Fénix 0.2.0: subagentes y proyectos en una sola conversación

Ilustración conceptual generada con IA para esta actualización. Representa la coordinación de subagentes y la separación del contexto; no es una captura de la interfaz.

Una conversación, varios proyectos

Hoy Fénix avanza a la versión 0.2.0 con dos incorporaciones centrales: subagentes que trabajan en segundo plano y contexto separado por proyecto, conservando una sola conversación en la web y Telegram.

Estoy construyendo un asistente personal de inteligencia artificial con el que pueda conversar de forma natural y encargar trabajo. Para acercarme a esa idea, necesitaba resolver una situación cotidiana: pasar de un proyecto a otro sin cambiar de chat y sin perder de vista qué tarea está ejecutándose en cada uno.

Un ejemplo resume esta actualización:

«Dime cómo va A y después mejora el inicio de sesión de B».

El maestro puede consultar el estado registrado de A y delegar el trabajo de B a un subagente. Mientras ese trabajo continúa, la conversación sigue disponible. Si el objetivo de la mejora no está claro, el agente puede pedir una aclaración antes de actuar.

Subagentes con un propósito concreto

Cada subagente recibe un objetivo preciso, el resultado que debe entregar y el contexto relevante para su tarea. La delegación devuelve el control al maestro para que pueda seguir atendiendo al usuario.

• Hasta cuatro subagentes pueden estar activos en paralelo.
• Solo existe un nivel de delegación: los subagentes no crean otros subagentes.
• Cada uno conserva su identificador, estado y registro de herramientas y resultados.
• Los fallos transitorios del proveedor admiten hasta tres intentos, conservando el trabajo y las respuestas de herramientas ya obtenidas.
• Al terminar, el subagente entrega un informe con el resultado, las evidencias y los bloqueos que queden.

Las consultas breves, como leer el estado de un proyecto, pueden resolverse directamente con herramientas del maestro. La delegación se utiliza para el trabajo que se beneficia de una ejecución separada.

Skills compartidas y cargadas bajo demanda

El maestro y los subagentes reciben un catálogo resumido de las skills instaladas. El contenido completo de una skill se carga cuando hace falta utilizarla.

Las skills generales se guardan en ~/.fenix/skills, con versión y estado de activación. Esto permite compartir instrucciones reutilizables entre tareas y conservar las personalizaciones. Por ahora siguen siendo skills manuales.

Contexto general y contexto de cada proyecto

Fénix distingue la conversación general, las preferencias generales y la información específica de cada proyecto. Cada proyecto puede tener nombre, alias, descripción, contexto y una carpeta de trabajo opcional. También puede representar trabajo de oficina o un proyecto personal sin repositorio.

Cuando llega un mensaje, el motor identifica su destino antes de cargar el contexto. Las referencias claras pueden resolverse mediante reglas; las peticiones más complejas utilizan el modelo configurado. Un mensaje puede contener varias peticiones y varios proyectos.

La memoria, el historial y las consultas por identificador respetan el ámbito asignado. Los resúmenes se mantienen por ámbito y los mensajes originales siguen disponibles. Las decisiones de un proyecto no se convierten automáticamente en preferencias generales.

Una vez asignada una ejecución, su proyecto y su carpeta quedan fijados. Cambiar de tema no redirige el trabajo que ya está en marcha. Si llega un informe de B mientras estamos hablando de A, se registra en B y no cambia automáticamente el foco de la conversación.

Aprobaciones y programación con referencias a su tarea

Las aprobaciones continúan siendo textuales. Una respuesta vinculada a una tarea se dirige a esa solicitud original, aunque hayan intervenido mensajes sobre otro proyecto. Telegram también puede utilizar la referencia nativa al mensaje respondido.

Los recordatorios y las tareas programadas conservan su proyecto. Las actualizaciones del contexto hechas por el agente utilizan una versión de referencia para evitar que trabajo antiguo sobrescriba decisiones más recientes.

Administración desde la web

La interfaz incorpora una sección de proyectos para crear y editar sus datos, consultar tareas y ver el progreso. La memoria puede consultarse como información general o dentro de un proyecto concreto.

El chat sigue siendo único. Se pueden mencionar nombres o alias para cambiar de asunto, y responder a una tarea concreta sin abrir otra conversación. Se mantienen la interfaz bilingüe, la estética en blanco y negro y los modos claro y oscuro.

La base sobre la que sigue creciendo

Estas funciones se suman al motor en Rust, el almacenamiento en SQLite, las herramientas de archivos y comandos, la memoria explícita con búsqueda léxica, los recordatorios y la programación mediante cron.

La integración sigue contemplando 17 proveedores y plataformas: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, OpenRouter, DeepSeek, xAI, Mistral AI, Alibaba Cloud / DashScope, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax, Groq, Together AI, Amazon Bedrock, Microsoft Azure / Foundry, Google Vertex AI y Ollama. El modelo elegido debe admitir las herramientas necesarias; el acceso depende de la configuración y la cuenta de cada proveedor.

El objetivo sigue siendo un asistente que pueda acompañarme en distintos trabajos desde una conversación natural. Esta entrega incorpora la organización de proyectos y la delegación como parte de esa base.

Código: CristhianRudolf7/fenix.

Cambios de esta entrega: Fénix 0.2.0: subagentes y contexto por proyecto.

Guía de uso: Proyectos en una conversación.