computadora (tareas basadas en herramientas) en comparación con versiones anteriores de Haiku. Claude Haiku 4.5 iguala a Sonnet 4 en muchas tareas de desarrollo, a la vez que ofrece una excelente relación coste-rendimiento que lo hace atractivo para sistemas de agentes escalables.
Características clave de Claude Haiku 4.5 que permiten la codificación agentica
Perfil de velocidad y costo ajustado para bucles y llamadas de herramientasLos bucles de agente suelen implicar numerosas llamadas cortas al modelo (planificación → llamada a la herramienta → evaluación → replanificación). Haiku 4.5 prioriza el rendimiento y un menor coste de tokens, lo que permite ejecutar más iteraciones de forma económica. Esto es esencial cuando el orquestador genera subagentes para pruebas, análisis de errores o creación de ramas experimentales.
Codificación abreviada más robusta y “uso de la computadora”: Haiku 4.5 está optimizado para un buen rendimiento en pruebas de referencia de codificación y tareas que simulan el uso de una computadora (ejecución de comandos de shell, edición de archivos, interpretación de registros). Esto lo hace más confiable para scripts de automatización donde el LLM lee los resultados, decide los siguientes pasos y emite comandos de seguimiento. Utilice esta capacidad para automatizar el triaje, el andamiaje y los ciclos de prueba y corrección.
Disponibilidad de API y ecosistema: Se puede acceder a Haiku 4.5 a través de la API (como CometAPI ) y a través de socios en la nube (p. ej., Vertex AI y Bedrock), lo que simplifica la integración con pipelines de CI/CD, orquestadores en contenedores y servicios en la nube existentes. Una interfaz programática estable reduce la fragilidad del código de enlace y permite una limitación de velocidad, reintentos y observabilidad consistentes.
Patrones de orquestación de múltiples agentes que funcionan bien con Haiku 4.5
Cuando Haiku 4.5 es su trabajador rápido y económico, se destacan varios patrones de orquestación probados.
1) Orquestación jerárquica (Maestro/Trabajadores)
Como Funciona: Planificador de alto nivel (Sonnet) → despachador de nivel medio (orquestador de Haiku) → grupo de trabajadores (Haikus + código determinista). Un orquestador de mayor capacidad (p. ej., Sonnet 4.5) genera un plan y asigna pasos a varios trabajadores de Haiku 4.5. El maestro agrega los resultados y realiza el razonamiento final o las comprobaciones de aceptación.
Cuándo usar: Tareas complejas que requieren razonamiento fronterizo ocasional (diseño, decisiones políticas), pero mucha ejecución rutinaria. Anthropic lo recomienda explícitamente como un patrón productivo.
2) Tarea-Granja / Grupo de trabajadores
Como Funciona: Un grupo de trabajadores idénticos de Haiku extrae tareas de una cola y las ejecuta de forma independiente. El orquestador supervisa el progreso y reasigna las tareas fallidas.
Cuándo usar: Cargas de trabajo de alto rendimiento, como el resumen de documentos por lotes, el etiquetado de conjuntos de datos o la ejecución de pruebas unitarias en múltiples rutas de código. Este patrón aprovecha la velocidad y el bajo coste de Haiku.
3) Pipeline (transformaciones por etapas)
Como Funciona: Los datos fluyen a través de etapas ordenadas: p. ej., ingesta → normalización (Haiku) → enriquecimiento (herramientas externas) → síntesis (Sonnet). Cada etapa es pequeña y especializada.
Cuándo usar: ETL de múltiples pasos o generación de contenido donde diferentes modelos/herramientas son ideales para diferentes etapas.
4) MapReduce / MapMerge
Como Funciona: Mapa: muchos trabajadores de Haiku procesan diferentes fragmentos de entrada. Reducción: el orquestador (o un modelo más robusto) fusiona y resuelve conflictos.
Cuándo usar: Análisis de corpus de texto extensos, control de calidad a gran escala o síntesis multidocumental. Resulta útil cuando se desea conservar las codificaciones locales para la trazabilidad, pero se necesita un resumen o una clasificación global calculada solo ocasionalmente por el modelo más costoso.
