Trabajar con subagentes en paralelo dentro de Codex te permite investigar múltiples fuentes al mismo tiempo, asignando un nivel de razonamiento distinto a cada uno según la complejidad de la tarea. Esta práctica es clave si construyes proyectos como AI Radar y necesitas escalar la búsqueda de señales de inteligencia artificial sin perder calidad.

La idea es simple: en vez de un solo agente revisando todo, divides el trabajo en agentes especializados que corren al tiempo desde la terminal de tu interfaz favorita.

Por qué conviene ejecutar Codex desde una interfaz como VS Code

La terminal pura funciona bien para lanzar comandos, pero cuando empiezas a configurar subagentes y editar archivos, una interfaz como VS Code, Cursor o Windsurf te da una vista mucho más clara del proyecto.

En mi caso uso VS Code. Abro la terminal integrada, escribo codex, otorgo todos los permisos y ya estoy listo para enviar el primer prompt [01:00].

¿Qué es un subagente en Codex? Es un agente secundario que recibe una tarea específica del agente principal, abre su propio contexto, lee los skills disponibles y devuelve un resultado. Cada subagente trabaja en paralelo con los demás.

Cómo lanzar varios agentes en paralelo desde Codex

El primer experimento fue pedirle a Codex que buscara señales recientes de IA usando varios agentes al tiempo, con esta instrucción: un agente para fuentes oficiales, uno para repositorios técnicos, uno para comunidad y uno para medios secundarios [01:20].

Codex reutilizó el mismo skill de búsqueda de señales y desplegó cuatro agentes, cada uno con un prompt distinto y razonamiento medio por defecto.

Cómo inspeccionar el estado de cada agente

Para ver qué está haciendo cada subagente usas el comando /agent dentro de la sesión. Ahí aparece el listado completo con sus nombres y tareas asignadas [02:00].

Algunos hallazgos al revisarlos en vivo:

• Popper recibió la orden de buscar en repositorios técnicos y artefactos de desarrolladores, releyó el skill y arrancó con su propio contexto.
• Cícero exploró comunidades como Y Combinator, Reddit, Discord y X, y devolvió señales sobre infraestructura para agentes locales y despliegue agent native.
• El agente principal recibió cada respuesta y consolidó las señales prioritarias con corte a 21 de mayo de 2026.

Cuando un subagente se lanza, abre un contexto nuevo. Eso significa que no comparte memoria con el principal: recibe la orden, ejecuta y entrega resultado.

Cómo configurar el reasoning de cada subagente según su tarea

No todos los agentes deberían correr igual. Un agente que revisa fuentes oficiales puede pedir más reasoning. Uno que escarba repositorios técnicos necesita análisis profundo. Y uno que solo escanea medios secundarios puede correr con un perfil más rápido y económico.

Para verificar el modelo activo usas el comando status, que en este caso mostraba GPT 5.5 [03:30]. Para ver dónde queda guardada la configuración usas debug config, que te muestra las capas a nivel de sistema y a nivel de usuario, junto con el esfuerzo de razonamiento, los approvals y la carpeta de trabajo.

Qué niveles de reasoning existen en Codex

Codex maneja cuatro niveles de esfuerzo de razonamiento que puedes asignar a cada subagente:

1. Reasoning low para tareas rápidas y de bajo costo.
2. Reasoning medium para tareas estándar como revisar comunidad o medios secundarios.
3. Reasoning high para fuentes oficiales que requieren rigor.
4. Reasoning extra high para análisis técnicos profundos como repositorios.

¿Cómo asigno un nivel de reasoning distinto a cada subagente? Le pides a Codex que cree los subagentes en la configuración indicando el nivel exacto: por ejemplo, fuentes oficiales con high, repositorios técnicos con extra high y comunidad con medium.

Con esa instrucción Codex desplegó cuatro subagentes con configuraciones distintas. Chandra, por ejemplo, se encargó de fuentes oficiales y devolvió el resultado al agente principal sin problema.

Cómo aumentar el límite de subagentes en paralelo

Durante la prueba apareció un mensaje interesante: "se alcanzó el límite de hilos activos" [05:10]. Codex cerró los agentes que ya habían terminado y luego creó los faltantes.

Esto significa que existe un límite de agentes simultáneos por sesión. Por defecto solo puedes tener seis subagentes ejecutándose al tiempo.

Dónde modificar el máximo de threads

En la documentación oficial de OpenAI encuentras toda la configuración relacionada con subagentes: nombre, descripción, instrucciones y la cantidad máxima de hilos por sesión.

Para subir el límite a 10:

• Abres el panel de configuración de Codex.
• Creas una sección nueva llamada Agentes.
• Configuras la variable de máximos threads con el valor deseado.
• Cierras la sesión y abres una nueva para que los cambios se guarden.

Después de eso le pedí a Codex que desplegara 10 agentes en paralelo buscando noticias de IA, y la pantalla de subagentes mostró 11 procesos: el agente principal más 10 subagentes, cada uno con una responsabilidad distinta.

¿Cuántos subagentes puedo correr en paralelo en Codex? Por defecto seis, pero puedes ampliarlo editando la variable de threads en la sección de agentes del archivo de configuración.

Ahora tu reto es mejorar el skill de búsqueda de noticias para que cada agente trabaje según el tipo de fuente que le toca y el nivel de reasoning que realmente necesita. ¿Cómo distribuirías tú los 10 agentes para cubrir el panorama de IA? Cuéntamelo en los comentarios.