Todos los harness de programación con IA comparados (octubre de 2026): OpenCode v2, Hermes Agent, Claude Code, Codex y 24 más

El harness de programación con IA que elijas, y el modelo que ejecutes dentro de él, pueden triplicar tu factura sin cambiar tus resultados. En el Coding Agent Index de Artificial Analysis —el benchmark público más detallado que compara harnesses y modelos juntos—, Codex con GPT-6.1 Sol y Claude Code con Sonnet 5.5 obtienen exactamente la misma puntuación, y uno cuesta tres veces más por tarea que el otro. Si exiges a Claude Code el máximo esfuerzo, puntúa aún más alto, a unas catorce veces el precio de Codex.

Ese es el hecho silencioso que hay detrás de cada discusión de 2026 sobre “¿qué agente de programación debería usar?”. El modelo se lleva los titulares. El harness —el bucle, las herramientas, los permisos, la memoria y la interfaz que envuelven al modelo— decide cuántos tokens gastas, cuánto esperas, qué puede tocar el agente y si podrás cambiar de modelo el mes que viene, cuando la clasificación vuelva a dar la vuelta.

Y los harnesses se han multiplicado. Claude Code, de Anthropic, lanza una versión casi cada día. Codex, de OpenAI, se ha convertido en una app de escritorio, un servicio en la nube y una CLI de Rust de código abierto. OpenCode se reconstruyó desde cero y publicó la versión 2.1 el 20 de octubre. Hermes Agent, de Nous Research, aprende tus hábitos y pasa los trabajos de código a otros harnesses. DeepSeek, Alibaba, Moonshot, Mistral y Z.ai publican ya sus propios agentes. Google apagó Gemini CLI para los consumidores y lo sustituyó. Roo Code cerró. Continue fue absorbida por Cursor, que SpaceX acordó ese mismo mes comprar por 60.000 millones de dólares.

Así que este artículo los compara todos. Veintiocho harnesses en total, de los gigantes a los minimalistas, con los benchmarks independientes más recientes, precios tomados de las páginas de los propios proveedores, datos de versiones sacados directamente de los registros de npm y PyPI, y una sección de seguridad construida con los CVE que de verdad ha producido este año.

Todo lo que hay aquí se comprobó con la documentación oficial, los registros de cambios, los repositorios de paquetes, los repositorios de GitHub y los dos benchmarks públicos que mejor comparan harnesses, a fecha de 22 de octubre de 2026. Estas herramientas cambian cada semana, así que he ido marcando los números volátiles sobre la marcha.

Aviso: Este artículo contiene un enlace de afiliado, al GLM Coding Plan de Z.ai. Si te suscribes a través de él obtienes un 10 % de descuento, y yo puedo ganar una comisión sin coste adicional para ti. Ninguna de las empresas, laboratorios o fundaciones mencionadas patrocinó, revisó ni aprobó este artículo.

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TL;DR — La versión de 60 segundos

• El harness y su configuración cambian la factura más que la puntuación. En el Coding Agent Index de Artificial Analysis, Codex con GPT-6.1 Sol obtiene 63 para 1,04 $, 15,5 minutos y 3,2 millones de tokens por tarea. Claude Code con Sonnet 5.5 iguala ese 63 con su ajuste de esfuerzo “xhigh” por 3,33 $ la tarea — y al máximo esfuerzo obtiene 68 para 14,19 $, 1,5 horas y 27,7 millones de tokens.
• En la frontera, el harness aporta poco a las tasas de éxito brutas. En Terminal-Bench 4.0, Claude Opus 5.5 resuelve 64.8% de las tareas dentro de Claude Code y 65.2% dentro de mini-SWE-agent, un harness con una sola herramienta bash. La mayor ganancia de un harness propio de un laboratorio es Grok Build, de xAI, que eleva Grok 4.7 en 8,8 puntos.
• Mejores resultados: Claude Code. Mejor relación calidad-precio: Codex. Mejor harness abierto para cualquier modelo: OpenCode v2 (2.1.2, publicado el 21 de octubre). Mejor agente que aprende de ti: Hermes Agent (v0.22.4). Mejor harness minimalista: Pi 1.0.
• 2026 despejó el terreno tan rápido como lo hizo crecer. Gemini CLI dejó de atender a los consumidores el 18 de junio y se convirtió en Antigravity CLI. Roo Code cerró el 15 de mayo. Continue se integró en Cursor. Aider no ha publicado una versión desde el 12 de febrero. Anaconda compró Kilo Code.
• Todos los laboratorios de modelos abiertos lanzan ya su propio harness. DeepSeek Harness reunió unas 252.000 estrellas en GitHub en diez semanas. Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe 3.0 y ZCode, de Z.ai, completan el conjunto.
• Las suscripciones son el lock-in oculto. Claude Pro y Max solo cubren las apps propias de Anthropic, más un crédito mensual para uso programático. Un inicio de sesión de ChatGPT funciona en OpenCode, Pi y otros. Copilot empieza gratis. Cursor reorganizó sus planes en torno a Grok a mediados de octubre, desde 8 $ al mes.
• La seguridad tiene una lección. Casi todos los CVE graves de agentes de programación de 2026 siguieron el mismo patrón: un texto no confiable engañó a un agente para que escribiera un archivo en el que confiaban otras herramientas. Codex y Cursor ejecutan los comandos de shell en un sandbox por defecto. El sandbox de Claude Code es opcional, Antigravity CLI pregunta antes de cada comando, OpenCode v2 se apoya en reglas de permisos y Pi no tiene ningún sistema de permisos.
• Los estándares han abaratado el cambio. MCP para herramientas, ACP para editores (44 agentes en su registro), AGENTS.md para instrucciones y Agent Skills para el saber hacer funcionan ya en la mayoría de los harnesses. Así que no te cases con uno.
• Mi recomendación: uso dos harnesses. Elige OpenCode v2 para todos los modelos que puedas querer ejecutar algún día, y combínalo con Claude Code para el trabajo más difícil o Codex para la mejor relación calidad-precio. Pon Hermes Agent en tus apps de chat si quieres un agente que se acuerde de ti.

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Los harness de programación con IA de un vistazo

Harness	Fabricante	Licencia	Última versión (2026)	Modelos	La forma más barata de entrar	Lo mejor para
Claude Code	Antropico	Propietario	2.1.308 · 22 oct	Claude; pasarelas	Claude Pro 20 $/mes o clave de API	Las mejores puntuaciones, el conjunto de funciones más completo
Codex	OpenAI	Apache-2.0 (CLI)	0.163.0 · 15 oct	OpenAI primero; cualquiera vía configuración	ChatGPT Free (limitado), Plus 20 $	Mejores resultados por dólar
OpenCode v2	Anomaly	MIT	2.1.2 · 21 oct	Cualquiera (más de 75 proveedores), local	Free	Un agente para cada modelo
Hermes Agent	Nous Research	MIT	0.22.4 · 21 oct	Cualquiera, local	Free	Un agente que aprende de ti
Antigravity CLI	Google	No indicado	Disponible desde mayo	Gemini primero	Plan gratuito	Usuarios de Gemini tras Gemini CLI
Copilot CLI	GitHub	Propietario	1.0.102 · 21 oct	Catálogo de Copilot; BYOK y local	Copilot Free	Equipos que ya están en GitHub
Cursor CLI	Cursor (SpaceX)	Propietario	2026.10.19	Catálogo de Cursor, Grok	Cursor Free	Usuarios de Cursor, scripts de CI
Pi	Earendil	MIT	1.4.0 · 21 oct	Cualquiera, local	Free	Un harness mínimo sobre el que construir
DeepSeek Harness	DeepSeek	MIT	0.2.1-rc.2 · 17 oct	DeepSeek; cualquiera por configuración	Gratis + API de DeepSeek	Plugins para todo, modelos baratos
Qwen Code	Alibaba	Apache-2.0	0.26.0 · 21 oct	Cualquiera, local	Free	Qwen y modelos abiertos
Kimi Code	Moonshot AI	MIT	2.3.0 · 21 oct	Kimi primero	Kimi Plus $19 o clave de API	Usuarios de Kimi K3
Mistral Vibe	Mistral AI	Apache-2.0	3.0.1 · 20 oct	Mistral	Clave de API de Mistral	Equipos europeos que usan Mistral
Cline	Cline Bot Inc.	Apache-2.0	CLI 3.0.73 · 17 oct	Cualquiera, local	Free	Usuarios de VS Code y JetBrains
Kilo Code	Kilo (Anaconda)	MIT	7.8.15 · 19 oct	Cualquiera (más de 500 modelos), local	Free	Usuarios de IDE que quieren OpenCode dentro
goose	AAIF (Linux Foundation)	Apache-2.0	1.55.0	Cualquiera, local	Free	Un agente de una fundación, con MCP como base
Factory Droid	Factory	Propietario	0.247.0 · 22 oct	Frontier + pesos abiertos; BYOK y local	Pro $20/mes	Misiones de larga duración para equipos

Otros doce — Grok Build, Devin, Amp, Warp, Junie, Kiro, Crush, Letta Code, OpenHands, cecli (el fork activo de Aider), ZCode y MiniMax Code — se tratan en las partes 4 a 8, junto con una larga cola de recién llegados. Las versiones son una instantánea del 22 de octubre de 2026 tomada de los registros de npm y PyPI, de las etiquetas de GitHub y del registro ACP (la versión de Cursor CLI viene de este último).

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Parte 1 — Qué es un harness de programación con IA y las siete familias

Un modelo de lenguaje por sí solo únicamente puede producir texto. Todo lo que convierte ese texto en una pull request que funciona es el harness.

Desmonta cualquier agente de programación y encontrarás las mismas seis piezas:

1. El bucle. Lee la tarea, planifica, llama a una herramienta, lee el resultado, decide qué hacer después y repite hasta terminar. Cómo ejecuta un harness este bucle —con qué frecuencia replanifica, cuándo se detiene y cómo se recupera de los errores— es buena parte de lo que separa a un buen agente de uno caro.
2. Las herramientas. Leer y editar archivos, ejecutar comandos de shell, buscar en el código y en la web, y cualquier cosa que añadas mediante el Model Context Protocol (MCP). Pi trae cuatro herramientas. Claude Code trae más de una docena, además de lo que conectes.
3. La gestión del contexto. Qué entra en la ventana del ‘modelo’ en cada turno, qué se resume (“compacta”) cuando se llena, qué queda en la ‘caché’ para que no pagues dos veces por ello y qué persiste entre sesiones como memoria.
4. Permisos y aislamiento. Qué puede hacer el agente sin preguntar, sobre qué tiene que preguntar y qué le impide físicamente hacer el sistema operativo.
5. La interfaz. Una interfaz de terminal, una aplicación de escritorio, un panel en el editor, una app de chat en el móvil o un servicio en la nube que abre una pull request mientras duermes.
6. Puntos de extensión. Subagentes, hooks, plugins, skills y archivos de instrucciones como AGENTS.md — los lugares donde le enseñas a un harness cómo tu equipo funciona.

Un modelo mental útil, tomado de la comparación de ‘harnesses’ de Phil Winder: el modelo es el motor, el harness es un agente construido a su alrededor, un framework coordina varios agentes por un camino que diseñas, y una plataforma lo ejecuta todo para una organización. En 2026 hay además una quinta capa: el cockpit, una herramienta como Orca o Herdr que ejecuta varios harnesses en paralelo y te deja revisar qué hizo cada uno.

