---
title: I ran 100 AI agents on one laptop. The hierarchy is what made the work usable
title_ar: شغّلت ⁨100⁩ ⁨agent⁩ على لابتوب واحد، والبنية الهرمية هي ما جعل العمل قابلاً للاستخدام
url: "https://www.aiwithmo.com/prompts/100-ai-agents-one-laptop"
canonical: "https://www.aiwithmo.com/prompts/100-ai-agents-one-laptop"
published: 2026-09-18
updated: 2026-09-17
category: ai-tools
languages: [ar, en]
author: Mohamed Khair
site: aiwithmo
---

# I ran 100 AI agents on one laptop. The hierarchy is what made the work usable

## شغّلت ⁨100⁩ ⁨agent⁩ على لابتوب واحد، والبنية الهرمية هي ما جعل العمل قابلاً للاستخدام

Source: https://www.aiwithmo.com/prompts/100-ai-agents-one-laptop · Author: Mohamed Khair (محمد خير), aiwithmo · Published in Arabic and English.

## English

I ran roughly 100 agents on one laptop against a single goal, and the count is the least useful part of that sentence. What made the run finish was a hierarchy: one lead model that kept the decisions and the approvals, and a set of smaller agents that each did one bounded job and reported back.

The failure this replaced is familiar. One model writes the feature, runs the tests, reads the logs, and then tries to repair what it just built. Its context fills with output it will never need again, and the answers late in the session are worse than the answers at the start. That is not a limit of intelligence. It is a limit of room.

[Claude Code's subagent documentation](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents) describes the fix in mechanical terms. Each subagent runs in its own context window with its own system prompt, its own tool access and independent permissions, and only its summary comes back to the main conversation. The verbose reading stays where it happened. The room where decisions are made stays clear.

An agent is a Markdown file. In `.claude/agents/<name>.md`, the frontmatter carries `name`, a `description` that tells the lead when to delegate, a `tools` allowlist, and a `model`. This is where control actually lives. A review agent declared with `tools: Read, Grep, Glob` cannot write to a file whatever it concludes, because it was never given a tool that writes.

The `model` line is one word. It accepts `fable`, `opus`, `sonnet`, `haiku`, a full model ID, or `inherit`. [Anthropic's model overview](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) recommends Claude Opus 5 for most workloads and Claude Fable 5.1 for demanding reasoning and long-horizon agentic work, and it prices Fable 5.1 at 10 dollars per million input tokens against 2 for Sonnet 5 and 1 for Haiku 4.5. So the lead gets Fable 5.1, implementation gets Opus 5, and the reading and the repetitive passes go to Sonnet 5 and Haiku 4.5.

The limits are why 100 is a total and not a burst. Claude Code runs 20 subagents at once by default and lets an agent spawn agents 3 layers deep. Work arrives in waves, and each wave ends with the lead reconciling reports, running the checks itself, and closing only the tasks whose evidence is in hand. The copy block below is that system as a file structure, a lead prompt and a wave rule. Start with one project and 3 agents.

Follow for more:
- https://www.instagram.com/ai.with.mo/

Course Registration: https://halaqa.app/enrollment?course=start-with-ai

## العربية

شغّلت نحو ⁨100⁩ ⁨agent⁩ على لابتوب واحد من أجل هدف واحد، والعدد هو أقل ما يستحق الانتباه في هذه الجملة. ما أنهى العمل فعلاً هو البنية الهرمية: نموذج قائد يحتفظ بالقرارات والموافقة على التعديلات، ومجموعة ⁨agents⁩ أصغر ينفذ كل واحد منها مهمة محددة ثم يعيد تقريره.

الفشل الذي تحل هذه البنية مكانه معروف. نموذج واحد يكتب الميزة، ويشغّل الاختبارات، ويقرأ السجلات، ثم يحاول إصلاح ما بناه قبل قليل. يمتلئ ⁨context⁩ الخاص به بمخرجات لن يعود إليها، فتصبح إجاباته في آخر الجلسة أضعف من إجاباته في أولها. هذه ليست مشكلة قدرة، بل مشكلة مساحة.

