Conductor lleva los agentes de IA en paralelo a la nube con Vercel Sandbox

Conductor, una startup de seis personas, se topó con un problema que conocen muchos creadores de herramientas para desarrolladores: cómo escalar la capacidad de cómputo sin depender del hardware local. Su herramienta para gestionar una flota de agentes de programación con IA necesitaba una capa en la nube. Eligieron Vercel Sandbox y ahora los desarrolladores pueden ejecutar varios agentes en paralelo y cerrar el portátil.

El problema de la ejecución local

Conductor nació como una aplicación que el desarrollador ejecutaba en su propio portátil. Con uno o dos agentes funcionaba muy bien: era intuitiva y rápida. Pero cuando los equipos quisieron escalar, lanzando más agentes y dándoles más tiempo para trabajar en paralelo en distintas ramas, empezaron los problemas. El ventilador sonaba al máximo, el procesador se sobrecalentaba y la batería se agotaba en veinte minutos. Lo peor: al cerrar la tapa del portátil, los agentes se detenían por completo.

Los ingenieros de Notion y Linear, usuarios tempranos de Conductor, notaron enseguida estos límites. Veían el potencial de la herramienta: cada agente trabaja en una rama distinta del código y se pueden lanzar todos a la vez. Pero no podían dejar un portátil encendido todo el día. La demanda de ejecución en la nube llegó rápido y con fuerza.

La nube resuelve el problema

La solución se llama Cloud Workspaces y se apoya en Vercel Sandbox. La idea es sencilla: cuando el desarrollador abre un nuevo espacio de trabajo, los agentes ya no arrancan en su máquina, sino en un servidor remoto en la nube. El portátil puede estar apagado. La interfaz sigue igual y, para el usuario, es idéntica a la versión local.

Los usuarios no ven diferencia entre la versión local y la de la nube.

Simplemente abren el espacio de trabajo como siempre y trabajan. Es magia, porque Vercel Sandbox es muy rápido.

Ahora el flujo de trabajo es así:

• Abrir en paralelo varios espacios de trabajo con agentes en distintas ramas del código
• Cerrar el portátil e irse a una reunión o a casa
• Volver dos horas después y ver qué han hecho los agentes
• Decidir con el equipo qué cambios se integran en la rama principal y cuáles se rehacen

Por qué Vercel

Para una startup joven, pasar del entorno local a la nube es una decisión importante. Los primeros usuarios trabajan en grandes empresas: Linear, Ramp, Notion. Quieren saber a quién confían su código y sus datos. No es solo una elección técnica de proveedor: es una conversación sobre fiabilidad a largo plazo.

Conductor evaluó varios proveedores de sandboxes con estos criterios: velocidad de arranque en frío, compatibilidad con instantáneas (snapshots), fiabilidad a largo plazo, calidad del soporte técnico y experiencia de desarrollo para su equipo. Vercel ganó en todos los frentes. Charlie Holtz, CEO de Conductor, trabajó antes en Vercel, así que sabe de lo que habla: «Hay muchísimos proveedores de sandboxes en la nube. Necesitábamos uno rápido y fiable, que pudiera darnos un soporte técnico serio. Vercel cumplió todos esos requisitos y nos ofreció una experiencia de desarrollo realmente buena».

Agnóstico respecto al modelo

Conductor evitó deliberadamente atarse a un único modelo o framework. Actualmente es compatible con Claude Code, Codex y otros agentes de programación. Es una decisión estratégica de cara al futuro: cada tres meses ocurre algo nuevo en la IA, mientras que la capa en la nube de Conductor sigue siendo universal. Si mañana aparece una herramienta de programación perfecta, Conductor podrá incorporarla sin rehacer toda su infraestructura.

Qué significa

Los agentes de IA en paralelo salen por fin del laboratorio hacia la nube en producción. Ya no es una idea de una charla: es una herramienta real que usan a diario ingenieros de Notion, Linear, Ramp y Life360. Para los desarrolladores significa una cosa: pueden estar tranquilos. Sus agentes seguirán trabajando mientras toman un café, van a una reunión o descansan un día libre. El hardware local ya no limita la escala del trabajo.