Las siete familias

Veintiocho harnesses son demasiados para compararlos en una sola lista, así que este artículo los agrupa por su procedencia: el origen de un ‘harness’ predice sus valores por defecto mejor que cualquier tabla de funciones.

Mostrar imagen La mayoría de las herramientas se sitúan claramente en una familia y toman ideas de las demás. MCP, ACP, AGENTS.md y Agent Skills son la fontanería compartida.

1. Harnesses de laboratorios de frontera — Claude Code, Codex, Antigravity CLI y Grok Build. Creados por las empresas que entrenan los modelos más fuertes, ajustados primero para esos modelos y normalmente incluidos con una suscripción.
2. Harnesses de modelos abiertos — DeepSeek Harness, Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe, el ZCode de Z.ai’s, MiniMax Code y el CodeBuddy Code de Tencent’s. Agentes de laboratorios que publican pesos abiertos, diseñados para que sus propios modelos queden bien y cuesten poco.
3. Harnesses de código abierto para cualquier modelo — OpenCode v2, Pi, Cline, Kilo Code, goose, Crush, OpenHands y cecli, el fork activo de Aider. Impulsados por la comunidad: trae tu propia clave o tu propio modelo local, sin suscripción.
4. Agentes que aprenden — Hermes Agent, Letta Code y, como anfitrión de otros harnesses, OpenClaw. Agentes de larga duración con memoria de verdad que, además, escriben buen código.
5. CLI de editores y plataformas — Copilot CLI, Cursor CLI, Junie CLI, Kiro CLI, Devin CLI y el Auggie de Augment’s. El agente de terminal del IDE o del proveedor de código que ya pagas.
6. Plataformas de agentes — Factory Droid, Amp, Warp con sus agentes en la nube Oz, Devin Cloud, Codex cloud y el agente en la nube de Copilot’s. Productos comerciales con runners alojados, “misiones” de larga duración y facturación por equipos.
7. Cockpits — Orca, Herdr, Conductor, Vibe Kanban y cmux. No son harnesses en sí, sino el lugar desde el que mucha gente los ejecuta ahora. Comparé los dos más grandes en Orca frente a Herdr.

Los límites se difuminan. Codex es un harness de laboratorio de frontera y una plataforma en la nube. OpenClaw es un agente personal que puede mover Claude Code, Codex y OpenCode como plugins. Kilo Code es una extensión de IDE reconstruida sobre OpenCode. Pero la familia en la que nació una herramienta sigue diciéndote para quién se construyó y quién paga por ella.

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Parte 2 — El efecto del harness: qué muestran de verdad los benchmarks

“El harness importa tanto como el modelo” se convirtió en el cliché de 2026. Es medio cierto, y la mitad del ‘cierto’ es la mitad cara.

El benchmark creado para comparar harnesses

La mayoría de los benchmarks de programación prueban los modelos dentro de un ‘harness’ fijo, así que no pueden decirte nada sobre Claude Code frente a Codex. Artificial Analysis cambió eso en mayo con su Coding Agent Index, que pasa combinaciones de harness y modelo por las mismas tareas y registra coste, tiempo y tokens junto a la puntuación. La versión 1.5 promedia tres benchmarks: DeepSWE v1.1 (113 tareas de ingeniería de software), Terminal-Bench 4.0 (66 tareas difíciles de terminal) y SWE-Atlas-QnA (124 preguntas sobre bases de código reales).

Sus páginas públicas de comparación cubren ahora mismo tres harnesses —Claude Code, Codex y OpenCode— y esto es lo que muestran:

Harness + modelo (esfuerzo)	Índice	Terminal-Bench 4.0	Coste por tarea	Tiempo por tarea	Tokens por tarea
Claude Code + Sonnet 5.5 (máx.)	68	66%	$14.19	1,5 h	27,7 M
Claude Code + Opus 5.5 (máx.)	66	63%	$13.04	1,1 h	15,6 M
Codex + GPT-6.1 Sol (esfuerzo xhigh)	63	55%	$1.04	15,5 min	3,2 M
Claude Code + Sonnet 5.5 (esfuerzo xhigh)	63	58%	$3.33	27,0 min	7,1 M
Codex + GPT-6 Astra (máx.)	62	56%	$7.47	29,4 min	3,3 M
Claude Code + Fable 5.1 (máx.)	62	58%	$12.39	34,8 min	5,7 M
Codex + GPT-6.1 Sol (medio)	61	52%	$0.70	10,9 min	2,3 M
Claude Code + Sonnet 5.5 (alto)	55	42%	$1.24	12,3 min	2,7 M
OpenCode + GLM-5.3	54	40%	$4.37	48,1 min	14,3 M
Codex + DeepSeek V4 Flash 0731 (máx.)	39	11%	$0.08	18,3 min	15,4 M
Claude Code + Haiku 5.5 (bajo)	28	6%	$0.14	11,6 min	2,4 M

Fuente: páginas de comparación del Coding Agent Index v1.5 de Artificial Analysis, consultadas el 22 de octubre de 2026. El coste es el coste de API por token y por tarea, no el precio de la suscripción. Filas seleccionadas; 28 combinaciones en total.

Mostrar imagen Cada punto es una combinación de harness y modelo en la misma batería. La esquina superior derecha es Claude Code; la frontera eficiente de la izquierda es sobre todo Codex.

Tres cosas destacan.

Claude Code domina lo más alto del gráfico. Nada de estas páginas supera a Sonnet 5.5 ni a Opus 5.5 con el esfuerzo máximo dentro de Claude Code; la siguiente mejor cifra que encontré en el mismo índice, citada por Morph, es Devin Fusion CLI de Cognition’s con 61,7. Si lo único que te importa es que se termine la tarea más difícil, este sigue siendo el harness a batir.

Codex domina la frontera del valor. GPT-6.1 Sol en Codex queda cinco puntos por debajo por menos de una décima parte del coste, en alrededor de una sexta parte del tiempo. Incluso con esfuerzo medio puntúa 61 por 70 céntimos. Y como Codex te deja enchufar otros proveedores, Artificial Analysis también pasó modelos DeepSeek V4 por él: DeepSeek V4 Flash promedió ocho céntimos por tarea, aunque con una puntuación de índice de 39.

OpenCode más un modelo de pesos abiertos alcanza cerca del 80% de la mejor puntuación. GLM-5.3 en OpenCode puntúa 54 —entre el Sonnet 5.5 de Claude Code’s con esfuerzo medio y alto— con un 97% de aciertos en caché y sin suscripción alguna.

Mostrar imagen Los mismos tres benchmarks, tres cantidades de trabajo muy distintas. Claude Code con esfuerzo máximo necesita 266 turnos por tarea; Codex necesita 40.

Los turnos lo cuentan todo. Con esfuerzo máximo, Claude Code necesita unos 266 turnos por tarea: lee más, comprueba más y lanza más subagentes. Codex necesita 40. Ninguno de los dos está mal —la ‘minuciosidad’ de Claude Code le da la mejor puntuación—, pero significa los ajustes de esfuerzo importan ahora tanto como el harness que elijas. Claude Code con Sonnet 5.5 con alto esfuerzo cuesta $1,24 por tarea y puntúa 55. Con xalto cuesta $3,33 y puntúa 63 —igualando lo ‘mejor’ de Codex por unas tres veces el precio.

El mismo modelo, dos harnesses

La prueba más limpia de un harness es mantener el modelo constante. Terminal-Bench 4.0 nos permite hacerlo, a grandes rasgos, comparando el agente ‘propio’ de cada laboratorio en el tablero público de tbench.ai con las ‘ejecuciones’ de Vals AI de los mismos modelos en mini-SWE-agent —un harness deliberadamente mínimo que le da al modelo una sola herramienta bash y nada más.

Modelo	Harness ‘propio’ del lab	Puntuación con harness propio	mini-SWE-agent	Diferencia
Claude Opus 5.5	Claude Code (máx.)	64.8%	65.2%	−0,4
Claude Sonnet 5.5	Claude Code (máx.)	61.8%	64.1%	−2,3
GPT-6 Astra	Codex (máx.)	58.2%	59.6%	−1,4
GPT-6.1 Sol	Codex (máx.)	58.2%	55.1%	+3.2
Claude Fable 5.1	Claude Code (máx.)	57.9%	58.1%	−0,2
Claude, Op. 5	Claude Code (xhigh)	53.9%	53.5%	+0.4
GPT-6 Sol	Codex (máx.)	49.4%	44.4%	+5.0
GLM-5.3	Claude Code (máx.)	41.8%	38.9%	+2.9
Grok 4.7	Grok Build (xhigh)	37.6%	28.8%	+8.8
GPT-5.6 Sol	Codex (máx.)	37.3%	37.9%	−0,6

Puntuaciones con harness propio: tablero público de tbench.ai (cinco intentos por tarea), según lo publicado por Morph y CodingFleet tras sus comprobaciones del 6 de octubre. Puntuaciones de mini-SWE-agent: Vals AI, actualizado el 19 de octubre de 2026. Los runners y los ajustes de esfuerzo son distintos, así que toma como ruido las diferencias de menos de unos tres puntos.

Mostrar imagen Siete de cada diez parejas quedan a menos de tres puntos. Un harness que solo tiene bash sigue el ritmo de Claude Code cuando el modelo es Opus 5.5.

Esta es la mitad del ‘cliché’ que no es cierta —o al menos ya no lo es—. Con los modelos más fuertes, un harness de 100 líneas consigue casi la misma tasa de acierto que el agente ‘insignia’ de un laboratorio. Los modelos han absorbido buena parte de lo que antes aportaban los harnesses: planificar, reintentar, comprobar su propio trabajo.

El harness sigue importando para las puntuaciones brutas en dos casos. Modelos más débiles o menos agénticos se benefician más: Grok Build sube Grok 4.7 casi nueve puntos y Codex sube GPT-6 Sol cinco. Y las comparaciones antiguas muestran diferencias mayores porque los modelos antiguos necesitaban más ayuda. En el anterior Terminal-Bench 2.0, Winder.AI cita a Letta Code superando a Claude Code por 59,1% a 41,6% con el mismo modelo de Claude, una brecha que Winder atribuye al diseño de ‘memoria’ de Letta.

Qué significa esto a la hora de elegir

• Elige el modelo por su techo. Si una tarea supera a un modelo, ningún harness la va a salvar.
• Elige el harness para todo lo demás. Coste por tarea, tiempo por tarea, cuánto te pregunta, qué puede tocar, qué modelos puedes cambiar el mes que viene y si funciona en tu editor, en tu terminal o en tu móvil. Ahí es donde viven las ‘diferencias’ del 14×.
• Lee con cuidado las ‘cifras’ de los propios fabricantes. La ‘tabla de lanzamiento’ de Anthropic sitúa Sonnet 5.5 en un 70,6% en Terminal-Bench 4.0 con su propia configuración; las ejecuciones independientes lo acercan más al 62–66%. Los propios benchmarks también se mueven: Artificial Analysis revisó su índice en agosto para que los agentes ya no se lleven crédito por el “reward hacking” —marcar una tarea como resuelta sin resolverla de verdad.

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Parte 3 — 2026, el año en que el harness se convirtió en el producto

Si 2025 fue el año en que los agentes de programación se volvieron útiles, 2026 fue el año en que se volvieron negocios, con todas las adquisiciones, cierres, peleas de precios y reescrituras que eso implica.

Mostrar imagen Veinticinco momentos en diez meses. Las fechas son de anuncio o de lanzamiento.

Seis fuerzas explican casi todo lo que hay en esa cronología.