يشرح [توثيق ⁨subagents⁩ في ⁨Claude Code⁩](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents) الحل بصيغة تقنية واضحة. يعمل كل ⁨subagent⁩ في ⁨context⁩ خاص به، مع تعليمات خاصة، وأدوات محددة، وصلاحيات مستقلة، ولا يرجع إلى المحادثة الرئيسية سوى ملخص عمله. تبقى القراءة الطويلة في مكانها، ويبقى المكان الذي تُتخذ فيه القرارات نظيفاً.

ال⁨agent⁩ هو ملف ⁨Markdown⁩. داخل ⁨.claude/agents/<name>.md⁩ تحمل مقدمة الملف ⁨name⁩، و⁨description⁩ يخبر القائد متى يفوّض المهمة، وقائمة ⁨tools⁩ المسموحة، و⁨model⁩. هنا يوجد التحكم الحقيقي. ⁨agent⁩ للمراجعة معرّف بـ ⁨tools: Read, Grep, Glob⁩ لا يستطيع الكتابة في أي ملف مهما كانت نتيجته، لأنه لم يحصل على أداة كتابة من الأساس.

سطر ⁨model⁩ كلمة واحدة، ويقبل ⁨fable⁩ أو ⁨opus⁩ أو ⁨sonnet⁩ أو ⁨haiku⁩، أو اسم النموذج كاملاً، أو ⁨inherit⁩. توصي [صفحة النماذج لدى ⁨Anthropic⁩](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) بـ ⁨Claude Opus 5⁩ لمعظم الأعمال، وبـ ⁨Claude Fable 5.1⁩ للاستدلال الصعب والمهام الطويلة التي تحتاج استقلالية، وتعرض سعر ⁨Fable 5.1⁩ بعشرة دولارات لكل مليون ⁨token⁩ إدخال مقابل دولارين لـ ⁨Sonnet 5⁩ ودولار واحد لـ ⁨Haiku 4.5⁩. لذلك يأخذ القائد ⁨Fable 5.1⁩، ويأخذ التنفيذ ⁨Opus 5⁩، وتذهب القراءة والمهام المتكررة إلى ⁨Sonnet 5⁩ و⁨Haiku 4.5⁩.

الحدود هي سبب كون ⁨100⁩ مجموعاً لا دفعة واحدة. يشغّل ⁨Claude Code⁩ ⁨20⁩ ⁨subagent⁩ في الوقت نفسه افتراضياً، ويسمح لأي ⁨agent⁩ بإطلاق ⁨agents⁩ أخرى حتى ⁨3⁩ طبقات. يأتي العمل على دفعات، وتنتهي كل دفعة بعودة القائد إلى التقارير، وتشغيل الفحوص بنفسه، وإغلاق المهام التي وصل دليلها فقط. يحتوي مربع النسخ على هذا النظام كبنية ملفات، وأمر للقائد، وقاعدة للدفعات. ابدأ بمشروع واحد و⁨3⁩ ⁨agents⁩.

تابعني على ⁨Instagram⁩:
- https://www.instagram.com/ai.with.mo/

التسجيل في الدورة: https://halaqa.app/enrollment?course=start-with-ai

## Steps

### 1. One model doing everything runs out of room before it runs out of ability

*Logs, test output and whole files fill the session that also holds the decisions*

A single session that writes the code and then checks it reads far more than it produces. It opens files to find one function, runs a test suite to see one failure, and pulls a log to locate one line. All of that stays in the same context that holds the plan, the decisions made two hours ago and the rule it was told never to break. By the end of the session the model is not reasoning about the project. It is reasoning about a transcript of the project.

I saw this as broken output rather than as a context problem. The work looked finished and was not: a change applied in one file and forgotten in the file that called it, a test marked as passing without being run, a rule from CLAUDE.md respected early in the session and dropped late. None of it came back as an error, which is what made it expensive.