5) Bucle del evaluador (QA + revisión)
Como Funciona: Haiku genera una salida; otro trabajador de Haiku o evaluador de Sonnet la compara con una lista de verificación. Si la salida falla, se reinicia.
Cuándo usar: Tareas sensibles a la calidad donde el refinamiento iterativo es más barato que usar solo el modelo de frontera.
Arquitectura del sistema: una visión pragmática codificación proxy configuración con Haiku
Una arquitectura de referencia compacta (componentes):
- Puerta de enlace API/Borde: Recibe solicitudes de usuarios; realiza limitaciones de autorización y velocidad.
- Preprocesador (Haiku): limpia, normaliza, extrae campos estructurados y devuelve un objeto de tarea codificado (JSON) — el codificación proxy.
- Orchestrator (Sonnet/modelo superior o motor de reglas ligero): consume tareas codificadas y decide qué subtareas generar o si manejar la solicitud por sí mismo.
- Grupo de trabajadores (instancias de Haiku): Los agentes de Haiku paralelos ejecutan subtareas asignadas (búsqueda, resumen, generación de código, llamadas a herramientas simples).
- Evaluador / Puerta de Calidad (Soneto o Haiku): verifica los resultados y solicita mejoras si es necesario.
- Capa de herramientas: Conectores a bases de datos, búsquedas, entornos sandbox de ejecución de código o API externas.
El comportamiento mejorado de "orquestación de subagentes" de Haiku 4.5 lo hace ideal para esta composición: su velocidad de respuesta y su perfil de costos permiten ejecutar varios trabajadores simultáneos para explorar diversas implementaciones en paralelo. Esta configuración trata a Haiku como... codificador proxy rápido y trabajador de ejecución, reduciendo la latencia y los costos y manteniendo a Sonnet para tareas de planificación y evaluación pesadas.
Consideraciones sobre herramientas y computación
- Uso de computadoras en entornos aislados: Proporciona a los agentes shells controlados o entornos contenedorizados para ejecutar pruebas y crear artefactos. Limita el acceso a la red y monta solo los repositorios necesarios.
- Procedencia:Cada acción del agente debe producir registros firmados y diferencias para mantener la explicabilidad y permitir reversiones.
- Paralelismo:El lanzamiento de varios trabajadores aumenta la cobertura (diferentes implementaciones), pero requiere orquestación para reconciliar parches conflictivos.
- Presupuestos de recursos:Utilice Haiku 4.5 para el “bucle interno” (iteración rápida) y reserve los modelos más pesados para la revisión final del código o el análisis arquitectónico si es necesario.
Envoltorios de herramientas y adaptadores de capacidad
Nunca exponga las API del sistema sin procesar directamente a las indicaciones del modelo. Incorpore las herramientas en adaptadores específicos y explícitos que validen las entradas y depuren las salidas. Ejemplos de responsabilidades del adaptador:
- Validar comandos para operaciones permitidas
- Hacer cumplir los límites de recursos y tiempo
- Traducir errores de bajo nivel en JSON estructurado para el evaluador
Ejemplo mínimo de funcionamiento: Python (asincrónico)
A continuación se muestra un mínimo, Información Ejemplo de Python que demuestra una patrón jerárquico: Sonnet como planificador, trabajadores de Haiku como ejecutores. Utiliza el SDK oficial de Anthropic Python para las llamadas de mensajería (consulta la documentación del SDK). Reemplazar ANTHROPIC_API_KEY Con tu variable de entorno. También puedes usar la API de CometAPI: API de Claude Haiku 4.5 y Claude Sonnet 4.5 APIEl precio de llamar a la API con CometAPI tiene un 20% de descuento sobre el precio oficial. Solo necesita reemplazar la clave con la CLAVE CometAPI que obtuviste llamar.