1. Consolidación. SpaceX acordó el 16 de junio comprar Cursor por 60.000 millones de dólares en acciones, días después de su debut en bolsa y meses después de fusionarse con xAI; Bloomberg Law ha informado desde entonces de que la operación se completó. Cursor absorbió a Continue, el asistente de código abierto, en una acqui-hire ese mismo mes. Anaconda compró Kilo Code en julio. Earendil —la empresa vienesa cofundada por el creador de Flask, Armin Ronacher— se hizo con el harness Pi en abril. Cognition rebautizó Windsurf como Devin Desktop y eliminó por completo su antiguo agente Cascade.

2. Cierres y traspasos. Roo Code, que fue uno de los agentes de VS Code más populares, cerró el 15 de mayo y archivó su repositorio, remitiendo a los usuarios a un fork comunitario llamado ZooCode y a Cline. Google dejó de servir Gemini CLI a los usuarios gratuitos y de consumo el 18 de junio y los trasladó al nuevo Antigravity CLI. El ‘nivel gratuito’ de OAuth de Qwen Code terminó el 15 de abril después de que la demanda, en ‘palabras del equipo’, “superara con creces” las expectativas. Aider, el primer programador en pareja de terminal, no ha publicado una ‘versión’ desde el 12 de febrero.

3. Ahora todos los laboratorios de modelos abiertos publican un harness. Moonshot sustituyó su Kimi CLI en Python por un Kimi Code en TypeScript. DeepSeek lanzó DeepSeek Harness junto a V4-Pro el 13 de agosto. Mistral reconstruyó Vibe sobre una interfaz de terminal en Rust para la versión 3.0. Z.ai vende su IDE ZCode como el harness oficial de GLM. MiniMax y Tencent tienen agentes en el registro de ACP. Los laboratorios han aprendido que a un modelo se le juzga por el agente en el que corre, así que publican el suyo.

4. Las guerras de suscripciones. El 9 de enero, Anthropic endureció sus comprobaciones para que los inicios de sesión de Claude Pro y Max dejaran de funcionar en harnesses de terceros como OpenCode. Después escribió esa regla en sus términos y luego la suavizó en mayo con un crédito mensual para el uso programático y del Agent SDK. OpenAI tomó el camino contrario y dejó que los desarrolladores iniciaran sesión con ChatGPT en herramientas como OpenCode y Pi. Cursor, ahora parte de SpaceX, reconstruyó sus precios en torno a un paquete de Grok y X a mediados de octubre.

5. Ganaron los estándares. Block entregó goose a la ‘Agentic AI Foundation’ de la Linux Foundation en abril, donde se suma a MCP y AGENTS.md. El Agent Client Protocol (ACP), que permite ejecutar cualquier agente dentro de editores como Zed y los IDE de JetBrains, publicó un borrador v2 en julio; su registro ya lista 44 agentes.

6. Las grandes reescrituras. OpenCode se reconstruyó como un servicio en segundo plano compartido para la 2.0. Cline reconstruyó su CLI sobre un nuevo SDK para la 3.0. Pi llegó a la 1.0 y por fin aceptó MCP. Hermes Agent lanzó su mayor versión, la v0.22 “The Threshold Release”. goose tiene una beta 2.0 con una arquitectura nueva desde abril.

El resultado es un mercado que parece saturado, pero que en realidad se ha ordenado en grupos bien definidos. El resto de este artículo los repasa uno por uno.

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Parte 4 — Los harnesses de los laboratorios de frontera: Claude Code, Codex, Antigravity CLI y Grok Build

Estos son los harnesses de las empresas que entrenan los modelos más potentes. Son los más pulidos, los más usados y, con una excepción importante, los más atados a una suscripción.

Claude Code — el líder en benchmarks y el harness más completo

Qué es: La herramienta de programación con agentes de Anthropic. Empezó como una CLI de terminal y ahora funciona en el terminal, VS Code, los IDE de JetBrains, una app de escritorio para macOS, Windows y Windows on ARM (Linux en beta), la web en claude.ai/code, las apps móviles de Claude y Slack. Todas las superficies usan el mismo motor, así que CLAUDE.mdtus ajustes y servidores MCP te siguen.

Ritmo de lanzamientos: implacable. La versión 2.1.308 se publicó el 22 de octubre, y el registro de npm muestra 27 versiones estables en los 30 días anteriores — más que cualquier otro harness de los grandes laboratorios.

Lo que hace y otros no — o todavía no hacen:

• El modelo de extensión más profundo del sector. Skills, hooks (con docenas de eventos), plugins de marketplaces, MCP, subagentes personalizados, equipos de agentes que se comunican entre sí, y flujos de trabajo dinámicos en los que Claude escribe un script que orquesta muchos subagentes y se puede volver a ejecutar.
• Trabajo en segundo plano y en paralelo. Los subagentes ahora se ejecutan en segundo plano por defecto en la app de escritorio y en VS Code, y los worktrees de git aíslan las sesiones paralelas con claude --worktree.
• Trabajo que te sigue. Remote Control continúa una sesión local desde tu móvil o el navegador, --teleport trae una sesión en la nube a tu terminal, y “Channels” mete eventos de Telegram, Discord o webhooks en una sesión en marcha.
• Tareas programadas. Las tareas programadas en la nube (antes “rutinas”) se ejecutan aunque tu ordenador esté apagado y pueden dispararse por eventos de GitHub; las tareas programadas de escritorio se ejecutan en local.
• Memoria. Dice así: CLAUDE.md — o tu AGENTS.md — y crea una memoria automática de lo que aprende sobre un proyecto.
• Herramientas de seguridad. Reglas y modos de permisos detallados, un modo automático cuyo clasificador decide qué es seguro ejecutar sin preguntar, checkpoints con rebobinado y un sandbox a nivel de sistema operativo para los comandos de shell en macOS, Linux y WSL2.

Las versiones recientes han ido de llevar todo eso a escala: bifurcar subagentes por defecto en modo headless, “idle compaction” que resume las conversaciones largas antes de que caduque la caché de prompt de una hora, un nuevo /effort ultracode nivel, hooks que pueden bloquear una acción si el propio hook falla, y un evento de OpenTelemetry por cada llamada a una herramienta que una regla, un sandbox o un hook detuvo.

Modelos: Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 y Fable 5.1, a través de la API de Anthropic, Amazon Bedrock, Agent Platform de Google Cloud (antes Vertex AI), Microsoft Foundry o tu propia puerta de enlace LLM. Oficialmente es un harness de Claude. En la práctica, varios laboratorios —entre ellos Z.ai, MiniMax y Moonshot— publican endpoints compatibles con Anthropic, y ambos paneles de benchmark de arriba incluyen Claude Code ejecutando modelos que no son de Claude, como GLM-5.3, Qwen3.8 Max y Step 5. Un conmutador de perfiles local como CC Switch hace que cambiar esos endpoints sea indoloro.

Precios: incluido en Claude Pro ($20 al mes, o $17 al mes con facturación anual), Max ($100 al mes para 5× el uso de Pro, $200 para 20×), Team licencias ($20–$25 Standard, $100–$125 Premium) y Enterprise ($20 por licencia más el uso a tarifas de API). Todos los planes comparten una misma bolsa de uso entre el chat y Claude Code, con límites en una ventana móvil de cinco horas y un tope semanal. Desde el 15 de junio, Pro y Max también incluyen un crédito del Agent SDK ($20, $100 o $200) para uso programático — claude -p, GitHub Actions y apps de terceros construidas sobre el Agent SDK.

Dónde flaquea:

• Es el harness más pesado de ejecutar. Al esfuerzo máximo usa unos 27,7 millones de tokens y 266 turnos por tarea en la batería de Artificial Analysis. Bajar el esfuerzo recorta la factura en picado, pero tienes que elegirlo tú.
• El sandbox está desactivado por defecto. Lo activas con /sandbox. En Windows nativo, los comandos de shell se ejecutan sin sandbox.
• Es propietario. El repositorio público de GitHub (unas 153.000 estrellas) contiene plugins, ejemplos y el rastreador de incidencias, no el código fuente.
• Tu suscripción de Claude solo funciona en las apps de Anthropic. Los harnesses de terceros necesitan una clave de API o el crédito del Agent SDK.

Veredicto: si quieres las puntuaciones más altas y ya pagas por Claude, Claude Code es el harness de referencia con el que se mide cualquier otra herramienta.

Codex — el líder en relación calidad-precio y realmente de código abierto

Qué es: El agente de programación de OpenAI, en cuatro formas que comparten sesiones y configuración: una CLI de código abierto escrita en Rust (Apache-2.0, unas 128.000 estrellas en GitHub), una extensión de IDEEl Codex app para macOS (lanzada el 2 de febrero) y Windows (4 de marzo), y Codex cloud, que ejecuta tareas en remoto y revisa pull requests. La app de ChatGPT para iOS también puede iniciar tareas en la nube.

Última versión: CLI 0.163.0 (15 de octubre), que hizo que la corrección a mitad de respuesta fuera lo predeterminado —puedes redirigir al agente mientras todavía escribe— y arregló varios problemas con proxies corporativos.

Lo que destaca:

• Un sandbox activado por defecto. Los agentes de Codex solo pueden editar su carpeta o rama de trabajo y deben preguntar antes de acciones elevadas, como el acceso a la red. Entre los harnesses de los grandes laboratorios, solo Codex llega con el aislamiento a nivel de sistema operativo activado; el modo por defecto de Cursor hace algo parecido dentro de sus propios productos.
• Eficiencia. Usa una fracción de los turnos y tokens de Claude Code para un resultado parecido (parte 2).
• Un modelo de extensión completo. Subagentes (los agentes integrados “worker” y “explorer” más los personalizados definidos en TOML), un modo de objetivos, hooks, un marketplace de plugins con más de 20 plugins oficiales como Slack, Figma, Notion y Sentry, skills, y MCP tanto como cliente como servidor. El formato de instrucciones de OpenAI AGENTS.md , que ahora tutela la Agentic AI Foundation, nació aquí y se usa en decenas de miles de repositorios.
• Trabajo en paralelo en la app. Worktrees integrados, hilos por agente, revisión de diffs con comentarios y automatizaciones que se ejecutan según una programación y dejan los resultados en una cola de revisión.
• Libertad de modelos, sin ruido. Los modelos de OpenAI van primero, pero --oss ejecuta modelos locales con Ollama, LM Studio o MLX, y los proveedores personalizados funcionan mediante el archivo de configuración. Artificial Analysis puso a prueba DeepSeek V4 dentro de Codex justo por eso.

Modelos: GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra (el más capaz), GPT-6 Sol y el barato GPT-6 Luna. GPT-5.5 se retiró de Codex para los inicios de sesión con ChatGPT el 14 de octubre.

Precios: incluido con ChatGPT. Plus ($20) obtiene unos 15–160 mensajes de GPT-6.1 Sol, o 5–45 mensajes de GPT-6 Astra, por cada ventana de cinco horas. Pro empieza en $100, con niveles de $200 y $500 y sin límite de cinco horas por ahora; el nivel de $500 añade un modo “Ultrafast”. Business cuesta $20 por usuario al mes con facturación anual. Free y Go Los usuarios del plan ($8) tienen acceso limitado, y los usuarios con clave de API obtienen la CLI, el SDK y la extensión de IDE a tarifas de API, pero no las funciones en la nube, como la revisión de código de GitHub.

La diferencia de política que importa: OpenAI te deja iniciar sesión con ChatGPT en otros harnesses. Este verano, Thibault Sottiaux, de OpenAI, dijo que OpenCode y Pi por sí solos suponían cerca del 10 % del tráfico de Codex. Si prefieres usar la interfaz de OpenCode con tu plan de ChatGPT, puedes.