The correction is structural, not a stronger model. Move the reading out of the room where the decisions are made. [Claude Code's subagent documentation](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents) names this directly: delegating an operation that produces a lot of output keeps that output in the subagent's own context, and only the summary returns. The lead then spends its room on judgment, which is the one thing it cannot delegate.

### 2. Delegation only works when the boundary is a permission

*An agent is a Markdown file with a name, a description, an allowlist and a model*

A subagent is defined in a file, `.claude/agents/<name>.md` for one project or `~/.claude/agents/<name>.md` for every project. Four lines of frontmatter do the work: `name` identifies it, `description` tells the lead when to delegate to it, `tools` lists what it is allowed to touch, and `model` sets which model runs it. The body is its system prompt.

The `tools` line is the part people skip, and it is the reason a hundred agents can be trusted with a project. A researcher declared with `tools: Read, Grep, Glob, WebFetch` can read anything and write nothing. A reviewer given `Bash` can run the test command and still not edit the file it is judging. This is a permission, so it holds when the model is wrong, when the instruction is ambiguous, and when the task turns out bigger than expected. An instruction that says please do not edit anything holds only while the model agrees with it.

The lead keeps what cannot be split: the plan, the decisions between two acceptable approaches, the integration of results that arrive separately, and the final approval. Everything else is a delegation with a boundary. The documentation states that each subagent carries its own system prompt, its own tool access and independent permissions, so the boundary is real rather than a convention the run is expected to honor.

### 3. Fable 5.1 leads because the expensive thinking happens once

*One word in the frontmatter decides which model pays for which kind of work*

The `model` line accepts `fable`, `opus`, `sonnet`, `haiku`, a full model ID, or `inherit` to follow the main conversation. Claude Code resolves it in a fixed order: a model passed at invocation, then the frontmatter, then `CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL`, then the model of the main conversation. So routing is a property of the definition file, not something you have to remember to say.

[Anthropic's model overview](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) is the basis for how I route. It recommends Claude Opus 5 for most workloads and Claude Fable 5.1 for demanding reasoning and long-horizon agentic work, which is exactly the shape of a lead that plans a large goal and then holds it across hours. It also lists the prices: 10 dollars per million input tokens for Fable 5.1, 5 for Opus 5, 2 for Sonnet 5 and 1 for Haiku 4.5, with Haiku on a 200 thousand token context window while the other three carry 1 million.

That spread is the argument for a hierarchy rather than a fleet of equals. Planning happens once and its errors spread through every task after it, so it belongs to the most capable model available. Searching a repository, comparing two sources, summarizing a log and applying a repetitive edit are bounded jobs with a clear acceptance check, and they are the volume of the run. The documentation names cost control through faster, cheaper models as one of the reasons subagents exist. The cheap model still has to pass its check. Low cost only counts when the result is accepted.

### 4. 100 agents is a number the task graph produces, not a target

*20 run at once by default, 3 layers deep, and a report is not a completion*

Claude Code sets a default ceiling of 20 subagents running at once, and spawning the twenty first fails with a concurrent subagent limit reached error. An agent may spawn agents of its own up to 3 layers below the main conversation. Both are configurable, through `CLAUDE_CODE_MAX_CONCURRENT_SUBAGENTS` and `CLAUDE_CODE_MAX_SUBAGENT_SPAWN_DEPTH`, and I have not needed to raise either. My run reached about 100 agents as a total across many waves, on one laptop, for one goal.

What decides the count is the task graph. Two tasks that touch the same file stay in sequence, because parallel edits to one file produce repair work that costs more than the time saved. A task that needs an earlier decision waits for it. Parallel work is reserved for branches that can reach a finished result on their own, which is the same rule whether the wave holds 3 agents or 15. There is one more limit worth knowing before the roster grows: Claude Code warns at startup once the combined `description` fields pass 15,000 tokens, so keep each description to the one sentence that says when to delegate.