Notas: Este ejemplo es intencionalmente pequeño y combina funciones síncronas y asíncronas para mayor claridad. En producción, se añadirá un sólido manejo de errores, reintentos, gestión de secretos y una cola de tareas (p. ej., Redis/RQ, Celery o AWS SQS).
# minimal_haiku_orchestrator.py
# Requires: pip install anthropic aiohttp asyncio
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic
ANTHROPIC_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_KEY:
raise RuntimeError("Set ANTHROPIC_API_KEY in env")
# Model names (adjust if Anthropic changes exact IDs)
PLANNER_MODEL = "claude-sonnet-4-5-20250929" # high-capability planner
WORKER_MODEL = "claude-haiku-4-5" # fast, cheap worker
client = AsyncAnthropic(api_key=ANTHROPIC_KEY)
async def plan(user_request: str) -> list:
prompt = f"""You are a planner. Break the user's request into an ordered list of small executable steps.
User request: \"\"\"{user_request}\"\"\"
Return JSON array of step objects with "id" and "instruction"."""
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=800,
)
text = resp.content.strip()
# naive parse: planner is expected to return JSON
import json
try:
steps = json.loads(text)
except Exception:
# fallback: ask Haiku to reformat if planner returned text
steps = [{"id": i+1, "instruction": line.strip()}
for i, line in enumerate(text.splitlines()) if line.strip()]
return steps
async def worker_execute(step):
# Haiku-heavy fast worker; returns a dict with result and metadata
system = f"You are a fast worker. Execute this single instruction and return JSON with fields: id, output, status."
prompt = f"Instruction: {step}\nReturn JSON with fields: id, output, status"
resp = await client.messages.create(
model=WORKER_MODEL,
messages=[
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": prompt},
],
max_tokens=512,
)
# parse one-line JSON or fallback to raw
import json
txt = resp.content.strip()
try:
data = json.loads(txt)
except Exception:
data = {"id": step, "output": txt, "status": "ok"}
return data
async def evaluate_and_merge(results):
# Use Sonnet again to do final synthesis/QA
combined = "\n\n".join(} -> {r.get('output','')}" for r in results])
prompt = f"Given the partial results below, produce a concise final answer and mark pass/fail if any step failed.\n\n{combined}"
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=600,
)
return resp.content.strip()
async def orchestrate(user_request: str):
steps = await plan(user_request)
# run workers in parallel (bounded parallelism recommended)
sem = asyncio.Semaphore(8) # at most 8 concurrent Haiku workers
async def guarded(step):
async with sem:
return await worker_execute(step)
results = await asyncio.gather(*)
final = await evaluate_and_merge(results)
return final
if __name__ == "__main__":
import sys
req = " ".join(sys.argv) or "Summarize the latest design doc and list 5 follow-ups."
out = asyncio.run(orchestrate(req))
print("FINAL OUTPUT:\n", out)
Lo que esto hace, brevemente:
Sonnet planifica el trabajo (pasos JSON). Haiku ejecuta cada paso simultáneamente. Sonnet sintetiza y valida los resultados. Este es el método canónico. planificador→trabajador→evaluador bucle. El código utiliza el SDK de Python antrópico (anthropic), cuyos ejemplos y cliente asíncrono muestran lo mismo messages.create de la interfaz del.
Cómo acceder a la API de Claude Haiku 4.5
CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.
Los desarrolladores pueden acceder API de Claude Haiku 4.5 a través de CometAPI, la última versión del modelo Se actualiza constantemente con el sitio web oficial. Para empezar, explora las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
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Conclusión
Usando Claude Haiku 4.5 Un codificador/trabajador proxy rápido permite sistemas multiagente rentables y de baja latencia. El patrón práctico consiste en dejar que un modelo de mayor capacidad organice y evalúe mientras miles de trabajadores de Haiku realizan el trabajo pesado rutinario en paralelo. El ejemplo mínimo de Python anterior debería servirle de punto de partida: adáptelo a su cola de producción, monitorización y conjunto de herramientas para crear pipelines de agentes robustos, seguros y escalables.