Dónde flaquea: una experiencia con OpenAI por delante; límites de uso publicados como estimaciones amplias en lugar de cifras fijas; y, como todos los harnesses, este año ha aprendido que los archivos de instrucciones de un repositorio no se pueden dar por buenos a ciegas (parte 12).

Veredicto: los mejores resultados por dólar de cualquier harness, los valores por defecto más seguros de los harnesses de los laboratorios punteros y, además, código abierto.

Antigravity CLI y qué fue de Gemini CLI

Gemini CLI fue el favorito del plan gratuito en 2025: Apache-2.0, mil peticiones gratis al día y el agente que lanzó el Agent Client Protocol con Zed. En 2026 Google cambió de rumbo.

En 19 de mayo Google anunció que su experiencia de terminal pasaba a la nueva Antigravity CLI, y el 18 de junio Gemini CLI dejó de atender a los usuarios gratuitos, a los suscriptores de Google AI Pro y Ultra y a los usuarios individuales de Gemini Code Assist. Los clientes empresariales de Gemini Code Assist Standard o Enterprise, los usuarios de Google Cloud y cualquiera con de pago de la API de Gemini mantuvo el acceso. Google dice que Gemini CLI “sigue disponible para la comunidad” como repositorio Apache-2.0 y seguirá recibiendo actualizaciones de modelos, errores y seguridad para clientes empresariales — y lo hace: 0.65.0 se publicó el 20 de octubre, y las compilaciones nocturnas de la 0.67 ya están disponibles.

Antigravity CLI es un programa distinto. El binario se llama agy, está escrito en Go y comparte arquitectura con la app de escritorio Antigravity 2.0, incluidos los flujos de trabajo asíncronos en segundo plano. Mantiene Agent Skills, hooks y subagentes; las extensiones de Gemini CLI pasan a ser “plugins” (agy plugin import gemini los convierte); GEMINI.md y AGENTS.md funcionan sin cambios; las skills del espacio de trabajo se trasladan a .agents/skills; y los servidores MCP se trasladan a un mcp_config.json. Google mismo lo llama “paridad parcial”. El anuncio no dice si Antigravity CLI es de código abierto, y su licencia no se indica.

Su modelo de permisos es más prudente que el de Gemini CLI. Por defecto (request-review) se detiene antes de ejecutar comandos, escribir archivos o llamar a cualquier cosa externa que no hayas aprobado de antemano. Un modo proceed-in-sandbox ejecuta comandos de terminal automáticamente dentro de un contenedor aislado sin acceso a tus archivos, estricto solo deja que se ejecuten libremente las herramientas de solo lectura, y --dangerously-skip-permissions hace lo que dice su nombre. Inicias sesión con una cuenta de Google o con un proyecto de Google Cloud.

Antigravity ejecuta primero los modelos Gemini — Google lanzó su nuevo buque insignia, Gemini 4 Argon, en la app Gemini y en la interfaz de programación de Antigravity el 13 de octubre. Hay un plan gratuito para particulares, y las suscripciones de Google AI suben los límites.

Veredicto: si usabas Gemini CLI gratis, instala agy y ejecuta la importación de plugins. Si quieres el código de Gemini CLI de código abierto, sigue ahí, pero para las cuentas de consumidor la acción se ha mudado.

Grok Build — la CLI paralela de xAI’s, ahora incluida con Cursor

El agente de programación de xAI entró en beta temprana a mediados de mayo para los suscriptores de SuperGrok ($30 al mes). Funciona en tres fases — planificar, buscar, construir — y puede ejecutar hasta ocho agentes en paralelo. Desde entonces xAI se ha fusionado con SpaceX, que ahora también es dueña de Cursor, y los nuevos planes de Cursor incluyen Grok Build junto a Grok Chat y otras funciones de xAI.

En los benchmarks es el ejemplo más claro de un harness que ayuda a un modelo: en Terminal-Bench 4.0, Grok 4.7 saca un 37,6 % en Grok Build frente al 28,8 % en un harness solo de bash. Aun así, queda unos 27 puntos por detrás de Claude Code con Opus 5.5. Está disponible para los editores ACP a través del registro.

Veredicto: merece un vistazo si ya pagas SuperGrok o los nuevos planes de Cursor; todavía no es motivo suficiente para cambiar por sí solo.

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Parte 5 — OpenCode v2 y los harnesses de código abierto para cualquier modelo

Esta es la familia a la que dirigiría primero a la mayoría, porque es la que nunca te encierra. Si buscas alternativas a Claude Code, empieza aquí: cada uno de estos harnesses ejecuta casi cualquier modelo — API de frontera, modelos de pesos abiertos baratos o algo que corra en tu propio Mac — y ninguno requiere una suscripción.

OpenCode v2 — el harness abierto para todos los modelos

Yo construyo con OpenCode — es la herramienta con la que hice mi propia app, Stash —, así que lee esta sección con ese sesgo en mente. Analicé a fondo la versión 2.0 el 17 de octubre en OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw; aquí va la versión corta, más lo que ha cambiado desde entonces.

Qué es: el agente de programación de código abierto de Anomaly, el equipo detrás de SST. Con licencia MIT, unas 220.000 estrellas en GitHub, y, con la versión 2, reconstruido como un único servicio en segundo plano al que se conecta cada interfaz: una interfaz de terminal, una opencode mini, una app de escritorio Electron, una web app instalable, extensiones de IDE y tus propios scripts. Empieza una sesión en el terminal, aprueba un aviso de permiso desde el móvil y termínala en la app de escritorio.

Qué lo hace destacar:

• Cualquier modelo, de verdad. Su catálogo de proveedores es es models.dev, la base de datos abierta de modelos que puso en marcha el equipo de OpenCode, así que los modelos nuevos aparecen rápido; hay más de 75 proveedores soportados. Ollama, LM Studio y vLLM se detectan automáticamente en sus puertos por defecto. Los inicios de sesión de ChatGPT y GitHub Copilot funcionan. Claude funciona con una clave de API — Anthropic dejó de permitir los inicios de sesión con suscripción de Claude en harnesses de terceros en enero.
• Code Mode, activado por defecto para cada servidor MCP. El modelo escribe un pequeño programa JavaScript que encadena llamadas a herramientas en un intérprete restringido en lugar de hacer un viaje de ida y vuelta por llamada, lo que evita que las configuraciones grandes de MCP inunden el contexto.
• Subagentes y comandos de shell en segundo plano. Pulse Ctrl+B para mandar una tarea en curso al segundo plano; dale a un subagente de revisión un modelo distinto del agente principal.
• Worktrees de git integrados, instantáneas de archivos paso a paso con /undo y /redo, diffs acoplados y una vista de “archivos cambiados por turno”.
• Permisos que se leen como un firewall: una lista ordenada de reglas de permitir, preguntar y denegar en la que gana la última coincidencia, más políticas de denegación dura.
• Un runtime, no solo una app. Una API HTTP reconstruida, un paquete cliente y un SDK integrable hacen que otras herramientas puedan manejarlo — Orca, OpenClaw y Hermes lo hacen.

Lo nuevo desde la 2.0. Versión 2.1.0 (20 de octubre) añadió terminales persistentes en Windows x64 y ARM64, restauró el archivado de sesiones, te deja editar las reglas de permisos desde la interfaz y añadió listas de tareas y voz de Gemini Live en fase experimental. También renombró algunos campos internos, así que los plugins creados sobre las primeras compilaciones de la 2.0 pueden necesitar actualizaciones. 2.1.2 (21 de octubre) gestiona con elegancia los límites de los modelos gratuitos — muestra cuándo se reinicia el límite y ofrece cambiar de modelo — y añade OPENCODE_DISABLE_FREE_MODELS para los equipos que no quieren modelos de coste cero en el selector.

Benchmarks: en el índice de Artificial Analysis, OpenCode con GLM-5.3 obtiene 54 a $4,37 por tarea con un 97 % de aciertos de caché: el único resultado de un harness abierto en esas páginas de comparación, y uno fuerte.

Dónde sigue sin pulir: la v2 todavía no ejecuta servidores de lenguaje, así que no hay diagnósticos LSP; el consejo de la guía de migración es dejar que el agente ejecute tu comprobador de tipos. Los plugins de la V1 no cargan. En la v2, el acceso a carpetas fuera del proyecto está permitido por defecto, y solo lee AGENTS.md, no CLAUDE.md. La V1 (1.19.3) sigue recibiendo parches si necesitas esperar.

Precios: gratis. OpenCode Go ($10 al mes) y Go Plus ($40) incluyen acceso a un conjunto seleccionado de modelos; Zen se paga por uso.

Veredicto: el mejor harness por defecto para quien quiere elegir — y seguir eligiendo — sus propios modelos.

Pi — el minimalista sobre el que se construyen otros agentes

Qué es: un “harness de agentes mínimo y extensible” iniciado por Mario Zechner (famoso por libGDX) y asumido en abril por Earendil, la empresa vienesa de interés público cofundada por el creador de Flask, Armin Ronacher. Con licencia MIT, unas 117.000 estrellas, y la versión 1.4.0 a 21 de octubre.

La filosofía: Pi trae cuatro herramientas — leer, escriba a, editar y bash — y un prompt de sistema más las definiciones de herramientas que juntos no llegan a 1.000 tokens. No hay subagentes integrados, ni modo de planificación, ni listas de tareas, ni avisos de permisos. Añades lo que quieras mediante extensiones de TypeScript o paquetes de la comunidad, y puedes sustituir el prompt de sistema por completo con un SYSTEM.md.

Por qué importa más de lo que sugiere su tamaño: OpenClaw está construido sobre componentes de Pi, y suficientes otras herramientas usan los paquetes de Pi como para que se descargue unas 2,7 millones de veces por semana. Pi aceptó por fin MCP a finales de septiembre y lo convirtió en una función estrella de Pi 1.0 el 1 de octubre, a su manera: las herramientas MCP se ejecutan a través de una herramienta de scripting “Codemode” en sandbox para que sus esquemas no llenen la ventana de contexto. Un fork, oh-my-pi, empaqueta una configuración con todo incluido para quien quiere el núcleo de Pi sin montarlo por su cuenta.

Dónde flaquea: por diseño, casi todo. No hay sistema de permisos — Pi se ejecuta con los derechos de tu cuenta y no pregunta antes de cada llamada a una herramienta —, así que su propia documentación recomienda ejecutarlo en un contenedor. Earendil también ha dicho que algunas funciones de valor añadido futuras tendrán el código disponible y algunas funciones empresariales serán propietarias, aunque Pi en sí sigue siendo MIT.

Veredicto: el harness que elegir si quieres entender y poseer cada línea de tu agente. Ejecútalo en un contenedor.

Cline — el favorito de VS Code, ahora en todas partes

Qué es: uno de los agentes de programación de código abierto originales para VS Code, ahora también un plugin de JetBrains, un CLI reconstruido sobre un nuevo SDK para la versión 3.0, un SDK de Node (@cline/sdk) para construir tus propios agentes, y un tablero Kanban basado en web para ejecutar varios agentes. Apache-2.0 y unas 68.000 estrellas.

Puntos fuertes: cualquier modelo, incluidos los locales; una separación clara entre planificar y actuar, donde el modo de planificación ahora bloquea en firme los comandos de shell que editan archivos; subagentes que ejecutan llamadas a herramientas en paralelo; “equipos de agentes”; soporte de ACP; y un cline history --json comando para scripting. ClinePass, una suscripción que cubre el uso de modelos, ya está disponible para todos los usuarios de la CLI.