The rule that made the difference is the last one. A report is not a completion. A task closes when the command named in the plan passes and its evidence is recorded, and until then it stays open however confident the agent sounded. That is the approval gate, and it is the whole answer to whether you can run a software team on a laptop. You can, as long as one lead reads every result, runs the checks itself, and keeps the right to say this is not done.

## الخطوات

### 1. النموذج الذي يفعل كل شيء تنتهي مساحته قبل أن تنتهي قدرته

*السجلات ومخرجات الاختبار والملفات الكاملة تزحم الجلسة التي تحمل القرارات*

الجلسة الواحدة التي تكتب الكود ثم تفحصه تقرأ أكثر بكثير مما تنتج. تفتح ملفات كاملة للوصول إلى دالة واحدة، وتشغّل حزمة اختبارات لترى خطأ واحداً، وتسحب سجلاً طويلاً لتحديد سطر واحد. كل هذا يبقى في ⁨context⁩ نفسه الذي يحمل الخطة، والقرارات المتخذة قبل ساعتين، والقاعدة التي قيل له إنها لا تُخترق. في آخر الجلسة لم يعد النموذج يفكر في المشروع، بل يفكر في سجل المحادثة عن المشروع.

ظهرت المشكلة أمامي كنتائج مكسورة، لا كمشكلة في المساحة. كان العمل يبدو منتهياً وهو ليس كذلك: تعديل يُطبّق في ملف ويُنسى في الملف الذي يستدعيه، واختبار يُعلن ناجحاً من دون تشغيله، وقاعدة من ⁨CLAUDE.md⁩ تُحترم في أول الجلسة وتُهمل في آخرها. لا شيء من هذا يعود كرسالة خطأ، وهنا تكمن كلفته.

العلاج بنيوي، وليس نموذجاً أقوى. أخرج القراءة من الغرفة التي تُتخذ فيها القرارات. يذكر [توثيق ⁨subagents⁩ في ⁨Claude Code⁩](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents) هذا بوضوح: تفويض أي عملية تنتج مخرجات كبيرة يترك تلك المخرجات في ⁨context⁩ الخاص بها، ويعيد الملخص وحده. وهكذا يصرف القائد مساحته على الحكم والقرار، وهو الشيء الوحيد الذي لا يستطيع تفويضه.

### 2. لا ينجح التفويض إلا إذا كان الحد صلاحية

*ال⁨agent⁩ ملف ⁨Markdown⁩ فيه اسم ووصف وقائمة أدوات ونموذج*

يُعرّف ⁨subagent⁩ في ملف، إما ⁨.claude/agents/<name>.md⁩ لمشروع واحد أو ⁨~/.claude/agents/<name>.md⁩ لكل المشاريع. أربعة سطور في مقدمة الملف تكفي: ⁨name⁩ للتعريف، و⁨description⁩ ليعرف القائد متى يفوّض إليه، و⁨tools⁩ لتحديد ما يُسمح له بلمسه، و⁨model⁩ لاختيار النموذج الذي يشغّله. أما متن الملف فهو تعليماته.

سطر ⁨tools⁩ هو ما يُهمله معظم الناس، وهو سبب إمكانية الوثوق بمئة ⁨agent⁩ داخل مشروع واحد. ⁨agent⁩ للبحث معرّف بـ ⁨tools: Read, Grep, Glob, WebFetch⁩ يقرأ كل شيء ولا يكتب شيئاً. و⁨agent⁩ للمراجعة أُعطي ⁨Bash⁩ يستطيع تشغيل أمر الاختبار ولا يستطيع تعديل الملف الذي يحكم عليه. هذه صلاحية، لذلك تصمد عندما يخطئ النموذج، وعندما تكون التعليمات قابلة لأكثر من تفسير، وعندما تتضح المهمة أكبر من تقديرها. أما جملة "لا تعدّل أي ملف" فتصمد ما دام النموذج موافقاً عليها.

