One task. Hundreds of agents. All at once. একটা কাজ। শত শত এজেন্ট। একসাথে।
Today: a new primitive. Not just parallel sessions — agents that coordinate with each other. আজ: নতুন একটা ধারণা। শুধু সমান্তরাল সেশন না — এজেন্ট যারা একে অপরের সাথে সমন্বয় করে।
One Claude. One context. One stream of work. Hit a huge task → run out of context → restart.একটা Claude। একটা context। একটা কাজের ধারা।
Lead agent decomposes the task → spawns specialist agents → they run in parallel, message each other → converge on one result.লিড এজেন্ট কাজ ভাগ করে → বিশেষজ্ঞ এজেন্ট স্পন করে → সমান্তরালে চলে → একটা ফলাফলে মেলে।
The key insight: LLMs reason worse as context grows. Keep each agent small, focused, and fast. মূল উপলব্ধি: context বাড়লে LLM দুর্বল হয়। প্রতিটা এজেন্টকে ছোট, কেন্দ্রীভূত রাখো।
Teammates don't just report to lead — they message each other. Backend tells frontend: "the endpoint is /api/v2/auth."
টিমমেটরা শুধু লিডকে রিপোর্ট করে না — নিজেরা কথা বলে। ব্যাকএন্ড ফ্রন্টএন্ডকে বলে: endpoint কোনটা।
// .claude/settings.json { "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } }
Then just ask naturally: তারপর স্বাভাবিকভাবে বলো:
Result: no race conditions, no overwritten work, clear dependency chains. ফলাফল: race condition নেই, ওভাররাইট নেই, পরিষ্কার dependency চেইন।
Orchestrator dynamically writes its own plan — you don't script the decomposition yourself. অর্কেস্ট্রেটর নিজেই পরিকল্পনা লেখে — তুমি decomposition নিজে করো না।
# Run Claude non-interactively — orchestrator or single agent claude -p "Migrate all fetch() calls in src/ from v1 to v2 API" # Cap turns to prevent runaway cost claude -p "Refactor auth logic in auth/service.ts" --max-turns 20 # Shell-level parallelism — spawn 10 at once, rate-limited ls src/services/*.ts \ | xargs -P 10 -I {} \ claude -p "Migrate fetch() calls in {}"
-p = non-interactive (print mode). -P 10 = 10 concurrent shells. --max-turns 20 = hard stop.
-p = নন-ইন্টারেক্টিভ। -P 10 = ১০টা একসাথে। --max-turns 20 = কঠোর সীমা।
"Migrate all API calls."
Agent doesn't know which file, which version, which output format. Wasted run.এজেন্ট জানে না কোন ফাইল, কোন ভার্সন। ব্যর্থ চেষ্টা।
"Migrate all fetch() calls in /src/services/userService.ts from APIv1 to APIv2. Replace api.get() with apiClient.get(). Preserve error handling. Return only changed lines."
Each agent needs ALL context in its prompt — agents don't share memory. If agent A discovers something, agent B won't know. প্রতিটা এজেন্টের prompt-এ সব context দাও — এজেন্টরা মেমরি শেয়ার করে না।
This is the closest thing to a GAN for software engineering — adversarial agents converging on correct output. সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য GAN-এর সবচেয়ে কাছের জিনিস।
A task that would have taken a team of engineers months — completed by agent swarms in under two weeks. একটা কাজ যা ইঞ্জিনিয়ারদের মাস লাগত — এজেন্ট ঝাঁক দুই সপ্তাহেরও কমে শেষ করল।
Agent 23 does not know this. It assumes SHA-256. It ships broken code. Agent 23 এটা জানে না। সে SHA-256 ধরে নেয়। ভাঙা কোড ship করে।
Fix: pass critical discoveries explicitly in every subagent's prompt. Or use Agent Teams where agents can message each other. সমাধান: গুরুত্বপূর্ণ তথ্য প্রতিটা subagent-এর prompt-এ দাও। বা Agent Teams ব্যবহার করো।
# BAD — spawning 200 agents instantly → API throttling ls src/**/*.ts | xargs -P 200 -I {} claude -p "Migrate {}" # GOOD — 10 concurrent max, plus max-turns guard ls src/**/*.ts | xargs -P 10 -I {} \ claude -p "Migrate {}" --max-turns 15 # GOOD — orchestrator uses Task tool internally (managed concurrency) claude -p "Migrate all fetch() calls across src/ — spawn agents as needed"
--max-turns on every subagent — prevents runaway sessions--max-turns সবসময় দাও — বেলাগাম সেশন ঠেকাওLet the problem shape the tool. Activity isn't value. সমস্যা দিয়ে tool বেছে নাও। activity মানে value না।
Lead + teammates + mailbox + task board. CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1লিড + টিমমেট + মেইলবক্স + টাস্ক বোর্ড।
Orchestrator + Task tool + claude -p + --max-turns. Hundreds of parallel agents — scoped, stateless, fast.অর্কেস্ট্রেটর + Task tool। শত শত সমান্তরাল — সীমাবদ্ধ, দ্রুত।
Each agent should be focused, scoped, and replaceable. The swarm's power comes from simplicity at the leaf level.প্রতিটা এজেন্ট কেন্দ্রীভূত, সীমাবদ্ধ, এবং প্রতিস্থাপনযোগ্য হওয়া উচিত।
Season 1 complete. You've gone from one agent to a swarm. What you build next is up to you. সিজন ১ সম্পন্ন। একটা এজেন্ট থেকে ঝাঁকে এলে। এখন তুমি কী বানাবে সেটা তোমার।