Ojo con el flag: el --yolo , que el propio texto de ayuda dice que solo debe usarse en entornos con sandbox.

Veredicto: el agente de código abierto más consolidado para tu editor.

Kilo Code — OpenCode dentro de tu IDE, ahora propiedad de Anaconda

Qué es: un agente de programación de código abierto para VS Code y JetBrains con una CLI y un Cloud Agent. Empezó como un fork de Roo Code, pero desde entonces Kilo ha reconstruido su CLI y su extensión de VS Code sobre OpenCode — su propio FAQ llama a Kilo CLI “un fork de OpenCode”. Con licencia MIT, unas 28.000 estrellas, CLI 7.8.15 (19 de octubre).

La noticia: Anaconda adquirió Kilo en julio. En ese momento, Kilo dijo que más de tres millones de desarrolladores hacían pasar cerca de diez billones de tokens al mes por la herramienta, con más de 500 modelos de más de 60 proveedores. El argumento de Anaconda es la gobernanza: programación con IA neutral respecto al modelo que las empresas pueden controlar.

Veredicto: si te gusta el motor de OpenCode pero lo quieres dentro de VS Code o JetBrains, con un dueño empresarial detrás, este es el tuyo.

goose — el agente de una fundación

Qué es: el agente de código abierto que Block publicó en 2025 y donó en abril a la Agentic AI Foundation (AAIF) de la Linux Foundation, donde convive con MCP y AGENTS.md. Apache-2.0, unas 55.500 estrellas, con una app de escritorio nativa para macOS, Linux y Windows, una CLI y una API integrable.

Puntos fuertes: Extensibilidad con MCP como base (goose fue uno de los primeros en adoptar MCP), “recetas” compartibles que empaquetan un flujo de trabajo, cualquier modelo, incluidos los locales vía Ollama, y gobernanza neutral. Hay una beta de goose 2.0 con una arquitectura nueva disponible desde abril; la línea estable actual es la 1.55.

Veredicto: una buena opción para organizaciones que quieren un agente gobernado por una fundación en lugar de por una empresa.

Crush — el agente nativo de terminal de Charm’s

Qué es: el agente de programación de Charm, la empresa detrás de buena parte del ecosistema moderno de interfaces de terminal en Go. Cerca de 28.000 estrellas, la versión 0.98.1. Su licencia es FSL-1.1-MIT — código disponible ahora, que pasa a MIT a los dos años — en lugar de una licencia de código abierto estándar.

Puntos fuertes: usa servidores de lenguaje para el contexto del código (algo de lo que OpenCode v2 carece ahora mismo), soporta MCP por stdio, HTTP y SSE, te deja cambiar de modelo a mitad de sesión manteniendo el contexto y funciona en una gama poco habitual de plataformas, de Windows y macOS a Android y los BSD.

Veredicto: un agente de terminal bonito y rápido para quien se preocupa por cómo se sienten sus herramientas. Revisa la licencia si piensas construir un producto sobre él.

OpenHands — de aplicación de agentes a SDK de agentes

Qué es: el proyecto que nació como OpenDevin. Con licencia MIT en su núcleo (el repositorio también incluye componentes con licencias aparte), unas 91.500 estrellas, y cada vez más una plataforma para construir agentes: el OpenHands Software Agent SDK (1.57.0, del 21 de octubre) se descarga cerca de un millón de veces por semana desde PyPI. La interfaz gráfica local ahora se ejecuta como agent-canvas, y cada conversación puede tener su propio sandbox de Docker. OpenHands Cloud y Enterprise se encargan de ejecutarlo por ti.

La pega: la OpenHands CLI independiente no ha tenido una versión desde la 1.16.0, el 8 de mayo. La energía está en el SDK y en la interfaz gráfica.

Veredicto: elígelo si quieres crear tu propio producto de agentes o si quieres aislamiento de Docker por conversación sin tener que configurar nada.

Aider y cecli — el pionero y su fork

Aider prácticamente inventó el programador en pareja de terminal: commits de git por cada cambio, un mapa del repositorio, el modo arquitecto/editor y benchmarks que usó todo el sector. Todavía tiene unas 50.000 estrellas y una licencia Apache-2.0. Pero su última versión en PyPI, 0.86.2, salió el 12 de febrero de 2026, hay unas 500 pull requests abiertas, y un issue de GitHub de enero que preguntaba por el futuro del proyecto no recibió respuesta de ningún mantenedor.

La energía se ha trasladado a cecli (antes “Aider CE”), un fork de la comunidad que añade un modo agente, subagentes y soporte de MCP. Publicó 1.9.0 el 17 de octubre, y ya vienen detrás candidatas de la 1.10.

Veredicto: si te encanta el flujo de trabajo de Aider, usa cecli. Si quieres un agente moderno, usa uno de los harnesses de arriba.

Desaparecidos en 2026: Roo Code y Continue

• Roo Code cerró el 15 de mayo de 2026 y archivó su repositorio. Su README remite a los usuarios a ZooCode, un fork de la comunidad, y a Cline, donde empezó Roo. Kilo, que también nació de Roo, ha estado cortejando a sus usuarios.
• Continue, el asistente de código abierto para VS Code y JetBrains, fue fichado por Cursor en junio. Los usuarios tuvieron hasta el 15 de julio para exportar sus datos. Su última versión, la 2.0.0, eliminó la telemetría, y el código sigue disponible bajo Apache-2.0 para que cualquiera lo bifurque.

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Parte 6 — Hermes Agent y los agentes que aprenden

La mayoría de los harnesses de programación te olvidan en cuanto termina una sesión; en el mejor de los casos recuerdan tu proyecto a través de un AGENTS.md . Una pequeña familia de agentes está construida al revés — en torno a la memoria a largo plazo — y resulta que es muy buena con el código.

Hermes Agent — el agente que aprende de ti y que programa como es debido

Qué es: el agente que se mejora a sí mismo de Nous Research. Con licencia MIT, unas 254.000 estrellas en GitHub — más que OpenCode — y uno de los tres protagonistas de mi OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw comparativa. Hablas con él desde un terminal, la app Hermes Desktop, más de 20 plataformas de mensajería o tu editor. Guarda una memoria pequeña y cuidada de ti (USER.md) y de tu entorno (MEMORY.md), busca en sus propias conversaciones pasadas, se escribe nuevas skills después de tareas difíciles y las refina la vez siguiente.

Por qué tiene sitio en una comparativa de harnesses de programación:

• Servidores de lenguaje de verdad. Hermes ejecuta pyright, gopls, rust-analyzer, el servidor de lenguaje de TypeScript y una veintena más, y devuelve sus diagnósticos después de cada edición, algo que OpenCode v2 no hace ahora mismo.
• Redes de seguridad al programar: checkpoints con /rollback, soporte de worktrees de git y contexto de proyecto desde AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules o su propio .hermes.md.
• Trabajo en paralelo y con scripts: hasta diez subagentes a la vez por defecto, más execute_code, que deja que el modelo escriba un script de Python que llama a las propias herramientas de Hermes en un solo turno.
• Delega en otros harnesses. Hermes trae skills incluidas para delegar trabajos de programación a OpenCode, Claude Code o Codex, así que puedes escribirle desde el móvil — “usa OpenCode para añadir paginación a la API de pedidos y mándame el diff” — y él dirige al especialista por ti.
• Se ejecuta en cualquier sitio: backends de terminal integrados para tu portátil, Docker, SSH, Modal, Daytona y Vercel Sandbox, con más disponibles como plugins. Algunos se duermen cuando están inactivos y casi no cuestan nada.
• Habla ACP, así que también funciona como agente dentro de los editores VS Code, Zed y JetBrains.

Novedades: v0.22.0, la “The Threshold Release” (13 de octubre), fue su mayor lanzamiento hasta la fecha: un primer arranque que se configura solo con un modelo de prueba gratuito, conectores para apps como Linear y Notion, modelos locales con un clic mediante llama.cpp, paquetes de escritorio firmados y presencia en Microsoft Store, un catálogo de unos 600 plugins revisados, compatibilidad con las familias Claude 5.5, GPT-6 y Gemini 4, inicios de sesión con gestor de contraseñas para su agente de navegador, una “Bot Screen” que puedes tomar y control en directo de los subagentes. Los parches llegaron rápido; v0.22.4 (21 de octubre) añadió entradas al catálogo para los sandboxes bubblewrap y Apptainer y un importador que ahora puede traer una configuración de Cursor.

Dónde flaquea: es la que más piezas móviles tiene de todo lo que hay aquí, su camino más sencillo pasa por el Portal de pago de Nous, y su propia política de seguridad es tajante: “La única frontera de seguridad frente a un LLM adversario es el sistema operativo.” Pon su terminal en un backend aislado antes de dejar que lea el correo o la web.

Veredicto: no es el agente al que apuntaría primero a un repositorio, pero sí la mejor recepción para uno. Yo lo uso junto a OpenCode, no en su lugar.

Letta Code — la memoria como producto

Qué es: un agente de programación de Letta, la empresa detrás de MemGPT. Apache-2.0, la versión 0.34.20, y uno de los proyectos que más rápido avanza en este artículo: 32 versiones estables en 30 días.

Qué es distinto: las sesiones pertenecen a agentes persistentes que reescriben su propio contexto con el tiempo. /init hace que el agente estudie tu código y forme recuerdos; /remember lo hace reflexionar y aprender; /sleeptime le deja “soñar” entre sesiones; y MemFS sigue su memoria en git, con opción de sincronizarla con tu propio repositorio de GitHub. Aprende skills reutilizables de las tareas terminadas, busca en todos sus mensajes pasados, ejecuta subagentes en segundo plano, mantiene programaciones y heartbeats, y se puede contactar por Slack, Telegram o Discord. Funciona con la mayoría de modelos.

Pruebas: Letta dijo en diciembre de 2025 que Letta Code era el mejor harness de código abierto independiente del modelo en Terminal-Bench, y Winder.AI lo cita superando a Claude Code en Terminal-Bench 2.0 con el mismo modelo de Claude. No encontré ninguna entrada suya en Terminal-Bench 4.0 ni en el Coding Agent Index.

Veredicto: la alternativa más interesante a Hermes para quienes quieren que la memoria sea el centro de su agente de programación y no un complemento.

OpenClaw — no es un harness de programación, pero es el mayor anfitrión para ellos

OpenClaw, la plataforma de asistente autoalojada con unas 392.000 estrellas, no intenta ganar a Claude Code en código. En vez de eso aloja harnesses de programación: los plugins mueven el bucle app-server de Codex de OpenAI, el SDK de GitHub Copilot y el ejecutable de Claude Code instalado, y mediante ACP puede vincular un hilo de chat a una sesión de OpenCode con /acp spawn opencode. Su núcleo de agente propio está construido sobre Pi. Anthropic ha dicho que las herramientas construidas sobre su Agent SDK, OpenClaw entre ellas, pueden usar el crédito programático mensual de un plan de Claude. Mi La guía de OpenClaw cubre la configuración.

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Parte 7 — Los harnesses de los laboratorios de modelos abiertos: DeepSeek, Qwen, Kimi, Mistral y Z.ai

Hace un año, los laboratorios de pesos abiertos publicaban modelos y dejaban que la comunidad encontrara harnesses para ellos. En 2026 aprendieron lo que Anthropic y OpenAI ya sabían: a un modelo se le juzga por el agente en el que se ejecuta. Así que todos construyeron uno.

