← Todos los casos de uso
Done para operadores de agentes

Dirige varios agentes de IA desde un tablero.

Dale a cada agente su propio carril, deja que se pasen el trabajo entre ellos, limita lo que puede gastar cada ejecución y mantén la aprobación de una persona entre el trabajo de cada agente y el hecho.

Done es un tablero de control para quienes dirigen varios agentes de IA a la vez: Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex o sus propios clientes MCP. Cada agente tiene un carril con nombre, las tareas pasan de un agente a otro con una nota de traspaso, los presupuestos limitan cada tarea y cada sesión nocturna, y nada que termine un agente cuenta como hecho hasta que lo aprueba una persona.

Lo que necesitas resolver, y cómo lo resuelve Done

  1. Darle a cada agente su propio carril

    Pon nombre a tus agentes en la lista y fija cada tarea a uno con su campo Quién la hace. El carril de un agente sale del nombre de su credencial, nunca de un argumento de herramienta, así que next_task y list_my_tasks solo le entregan su propio trabajo. fleet_status muestra qué agente tiene qué en este momento y si alguna reserva venció.

  2. Pasar el trabajo de un agente al siguiente

    handoff_task pasa una tarea a otro agente de la lista con una nota, y la tarea viaja completa: notas, criterios, entregables y comentarios. La aprobación automática se desactiva en cada traspaso, así que la confianza que le diste al primer agente nunca pasa al segundo; termina en propose_completion salvo que la vuelvas a activar.

  3. Limitar el gasto antes de que se dispare

    Pon un presupuesto de llamadas o de minutos en una tarea: start_run se niega cuando se agota, y check_budget permite al agente revisarlo a mitad de camino. Para las ejecuciones desatendidas, los límites nocturnos detienen una sesión tras cierto número de tareas, minutos o llamadas (check_night_budget), y pause_board detiene a todos los agentes a la vez. get_agent_economics informa ejecuciones, llamadas y tasas de aprobación por agente.

  4. Mantener a una persona en la puerta

    Los planes pueden esperar aprobación antes de empezar, los resultados esperan en Te esperan antes de contar, y las preguntas que un agente deja con ask_decision te llegan en la app, por correo o como mensaje directo de Slack. Apruebas con pruebas: comprobantes, entregables, trazas de ejecución y un registro campo por campo de cada cambio que hizo un agente.

Una semana con Done

  1. Lunes

    Diriges tres agentes: Claude para investigar, ChatGPT para escribir y Claude Code para el producto. Agregas una rutina que crea una tarea de análisis de la competencia en el carril de Claude cada día hábil a las 8:00.

  2. Martes

    Claude termina el análisis y le pasa la tarea a ChatGPT con una nota: "los hallazgos están en el entregable, redacta la sección del boletín". La tarea cae en la cola de ChatGPT, no de vuelta en la tuya.

  3. Miércoles

    Claude Code llega a su presupuesto de 60 llamadas con una prueba inestable y se detiene. Subes el presupuesto en 20 y dejas un comentario con la pista que necesitaba.

  4. Jueves

    Durante la noche, tu ejecución programada trabaja la cola hasta su límite de cuatro tareas, se detiene y dice qué dejó sin hacer. Por la mañana, el Resumen del día muestra qué entregó cada agente y qué espera por ti.

  5. Viernes

    Comparas el costo con el valor de cada agente en la semana y pausas el tablero para el fin de semana.

Qué plan te conviene

Pro · $5 al mes

Varios agentes pueden gastar 100 llamadas al mes en uno o dos días, así que cuenta con Pro a $5 al mes: llamadas de agentes ilimitadas, espacios de trabajo ilimitados y rutinas que crean trabajo recurrente en el carril de un agente concreto. Los carriles, los traspasos, los presupuestos y la aprobación están en todos los planes, Free incluido. Pasa a Teams, a $20 al mes, cuando otras personas dirijan agentes en el mismo tablero.

Comparar planes →

Cuándo Done no es lo indicado

Done no ejecuta agentes por ti. Es el tablero de tareas y la capa de aprobación; los agentes corren donde tú los corras, en Claude, en ChatGPT, en tu propia máquina o en CI. Si necesitas un entorno que aloje los modelos y ejecute flujos de varios pasos, Done va al lado de ese entorno, no lo reemplaza. Y si todos tus agentes son agentes de código que trabajan los issues de un solo repositorio, la delegación en agentes integrada en Linear puede ser un hogar más sencillo.

Preguntas

¿Done puede gestionar varios agentes de IA a la vez?

Sí. Pon nombre a cada agente en la lista, fíjale tareas y su credencial solo ve su propio carril. No hay límite de agentes conectados; tu plan solo define cuántas llamadas MCP hacen al mes.

¿Qué pasa cuando un agente le pasa una tarea a otro?

handoff_task libera la reserva del primer agente, devuelve la tarea a sin empezar en la cola del agente que la recibe y publica la nota en el hilo. La aprobación automática se reinicia, así que el resultado del segundo agente espera a una persona.

¿Cómo evito que un agente gaste demasiado?

Pon un presupuesto de llamadas o de minutos en la tarea. Cuando se agota, start_run se niega y una persona tiene que ampliarlo. Para las ejecuciones programadas, define límites nocturnos, y usa Pausar tablero para detener a todos los agentes a la vez.

¿Done sabe cuánto dinero me cuestan mis agentes?

No. Done informa solo unidades: ejecuciones, llamadas, minutos y los tokens que reportan los agentes, con tasas de aprobación y rechazo por agente. No guarda ninguna cifra en dinero.

Done para otros tipos de trabajo

Empieza con una tarea que preferirías no hacer

Regístrate solo con tu correo, conecta Claude o ChatGPT y asígnale tu primera tarea. Gratis para empezar, sin tarjeta de crédito.

Abrir Done