Claude Code v2.0.28 ofrece una lección clara sobre cómo convertir el desarrollo autónomo de código de experimental a apto para producción: separar la planificación de la ejecución, implementar contextos resumibles y enrutar inteligentemente modelos según la tarea. Estas prácticas evitan la deriva de requisitos y permiten flujos de trabajo reproducibles y auditables.

Imagine un agente autónomo que pasa horas refactorizando un sistema de autenticación y al final implementa OAuth 1.0a en vez de OAuth 2.0 porque perdió el hilo original en medio de pruebas fallidas y fragmentos de código descartados. Ese es el síntoma clásico de la contaminación del contexto, donde la ventana de contexto se llena con detalles de implementación y mensajes de error hasta que los objetivos iniciales desaparecen.

La contaminación de contexto provoca tres problemas concretos. Primero, deriva de requisitos donde el objetivo inicial se diluye. Segundo, sobrecarga de replanteamiento cuando surge un bloqueo y el agente debe volver a planear mientras gestiona el estado de la ejecución. Tercero, agotamiento del contexto en tareas largas que acumulan intentos fallidos, salidas de depuración y código experimental.

La solución práctica que demuestra Claude Code v2.0.28 es elegante: dedicar un subagente exclusivamente a la planificación. Ese subagente mantiene la visión global, produce un plan estructurado y versionado, y alimenta a otros subagentes de ejecución con metas claras. Al separar roles se evita que los detalles de implementación corrompan la intención original.

Complementario al subagente de planificación está el concepto de contexto resumible. En lugar de sobrecargar la ventana de contexto con todo el historial de la tarea, el sistema crea puntos de control resumidos que capturan decisiones clave, supuestos y artefactos críticos. Si la ejecución se interrumpe, otro subagente puede reanudar desde el último punto coherente sin perder la intención de diseño.

El tercer pilar es el enrutamiento inteligente de modelos. No todos los pasos requieren el mismo tipo de inteligencia. Algunas etapas necesitan comprensión arquitectónica, otras optimización de código o generación de pruebas. Enrutar cada subtarea al modelo o configuración más adecuada mejora la calidad y reduce costos computacionales, creando una arquitectura multiagente eficiente y escalable.

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En resumen, transformar agentes autónomos en herramientas de producción requiere separación de responsabilidades mediante subagentes, contextos resumibles que permitan reanudabilidad y un enrutamiento de modelos alineado con cada subtask. Aplicado con buenas prácticas de ingeniería y gobernanza, este enfoque convierte experimentos prometedores en soluciones empresariales fiables y escalables.