DeepSeek Harness — “todo es un plugin”

Qué es: el agente de código abierto de DeepSeek, publicado como v0.1 el 13 de agosto junto a DeepSeek V4-Pro. Con licencia MIT, se invoca como dsh, y está construido sobre el Cordis framework de plugins, donde literalmente todo — modelos, herramientas, skills, sesiones, sandboxes, sistemas de archivos, el propio bucle del agente, la orquestación y la interfaz de usuario — es un plugin intercambiable.

Cómo se usa: npx @deepseek-ai/dsh web arranca una interfaz web local en tu propia máquina; también hay un comando headless, un SDK de Python y apps de escritorio para macOS y Windows. Inspecciona repositorios, edita archivos, ejecuta comandos de shell, busca en la web, mantiene planes, invoca skills, delega en subagentes y aplica políticas de aprobación. Los modos van de un agente de programación completo a uno mínimo, más un modo “creador” para construir tus propios perfiles de agente. Los subagentes y los equipos de agentes siguen siendo plugins experimentales.

Las cifras: Acerca de 252.000 estrellas en GitHub en diez semanas — más que OpenCode — y unas 300.000 descargas semanales en npm. Además sigue en versión preliminar: la última compilación es 0.2.1-rc.2 (17 de octubre), todas las compilaciones publicadas en npm desde el lanzamiento han sido alfa o release candidate, y el repositorio advierte en mayúsculas de que habrá cambios que rompen la compatibilidad.

Modelos: DeepSeek V4 Pro y Flash por defecto, con esfuerzo de razonamiento por sesión; se pueden configurar endpoints compatibles de Anthropic, OpenAI y personalizados, incluidos los locales.

Veredicto: la arquitectura más ambiciosa del artículo y el hogar natural de los modelos propios de DeepSeek, muy baratos, pero trátalo como una vista previa. Si estás en la UE, piénsalo bien antes de enviar código de cliente a la propia API de DeepSeek, que procesa datos en China; un proveedor alojado en la UE o pesos locales lo evitan.

Qwen Code — el descendiente de Gemini CLI que siguió creciendo

Qué es: el agente de código abierto de Alibaba, que nació adaptado de Gemini CLI y hace tiempo que va por su cuenta. Apache-2.0, unas 27.000 estrellas, la versión 0.26.0 (21 de octubre).

Puntos fuertes: realmente independiente del modelo: APIs de OpenAI, Anthropic, Gemini y Qwen, otros proveedores y modelos locales mediante Ollama o vLLM, intercambiables en tiempo de ejecución. Memoria automática, skills autogeneradas, subagentes y equipos de agentes, MCP, un modo headless para CI, un qwen serve daemon experimental, soporte de IDE para VS Code, Zed y JetBrains, una app de escritorio, SDKs para TypeScript, Python y Java y bots de chat para Telegram, DingTalk, WeChat y Feishu. Su “Agent Arena” ejecuta varios modelos en la misma tarea para que puedas compararlos.

La pega: el plan gratuito que lo hizo famoso ya no está. El acceso OAuth gratuito de Qwen terminó el 15 de abril de 2026; el equipo dijo que la demanda se había vuelto demasiado cara para que un equipo pequeño la sostuviera. Ahora traes tu propia clave, ejecutas modelos locales o pagas el plan de programación de Alibaba Cloud.

Veredicto: uno de los harnesses de código abierto más completos que hay, y un excelente hogar para Qwen y otros modelos abiertos.

Kimi Code — la reescritura de Moonshot’s

Qué es: el sucesor del Kimi CLI original en Python de Moonshot AI, que ahora está archivado. Kimi Code está escrito en TypeScript, se distribuye como binario único o como paquete de npm, tiene licencia MIT y llegó a la versión 2.3.0 el 21 de octubre.

Puntos fuertes: arranque rápido, una interfaz de terminal pensada para sesiones largas, entrada de vídeo para que el agente pueda ver una grabación de pantalla de un bug, configuración de MCP conversacional con /mcp-config, un mercado de plugins que muestra los niveles de confianza por adelantado, codificador, explorar y plan subagentes aislados, hooks de ciclo de vida que pueden bloquear llamadas arriesgadas a herramientas, e integración con editores mediante ACP (kimi acp). Funciona con modelos Kimi por defecto y puede apuntarse a APIs estilo OpenAI, Anthropic o Google, incluidos endpoints autoalojados.

Precios: el agente es gratis; el uso de Kimi K3 llega a través de una suscripción Kimi (Plus $19, Pro $39, Max $99, Ultra $199 al mes a mediados de octubre) o de una clave de API de Moonshot.

Veredicto: el hogar natural de Kimi K3, y un harness bien hecho por derecho propio.

Mistral Vibe 3.0 — el ‘harness’ de Europa se reescribe

Qué es: el agente de programación de código abierto de Mistral, Apache-2.0. La versión 3.0 se lanzó el 19 de octubre y es un corte limpio: la interfaz Python heredada ya no está y vibe siempre arranca una nueva Rust interfaz de terminal; cada sesión se ejecuta sobre un único “Unified Harness”; se eliminó el modo de planificación; y una app de escritorio complementaria puede importar proyectos y sesiones de otros agentes de programación durante la configuración inicial. Ahora necesita Python 3.14 o superior. La 3.0.1 llegó un día después.

Puntos fuertes: subagentes (la herramienta tarea más un explorar agent de solo lectura), skills en el formato Agent Skills, MCP sobre stdio y HTTP con OAuth, ACP para editores, /branch para bifurcar una conversación en una sesión nueva, y un interruptor de administrador para desactivar MCP en toda una organización.

Modelos: los propios de Mistral, como Mistral Medium 3.5.

Veredicto: la elección obvia para equipos europeos que se estandarizan con Mistral, y merece la pena seguirlo ahora que la reescritura en Rust está hecha. Si dependías del modo de planificación, pruébalo antes de actualizar.

ZCode y el GLM Coding Plan — la estrategia de dos vías de Z.ai’s

Z.ai vende su propio IDE de escritorio, ZCode (la versión 3.2.2 era la actual en julio; macOS y Windows, con Linux en beta), que vende como el harness oficial para GLM, con flujos de trabajo multiagente y control remoto desde WeChat, Feishu o Telegram. Pero el movimiento más listo de Z.ai es el Plan de codificación GLM, que funciona en más de 20 harnesses, incluidos Claude Code, Codex, OpenCode y Cursor, y un agente de GLM Coding Plan aparece en el registro ACP.

GLM-5.3 es el modelo de pesos abiertos más fuerte en las dos tablas de benchmark de la Parte 2: 41,8 % en Terminal-Bench 4.0 dentro de Claude Code y 54 en el Coding Agent Index dentro de OpenCode. El plan cuesta $18 (Lite), $80 (Pro) o $168 (Max) al mes a mediados de octubre, menos con facturación anual, y el GLM Coding Plan a través de mi enlace de afiliado quita otro 10 %. (Enlace de afiliado — consulta la divulgación al principio.) Para saber más sobre los modelos en sí, mira mi comparativa de Kimi K3 vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 y GLM-5.3-Flash frente a MiniMax M3 en OpenCode.

MiniMax Code y CodeBuddy Code

Otros dos laboratorios tienen agentes en el registro ACP. Código MiniMax es nuevo y temprano (versión 0.2.7); las suscripciones de programación “M Plan” de MiniMax, facturadas anualmente desde $220 al año, también funcionan en Claude Code, Codex, Cursor y OpenCode. El CodeBuddy Code no es precisamente temprano: versión 2.172.1, 20 lanzamientos estables en los últimos 30 días y unas 130.000 descargas semanales en npm, aunque bajo una licencia propia en lugar de una estándar de código abierto.

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Parte 8 — CLI de editores y plataformas de agentes: Copilot, Cursor, Junie, Kiro, Devin, Factory, Amp y Warp

Las dos últimas familias vienen de empresas cuyo producto principal es otra cosa — un editor, un alojamiento de código, una terminal o una plataforma — y cuyos agentes de terminal están diseñados para mantenerte dentro de ella.

GitHub Copilot CLI — el agente que tu empresa quizá ya está pagando

Qué es: el agente de terminal de GitHub, disponible de forma general desde finales de febrero y ahora en 1.0.102 (21 de octubre), con 14 lanzamientos estables en el último mes y más de un millón de descargas semanales en npm.

Lo que hace bien:

• Agentes especializados y una segunda opinión. Agentes integrados para explorar un código y ejecutar tareas, más Rubber Duck (disponible de forma general desde junio), un agente revisor que critica los planes, diseños, código y pruebas del agente principal antes de que siga adelante. Puedes llamarlo tú mismo con /rubber-duck.
• Autopilot (experimental) sigue trabajando hasta que una tarea está hecha; programación de prompts (/every 30m run the frontend tests, también experimental) repite un prompt o una skill cada cierto intervalo.
• Soporte de servidores de lenguaje para ir a la definición y diagnósticos — los servidores los instalas tú — y MCP, con el servidor MCP propio de GitHub integrado.
• Tus propios modelos, también. Desde abril la CLI admite traer tu propia clave y modelos locales, y desde el 7 de octubre /model lista automáticamente los modelos de una instancia de Ollama en ejecución junto a los modelos en la nube de Copilot. GitHub señala que elegir un modelo local no desactiva por sí solo la telemetría ni las funciones en la nube; el modo sin conexión es una opción aparte.
• Entrada de voz procesada localmente, una interfaz de terminal rediseñada con modos de color accesibles y soporte de ACP para editores.
• Un hogar de escritorio. En GitHub Copilot app, lanzada como vista previa técnica en Microsoft Build en junio, ejecuta cada sesión de agente en su propio worktree de git, sigue las pull requests por CI hasta el merge y se sienta junto al agente en la nube de Copilot, que puede ejecutarse según un horario o ante eventos de GitHub.
• Fontanería empresarial: los propietarios de la organización pueden desactivar la CLI, y los administradores obtienen métricas de uso de las sesiones de terminal.

Precios: desde el 1 de junio, Copilot factura el trabajo del agente en créditos de IA que valen un céntimo cada uno. Free incluye un uso limitado del agente en la CLI; Pro cuesta $10 al mes con 1.500 créditos, Pro+ $39 con 7.000, y el nuevo Max $100 con 20.000. Las completaciones de código siguen siendo ilimitadas. Los modelos vienen de un catálogo de varios proveedores: OpenAI, Anthropic, Google, xAI y otros.

Veredicto: si tu empresa ya paga Copilot, empieza aquí; solo Rubber Duck ya es una buena idea que otros harnesses deberían copiar.

Cursor CLI — el ‘agente’ del editor, ahora propiedad de SpaceX

Qué es: el agente de Cursor en la terminal (curl https://cursor.com/install -fsS | bash), con un modo headless para scripts, integración con GitHub Actions, un modo shell con comprobaciones de seguridad y MCP. Su menú de modelos mezcla los propios de Cursor Composer 2.5 con modelos de frontera — Grok 4.7, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1, GPT-5.6 Sol y Gemini 3.1 Pro entre ellos — y los agentes en la nube de Cursor se encargan de trabajos más largos.

Qué cambió en 2026: casi todo lo que lo rodea. SpaceX acordó en junio comprar Cursor por 60.000 millones de dólares en acciones, tras fusionarse con xAI; desde entonces Bloomberg Law ha informado de que el acuerdo se completó. Cursor absorbió Continue ese mismo mes, y presentó Origin, un rival de GitHub para alojar código, nativo de agentes. Luego, a mediados de octubre, su página pública de precios se reconstruyó en torno a un paquete de Grok y X.