يحتفظ القائد بما لا يمكن تقسيمه: الخطة، والاختيار بين أسلوبين مقبولين، ودمج نتائج وصلت متفرقة، والموافقة النهائية. وما بعد ذلك تفويض له حدود. ويذكر التوثيق أن لكل ⁨subagent⁩ تعليماته الخاصة، وأدواته، وصلاحياته المستقلة، فتكون الحدود حقيقية لا عرفاً يُنتظر من الجلسة أن تحترمه.

### 3. يقود ⁨Fable 5.1⁩ لأن التفكير الغالي يحدث مرة واحدة

*كلمة واحدة في مقدمة الملف تحدد أي نموذج يتحمل أي نوع من العمل*

يقبل سطر ⁨model⁩ القيم ⁨fable⁩ و⁨opus⁩ و⁨sonnet⁩ و⁨haiku⁩، أو اسم النموذج كاملاً، أو ⁨inherit⁩ ليتبع المحادثة الرئيسية. ويحسم ⁨Claude Code⁩ الأمر بترتيب ثابت: النموذج الممرر عند الاستدعاء، ثم مقدمة الملف، ثم ⁨CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL⁩، ثم نموذج المحادثة الرئيسية. أي أن التوزيع صفة مكتوبة في ملف التعريف، لا شيء عليك تذكره في كل مرة.

أبني توزيعي على [صفحة النماذج لدى ⁨Anthropic⁩](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview). توصي الصفحة بـ ⁨Claude Opus 5⁩ لمعظم الأعمال، وبـ ⁨Claude Fable 5.1⁩ للاستدلال الصعب والمهام الطويلة التي تعمل باستقلالية، وهذا تحديداً وصف القائد الذي يخطط لهدف كبير ثم يحمله ساعات. وتعرض الصفحة الأسعار أيضاً: عشرة دولارات لكل مليون ⁨token⁩ إدخال في ⁨Fable 5.1⁩، وخمسة في ⁨Opus 5⁩، ودولاران في ⁨Sonnet 5⁩، ودولار في ⁨Haiku 4.5⁩، مع ⁨context⁩ بحجم ⁨200⁩ ألف ⁨token⁩ لـ ⁨Haiku⁩ مقابل مليون للثلاثة الأخرى.

هذا الفرق هو مبرر البنية الهرمية بدل مجموعة متساوية من ⁨agents⁩. التخطيط يحدث مرة واحدة، وخطؤه يمتد إلى كل مهمة بعده، فيبقى عند أقوى نموذج متاح. أما البحث في المشروع، ومقارنة مصدرين، وتلخيص سجل، وتنفيذ تعديل متكرر، فهي أعمال محددة لها فحص قبول واضح، وهي حجم العمل الحقيقي في الجلسة. ويذكر التوثيق أن تقليل الكلفة عبر نماذج أسرع وأقل ثمناً أحد أسباب وجود ⁨subagents⁩. ومع ذلك يبقى الفحص إلزامياً على النموذج الأرخص، لأن قلة الكلفة لا تعني شيئاً إذا لم تُقبل النتيجة.

### 4. رقم ⁨100⁩ ⁨agent⁩ ناتج عن خريطة العمل، وليس هدفاً

*⁨20⁩ في الوقت نفسه افتراضياً، و⁨3⁩ طبقات، والتقرير ليس إنجازاً*

يضع ⁨Claude Code⁩ حداً افتراضياً عند ⁨20⁩ ⁨subagent⁩ يعملون في الوقت نفسه، وأي محاولة لإطلاق الواحد والعشرين ترجع برسالة تجاوز حد التوازي. ويستطيع أي ⁨agent⁩ إطلاق ⁨agents⁩ خاصة به حتى ⁨3⁩ طبقات تحت المحادثة الرئيسية. الحدان قابلان للتعديل عبر ⁨CLAUDE_CODE_MAX_CONCURRENT_SUBAGENTS⁩ و⁨CLAUDE_CODE_MAX_SUBAGENT_SPAWN_DEPTH⁩، ولم أحتج إلى رفع أي منهما. وصلت جلستي إلى نحو ⁨100⁩ ⁨agent⁩ كمجموع على دفعات كثيرة، على لابتوب واحد، ولهدف واحد.

