Cómo ejecutar varios agentes de IA sin que se sobrescriban

Respuesta corta: dale a cada agente de IA una copia propia del proyecto, en una rama separada, con git worktree. Sin ese aislamiento, dos agentes que editan el mismo archivo se sobrescriben sin ningún error en pantalla, y el trabajo perdido solo aparece cuando una prueba que pasaba empieza a fallar.

Ejecutar dos agentes de IA a la vez en el mismo proyecto parece solo cuestión de abrir dos terminales. Funciona unos veinte minutos. Después uno reescribe un archivo que el otro acababa de cambiar, y el trabajo perdido no aparece en ninguna parte.

Ese es el detalle que encarece el fallo: es silencioso. No hay mensaje de error, no hay conflicto, no hay aviso. El archivo simplemente vuelve a ser lo que era. Te enteras media hora después, cuando una prueba que pasaba empieza a fallar, y gastas otra media hora buscando un error que nunca existió.

Por qué dos agentes de IA se sobrescriben

Un agente de IA de programación no trabaja por transacciones. Lee un archivo, piensa, y escribe el archivo entero con su propia versión. Si dos agentes leyeron la misma versión y escribieron en momentos distintos, el segundo borra al primero sin haber sabido nunca que el primero existía.

Ninguno de los dos se equivocó. Ambos hicieron exactamente lo que se les pidió. El problema es que pisaban el mismo suelo.

Cómo aislar cada agente de IA en el mismo repositorio

Toda herramienta seria de esta categoría lo resuelve igual, y vale la pena entender por qué: cada agente recibe una copia propia del proyecto, en su propia línea de trabajo. En Git eso tiene nombre, worktree, y es una copia real del código en disco, ligada al mismo repositorio y a una rama separada.

En la práctica el agente A y el agente B nunca escriben en el mismo archivo, porque no existe el mismo archivo. Existen dos. Y cuando ambos terminan, quien decide qué entra eres tú, con Git mostrando la diferencia lado a lado. Ese es justo el momento en que una colisión debe aparecer: al integrar, a la vista, y no a mitad del trabajo, escondida.

Cómo CanvasCode aísla cada agente de IA

En CanvasCode el aislamiento viene de fábrica, y la diferencia está en lo que ves sin preguntar.

Cada agente de IA que sale a trabajar muestra en su propio panel en qué línea de trabajo está, junto al estado del pull request. Miras el canvas y sabes quién está dónde, sin ejecutar ningún comando.

Cuando dos frentes empiezan a tocar el mismo archivo, el aviso llega antes, no después. Y cuando un agente termina y es despedido, su copia no queda tirada en el disco: la app recoge lo que quedó y dice qué faltó.

El aislamiento también es decisión tuya, no una imposición: puede estar activo para todo, desactivado en un proyecto concreto, y las instrucciones que los agentes reciben sobre cómo trabajar aislados son texto que tú escribes, no una regla fija dentro del programa.

¿Necesito aislamiento si uso un agente de IA por vez?

Conviene decir lo contrario también. Si usas un agente de IA por vez, nada de esto importa y la complejidad extra no se paga. El aislamiento existe para quien tiene tres, cinco, ocho frentes abiertos a la vez, que es cuando la ganancia de ir en paralelo supera el coste de coordinar.

Ahí la pregunta deja de ser "¿puedo abrir varios?" y pasa a ser "¿puedo confiar en lo que hicieron?".

¿Worktree o contenedor para aislar agentes de IA?

El worktree es más ligero y rápido: son archivos en el mismo disco, y el agente de IA sigue viendo las herramientas de tu máquina. El contenedor aísla más a fondo, incluidos proceso y red, y es lo que quieres si vas a dejar un agente corriendo sin supervisión. Herramientas como JetBrains Air ofrecen ambos; CanvasCode usa worktree.

¿Y si dos agentes de IA necesitan tocar el mismo archivo?

Va a pasar, y lo correcto es que aparezca pronto. Con aislamiento, ambos trabajan en sus copias y la colisión surge al integrar, con Git mostrando las dos versiones lado a lado. En CanvasCode el aviso llega antes: cuando dos frentes empiezan a tocar el mismo archivo, la app lo dice mientras aún se puede repartir el trabajo de otra forma.

¿Cuántos agentes de IA se pueden ejecutar en paralelo?

Técnicamente, los que aguante la máquina: cada agente es un proceso y una copia del proyecto en disco. En la práctica el límite es humano y llega mucho antes, porque el cuello de botella pasa a ser a cuántos puedes seguir. Seis es donde la mayoría empieza a perder el hilo.