Los nuevos precios — tal como los capturó de la página de Cursor el 19 de octubre el rastreador PricingSaaS, que no cita ningún anuncio de Cursor — van Free, de Plus a $8 (un fondo de uso compartido de Cursor y Grok, solo con modelos Grok), Premium a $30 (cuatro veces el uso de Plus, agentes en la nube, automatizaciones, revisiones de código con Bugbot y modelos de terceros al precio de lista de la API), Super a $100 y Ultra a $200, con Teams desde $30 por asiento. El antiguo nivel Pro de $20 ya no está en la página. Mira la página en vivo antes de comprar; el propio rastreador señala algunas incoherencias.

Seguridad: el valor por defecto que recomienda Cursor, Auto-review, ejecuta al momento los comandos de la lista permitida, aísla en un sandbox los demás comandos de shell cuando puede en macOS y Linux, y manda el resto a un clasificador. También tuvo dos de los CVE de agentes más destacados de 2026, ambos corregidos: CVE-2026-26268, en el que una inyección de prompt podía plantar un hook de git, y CVE-2026-48124, en el que hooks de Claude definidos por el espacio de trabajo se ejecutaban sin aprobación.

Veredicto: un agente potente dentro de una empresa cuyo rumbo ahora está atado a los modelos de xAI. Si quieres modelos de frontera que no sean Grok, los pagarás a tarifas de API en los nuevos planes.

JetBrains Junie CLI — el fabricante del IDE se vuelve agnóstico de modelo

JetBrains convirtió su agente dentro del IDE en un Junie CLI independiente del modelo, en marzo. Se ejecuta en la terminal, dentro de cualquier IDE, en CI y en GitHub o GitLab; funciona con modelos de OpenAI, Anthropic, Google y Grok; admite traer tu propia clave para evitar las comisiones de la plataforma; importa los ajustes de Claude Code y Codex con un clic; y admite guías, agentes personalizados, skills, comandos y MCP. Está disponible con las licencias de JetBrains AI (AI Pro desde $10 al mes para particulares) y aparece en el registro ACP.

Veredicto: la elección natural para equipos que viven en IntelliJ, PyCharm o WebStorm y quieren un solo agente en el IDE y la terminal.

Kiro — el agente de AWS’s guiado por specs

El Kiro de AWS combina un IDE con una Kiro CLI en torno al desarrollo “guiado por especificaciones”: el agente escribe los requisitos, un diseño y una lista de tareas antes de escribir código. Va por créditos: Free (50 créditos), Pro $20 (1,000), Pro+ $40, Pro Max $100 y Potencia $200 (10.000), con créditos adicionales a $0,04 — y cada modelo consume créditos a un multiplicador distinto: según las cifras de septiembre, Claude Opus 5.5 costaba 2× el valor base y GPT-5.6 Sol 4,4×. Funciona en editores compatibles con ACP, pero sus términos restringen usar la suscripción a través de algunos harnesses de terceros no relacionados.

Veredicto: buena opción para equipos que quieren estructura antes del código, sobre todo en AWS. Ojo con los multiplicadores.

Devin — el sucesor de Windsurf’s y la plataforma de Cognition’s

Cognition completó este año su transformación de Windsurf: el editor ahora es Devin Desktop, su antiguo agente Cascade fue eliminado en favor de Devin Local, y el mismo agente se ejecuta en la terminal como Devin CLI y de forma remota en Devin Cloud. Su función estrella es Fusion, que empareja un modelo líder con un “compañero”: las propias notas de Cognition sugieren GPT-6 Astra como líder con su SWE-2 interno. Devin Desktop también puede alojar otros agentes por ACP, ejecutar agentes en máquinas remotas por SSH y, algo notable, dejar que los suscriptores elegibles de ChatGPT Plus y Pro carguen el uso de GPT a su plan de ChatGPT. Los planes van desde Free a Pro ($20) y Max ($200), con planes de equipo por encima. La tabla de Morph, citando a Artificial Analysis, sitúa el Fusion CLI de Devin en 61,7 en el Coding Agent Index, a un par de puntos de lo mejor de Codex.

Veredicto: una plataforma seria para equipos que quieren agentes locales, de terminal y en la nube de un solo proveedor.

Factory Droid — misiones para equipos

Droid de Factory (CLI 0.247.0, publicado el 22 de octubre; 32 versiones estables en 30 días) es el agente con más forma empresarial de los que hay aquí: una app de escritorio Factory App, la CLI y el SDK de Droid, máquinas en la nube gestionadas (“Droid Computers”), Misiones que se siguen en Mission Control, Automatizaciones, revisión de código y un AutoWiki. Enruta entre modelos de frontera y de pesos abiertos, permite BYOK hasta un límite permitido, y recurre a un fondo de modelos de pesos abiertos “Droid Core” cuando se agota tu uso estándar. Planes: Pro $20, Plus $100, Max $200 y un Teams plan de Teams a $60 al mes más $40 por asiento. No hay plan gratuito. Según se dice, Factory levantó 200 millones de dólares con una valoración de 5.000 millones en septiembre.

Veredicto: pensado para organizaciones de ingeniería que quieren agentes trabajando en un backlog, no para particulares que buscan una CLI barata.

Amp — “agentes más allá del código”, facturado a coste

Amp, que nació dentro de Sourcegraph, se publica de forma continua: 223 compilaciones con marca de tiempo en npm en los últimos 30 días. Empezó con un plan gratuito con publicidad en 2025, que desde entonces se ha pausado, y ahora ofrece un Hobby plan a $0 (traes tu propia clave o vinculas otra suscripción, como ChatGPT), Megawatt a $20 y Gigawatt a $200 al mes, más créditos de pago por uso con sin margen añadido sobre los precios de los proveedores para particulares. Los “Orbs”, los entornos de ejecución alojados de Amp que se facturan por minuto, dejan que los agentes corran sin tu portátil. En un caso de cliente de OpenAI del 14 de octubre, el consejero delegado de Amp, Quinn Slack, dijo que los modelos de OpenAI representan la mayoría de los tokens de Amp. Los subagentes y un “oráculo” para problemas difíciles forman parte del agente; el soporte de ACP llega mediante un wrapper.

Veredicto: un agente comercial pulido con precios honestos; buena opción si quieres que otro se encargue de la infraestructura.

Warp — la terminal que se volvió de código abierto

Warp liberó el código de su cliente el 28 de abril — el framework de interfaz bajo MIT, el resto bajo AGPL-3.0 — con OpenAI como patrocinador fundador del proyecto de código abierto. Tiene unas 64.000 estrellas, un agente integrado y sitio para los agentes CLI que ya usas, como Claude Code, Codex y Gemini CLI. Su plataforma Oz ejecuta agentes en la nube que clasifican issues, escriben especificaciones, implementan cambios y revisan pull requests, en público, sobre el propio código de Warp. Warp dice que casi un millón de desarrolladores lo usan. En agosto sus planes empezaban en Construir$20 al mes ($18 con facturación anual) con 1.500 créditos, hasta Max $200.

Veredicto: la mejor terminal para anfitrión otros harnesses, y con un agente propio muy capaz.

La cola larga: Auggie y unos treinta más

El Auggie CLI de Augment — construido en torno a su “motor de contexto” del código — se sigue desarrollando a diario, con pre-releases nocturnas, aunque su última versión estable (0.36.0) es del 21 de agosto, y Augment recortó sus precios a menos planes a finales de agosto. Más allá de él, el registro ACP lista agentes de IBM (Bob), Snowflake (Cortex Code), Poolside, Qoder, LangChain (DeepAgents) y más de una docena de independientes. Si un agente del que nunca has oído aparece en el selector de agentes de tu editor, ya sabes por qué.

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Parte 9 — Las grandes tablas comparativas

Mostrar imagen Once de los dieciséis tienen licencia MIT o Apache, y la mayoría de esos ejecutan cualquier modelo. Los cinco harnesses propietarios vienen con agentes en la nube alojados y planes de pago.

Quién gana en cada categoría

Categoría	Ganador	Finalista	Por qué
Resultados brutos	Claude Code	Codex	La mejor puntuación del Coding Agent Index (68) y la mejor entrada en la tabla de Terminal-Bench 4.0 (64,8 % con Opus 5.5)
Resultados por dólar	Codex	OpenCode + un modelo abierto	63 en el índice por $1,04 por tarea; GLM-5.3 en OpenCode logra 54 sin suscripción
Elección de modelo	OpenCode v2	Kilo Code	más de 75 proveedores vía models.dev; Kilo enruta a más de 500 modelos
Modelos locales	OpenCode v2	Hermes Agent	Descubrimiento automático de Ollama, LM Studio y vLLM; Hermes añade llama.cpp con un clic
Valores por defecto seguros	Codex	Cursor	sandbox del sistema operativo activado de serie; el modo por defecto de Cursor aísla los comandos de shell cuando puede
Extensibilidad	Claude Code	Pi	skills, hooks, plugins, equipos de agentes y flujos de trabajo con scripts; Pi te deja reescribirlo todo
Memoria	Hermes Agent	Letta Code	memoria de usuario y de entorno curada, búsqueda de sesiones y skills escritas por el propio agente
Integración con el editor	Cline	Kilo Code	extensiones de primera clase para VS Code y JetBrains; Junie para equipos volcados con JetBrains
Equipos y gobernanza	Copilot CLI	Factory Droid	políticas de organización y métricas de uso dentro de GitHub; Factory añade misiones y controles empresariales
Agentes en la nube	Codex	Claude Code	Codex en la nube más automatizaciones de la app; las sesiones web de Claude Code y las tareas programadas en la nube
Ritmo de lanzamientos	Letta Code, Factory Droid	Claude Code	32, 32 y 27 versiones estables en 30 días
Gobernanza neutral	goose	OpenClaw (como anfitrión)	goose lo gestiona la Agentic AI Foundation de la Linux Foundation; OpenClaw, una fundación independiente sin ánimo de lucro
Inicio gratuito	OpenCode v2	Copilot CLI	modelos gratuitos integrados; el plan Free de Copilot incluye la CLI

El resto del campo en una sola tabla

Harness	Familia	Licencia	Última versión	Veredicto en una línea
Grok Build	Laboratorio de frontera	No indicado	1.0.67 (ACP registry)	La mayor mejora de harness en TB 4.0; incluido con SuperGrok y los nuevos planes de Cursor
Devin (Desktop, CLI, Cloud)	Plataforma	Propietario	Desktop 3.10.67	el sucesor de Windsurf; Fusion empareja dos modelos
Amp	Plataforma	Propietario	compilaciones continuas	precios sin margen añadido, “orbs” alojados
Warp	Plataforma	AGPL-3.0 / MIT	—	La mejor terminal para alojar otros harnesses
Junie CLI	CLI de editor	Propietario	ACP 3659.7.0	agente de JetBrains independiente del modelo con BYOK
Kiro	CLI de editor	Propietario	—	primero las especificaciones, basado en créditos
Crush	Código abierto	FSL-1.1-MIT	0.98.1	Una TUI bonita con servidores de lenguaje
Letta Code	Aprende	Apache-2.0	0.34.20	Contexto en memoria, rastreado con git
OpenHands	Código abierto	MIT	SDK 1.57.0	Ahora sobre todo un SDK y una GUI
cecli (fork de Aider)	Código abierto	Apache-2.0	1.9.0	Adónde fue el desarrollo de Aider’
ZCode	Lab de modelos abiertos	No indicado	3.2.2 (julio)	El IDE GLM de Z.ai’; el plan GLM también funciona en otros sitios
Código MiniMax	Lab de modelos abiertos	No indicado	0.2.7 (registro ACP)	Fase inicial; el M Plan de MiniMax’ funciona en otros harnesses
CodeBuddy Code	Lab de modelos abiertos	Personalizado	2.172.1	El agente de Tencent Cloud’ que avanza rápido
Auggie	CLI de editor	Personalizado	0.36.0 (estable)	Motor de contexto; prelanzamientos diarios
Gemini CLI	Laboratorio de frontera	Apache-2.0	0.65.0	Solo para usuarios Enterprise y con clave de API de pago desde el 18 de junio

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Parte 10 — En cifras: estrellas, descargas y ritmo de publicación

La popularidad no es’ calidad, pero sí te dice dónde estarán la comunidad, los plugins y las respuestas en Stack Overflow.