ما يحدد العدد هو خريطة العمل. المهمتان التي تمسان الملف نفسه تبقيان متسلسلتين، لأن تعديلين متوازيين على ملف واحد ينتجان إصلاحاً يكلف أكثر من الوقت الموفَّر. والمهمة التي تحتاج قراراً سابقاً تنتظره. ويبقى التوازي للفروع التي تستطيع الوصول إلى نتيجة كاملة بمفردها، وهذه القاعدة نفسها سواء كانت الدفعة ⁨3⁩ ⁨agents⁩ أو ⁨15⁩. وهناك حد إضافي يستحق المعرفة قبل توسيع القائمة: ينبّه ⁨Claude Code⁩ عند بدء التشغيل إذا تجاوز مجموع حقول ⁨description⁩ خمسة عشر ألف ⁨token⁩، لذلك اجعل كل وصف جملة واحدة تقول متى يُفوَّض هذا ال⁨agent⁩.

والقاعدة التي غيّرت النتيجة هي الأخيرة. التقرير ليس إنجازاً. تُغلق المهمة عندما ينجح الأمر المكتوب في الخطة ويُسجَّل دليله، وتبقى مفتوحة قبل ذلك مهما بدا ⁨agent⁩ واثقاً. هذه هي بوابة الموافقة، وهي الجواب الكامل عن سؤال تشغيل فريق برمجي على لابتوب. تستطيع ذلك فعلاً، بشرط أن يقرأ قائد واحد كل نتيجة، ويشغّل الفحوص بنفسه، ويحتفظ بحق قول إن هذا العمل لم ينته بعد.

## Prompt (البرومبت)

```text
# AGENT HIERARCHY FOR ONE LAPTOP
# Use this when one goal is too large for a single session to hold.
# Lead: Fable 5.1. Implementation: Opus 5. Reading and volume: Sonnet 5, Haiku 4.5.

# --- FILES ---
# CLAUDE.md
# The rules every session must see:
# - the goal and the architecture
# - the build, test and lint commands
# - what may never be touched
# - where the memory and the task file live

# .claude/agents/researcher.md
# ---
# name: researcher
# description: Reads the codebase and external sources, returns findings only
# tools: Read, Grep, Glob, WebFetch
# model: sonnet
# ---
# Report what you found with file paths and line numbers. Change nothing.

# .claude/agents/reviewer.md
# ---
# name: reviewer
# description: Checks a finished change against its acceptance command
# tools: Read, Grep, Glob, Bash
# model: opus
# ---
# Run the command named in the task. Report pass or fail with the output.

# An agent that must not write is given no tool that writes. The permission
# is the control. The instruction is not.

# --- THE LEAD PROMPT ---
# Read CLAUDE.md, then the task file. You are the lead. You keep the
# decisions, the integration and the final approval.
#
# Write the work as a checklist. Every task carries:
# 1. one bounded objective;
# 2. the files or system it owns;
# 3. the agent and the model that will run it;
# 4. the command that proves it worked;
# 5. the evidence it must return.
#
# Delegate only tasks that are independent. Two agents never edit the same
# file in the same wave. A task that needs an earlier decision waits.

# --- THE WAVE RULE ---
# Run 3 to 5 agents, then stop and reconcile: read the reports, run the
# checks yourself, resolve the conflicts, update the checklist.
#
# A report is not a completion. A task closes when its command passes and
# its evidence is recorded. When a check fails, open the smallest repair
# task that can fix it.
#
# Launch another wave only while independent work remains. Stop at the goal
# or at a stop condition you named in advance, then write the receipt: what
# shipped, what was verified, what failed, and the next exact action.
```

---

More free bilingual AI guides: https://www.aiwithmo.com/prompts · One to one AI mentorship in Arabic or English: https://www.aiwithmo.com/mentorship