Mostrar imagen DeepSeek Harness pasó de cero a unas 252.000 estrellas en diez semanas. Claude Code y Copilot CLI quedan fuera porque sus repositorios públicos no contienen el código fuente del producto.

Descargas semanales

Las descargas de paquetes son una señal aún más ruidosa que las estrellas — incluyen ejecuciones de CI, actualizaciones automáticas y herramientas que se arrastran como dependencias —, pero muestran dónde instala la gente de verdad.

Paquete	Harness	Descargas semanales	Advertencia
@openai/codex (npm)	Codex CLI	13.2M	Las compilaciones específicas de cada plataforma se publican como versiones del mismo paquete, lo que probablemente infla la cifra
@anthropic-ai/claude-code (npm)	Claude Code	6.4M	npm install is deprecated; native-installer installs aren’t counted
@earendil-works/pi-coding-agent (npm)	Pi	2,7 M	Incluye su uso como dependencia dentro de otros agentes
openclaw (npm)	OpenClaw	2.1M
opencode-ai / @opencode/cli (npm)	OpenCode v1 / v2	2.1M / 0.27M	La v2 tiene su propio paquete, creado en septiembre
@github/copilot (npm)	Copilot CLI	1.1M
openhands-sdk (PyPI)	OpenHands	0.97M	El SDK, no la CLI
mistral-vibe (PyPI)	Mistral Vibe	0.37M
@deepseek-ai/dsh (npm)	DeepSeek Harness	0.30M
@google/gemini-cli (npm)	Gemini CLI	0.23M	Solo para usuarios Enterprise y con clave de API desde junio
@tencent-ai/codebuddy-code (npm)	CodeBuddy Code	0.13M
aider-chat (PyPI)	Aider	68K
@moonshot-ai/kimi-code (npm)	Kimi Code	52K
@qwen-code/qwen-code (npm)	Qwen Code	45K
cline (npm)	Cline CLI	43K	Microsoft cuenta las instalaciones de VS Code por separado
@letta-ai/letta-code (npm)	Letta Code	41K

Fuente: api.npmjs.org y pypistats.org, cifras de la última semana consultadas el 22 de octubre de 2026.

Dos cifras de esa tabla merecen un segundo vistazo. Los 2,7 millones de descargas semanales de Pi’ están inflados por otro software que lo usa como motor — la señal más clara de que el “harness mínimo” se ha convertido en infraestructura. Y los SDK que hay detrás de los grandes harnesses ya se descargan tanto como los propios harnesses: el’ Claude Agent SDK se descargó unas 7,3 millones de veces en la semana hasta el 22 de octubre y el Agent Client Protocol SDK unas 4,3 millones — la gente está construyendo sus propios agentes sobre estos cimientos.

Quién sigue publicando

Mostrar imagen Un chequeo de salud aproximado. Las preversiones quedan fuera, así que DeepSeek Harness, Auggie y la beta 2.0 de goose’ parecen más tranquilos de lo que están.

Ir rápido no es’ automáticamente bueno — 27 versiones de Claude Code en un mes significa cambios a los que tienes que seguir el ritmo —, pero el cero también es una señal. Aider no ha’ publicado nada desde febrero, y la CLI independiente de OpenHands, desde mayo.

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Parte 11 — Cuánto cuesta y las guerras de suscripciones

Los harnesses de código abierto son gratis. Todo lo demás — y los modelos que hay detrás de todos ellos — cuesta dinero, y en 2026 cómo la forma de pagar se volvió tan importante como cuánto.

Mostrar imagen El nivel de $20 es casi universal. Los niveles serios se agrupan entre $100 y $200.

Los planes, uno al lado del otro

Familia de plan	Niveles (USD al mes)	Lo que obtienes para programar	A fecha de
Claude	Pro $20 ($17 al año) · Max 5× $100 · Max 20× $200 · Team $20–$125 por asiento	Claude Code en todas partes; límites de cinco horas y semanales compartidos; crédito de Agent SDK $20–$200	22 oct, claude.com; Morph, 5 oct
ChatGPT	Gratis · Go $8 · Plus $20 · Pro $100 / $200 / $500 · Business $20–$25	App, CLI, IDE y nube de Codex; Pro no tiene tope de cinco horas por ahora	22 oct, OpenAI
GitHub Copilot	Gratis · Pro $10 · Pro+ $39 · Max $100	Copilot CLI y agente en la nube, facturados en créditos de IA (1.500 / 7.000 / 20.000)	Cambio de junio; Morph, 5 oct
Cursor	Gratis · Plus $8 · Premium $30 · Super $100 · Ultra $200 · Teams desde $30	Incluye Grok; los modelos frontera que no son Grok, a precio de API desde Premium	Captura de PricingSaaS, 19 oct
Kiro	Gratis · Pro $20 · Pro+ $40 · Pro Max $100 · Power $200	De 50 a 10.000 créditos; los modelos gastan créditos a ritmos distintos	Morph, 30 Sep
Factory	Pro $20 · Plus $100 · Max $200 · Teams $60 + $40/asiento	CLI, app y máquinas en la nube de Droid; margen BYOK	Fichas de terceros
Devin	Gratis · Pro $20 · Max $200 · Teams desde $80	Devin Desktop, CLI y Cloud	Firecrawl, 3 ago; AiCybr, 5 ago
Amp	Hobby $0 · Megawatt $20 · Gigawatt $200 · pago por uso	Sin recargo en el precio de los modelos para particulares	Precios de Amp según el seguimiento del 17 sep
Warp	Build $20 · Max $200	De 1.500 a 18.000 créditos	AiCybr, 5 ago
Grok Build	SuperGrok $30	CLI Grok Build y modelos Grok	Cobertura del lanzamiento de mayo
OpenCode	Agent gratis · Go $10 · Go Plus $40 · Zen pago por uso	Modelos abiertos y frontera seleccionados para OpenCode (y como proveedor en otros sitios)	OpenCode, 17 oct
Nous Portal (Hermes)	Según informes, $20 / $100 / $200	300+ modelos y el gateway de herramientas de Nous’	Composio, septiembre

Todos los precios en dólares estadounidenses sin IVA. En Alemania y en la mayor parte de la UE, cuenta con IVA adicional en las cuentas personales; algunos proveedores facturan en euros con sus propios tipos. Los precios cambian constantemente: compruébalo antes de comprar.

Planes de programación para modelos de pesos abiertos

Plan	Precio (USD al mes)	Modelos	Funciona en
Plan de codificación GLM (Z.ai)	Lite $18 · Pro $80 · Max $168 (menos con facturación anual)	GLM-5.3, GLM-5.3-Flash	20+ herramientas, entre ellas Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor y ZCode
Suscripción de Kimi (Moonshot)	Plus $19, Pro $39, Max $99, Ultra $199	Kimi K3	Kimi Code de escritorio, CLI y plugins de IDE
Plan MiniMax M	Desde $220 al año (unos $18 al mes)	MiniMax M3.1 Flash Preview	Claude Code, Codex, Cursor y OpenCode
Coding Plan de Alibaba Cloud	Pro $50 (el plan Lite cerró en marzo)	Qwen 3.7 y otros	Qwen Code, que dirige a sus usuarios a ese plan; consulta la documentación de Alibaba’ para los demás
DeepSeek	Sin plan; pago por token	Familia DeepSeek V4	Cualquier harness con un endpoint propio

Fuentes: la comparativa de planes de programación de Morph’ (precios comprobados el 15 de octubre de 2026) y las páginas de los proveedores’.

Si te vas por la vía de GLM, el GLM Coding Plan a través de mi enlace de afiliado te ahorra un 10 %. (Enlace de afiliado — consulta la divulgación al principio.) Asegúrate de que el tipo de clave coincide con el proveedor que configuras: las claves del Coding Plan y las claves de API estándar no son’ intercambiables.

Suscripciones frente al pago por token

Los costes por tarea del Coding Agent Index’ hacen tangible el dilema. Cien tareas de agente al mes al precio de GPT-6.1 Sol de Codex’ costarían unos $104 en tarifas de API; al precio de Sonnet 5.5 con esfuerzo máximo de Claude Code’, unos $1,419. Esa diferencia es justo por lo que existen las suscripciones de $100 y $200 — y por lo que los laboratorios las protegen.

Las guerras de suscripciones

La noticia sobre harnesses más determinante de 2026 no fue’ una función. Fue quién’ puede usar qué suscripción y dónde.

• Anthropic cerró la puerta y luego abrió una ventana. En 9 de enero reforzó las comprobaciones para que los inicios de sesión de Claude Pro y Max dejaran de funcionar en harnesses de terceros como OpenCode; Thariq Shihipar, de Anthropic’, dijo que habían “reforzado nuestras salvaguardas contra la suplantación del harness de Claude Code”. Después se actualizaron sus términos de consumidor para que coincidieran. El 13 de mayo anunció un crédito mensual crédito del Agent SDK — $20 para Pro, $100 para Max 5×, $200 para Max 20× — que cubre claude -p, GitHub Actions y herramientas de terceros basadas en su Agent SDK, desde 15 de junio. El uso interactivo de Claude Code sigue contando dentro de los límites normales. Los créditos no’ se acumulan.
• OpenAI fue por el camino contrario. “Iniciar sesión con ChatGPT” funciona en OpenCode, Pi y otros harnesses, y el programa Codex for Open Source de OpenAI’ incluye varios de ellos. Devin Desktop y Amp también te dejan vincular un plan de ChatGPT. Nada de esto es contractual — pero en 2026 convirtió un plan de ChatGPT en la suscripción más portable de la programación con IA.
• Google restringió Gemini CLI. Los usuarios de consumidor y de los planes de Google AI pasaron a Antigravity CLI el 18 de junio; solo los clientes enterprise y las claves de API de pago conservan Gemini CLI.
• Cursor se ató a xAI. Los nuevos planes comparten un mismo cupo de uso entre los productos Cursor y Grok, y cobran el precio de catálogo de la API por los modelos frontera que no son de Grok.
• Kiro restringe el uso de su suscripción a través de algunos harnesses de terceros sin relación con él.

La regla práctica: si quieres cambiar de harness con libertad, paga los modelos mediante una clave de API, un router, un plan de ChatGPT o un plan de programación de modelos abiertos — no mediante una suscripción que solo funciona en la app de un proveedor’.

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Parte 12 — Seguridad: lo que nos enseñó 2026

Los agentes de programación leen texto no confiable — issues, READMEs, páginas web, comentarios de pull requests — y luego actúan con tus credenciales. En 2026 esa combinación produjo un flujo constante de CVE, y casi todos siguieron un mismo patrón.

Mostrar imagen Los fallos más graves de este año no fueron’ ataques exóticos a los modelos. Fueron archivos de confianza escritos por un agente que leyó algo en lo que no debería’ haber confiado.

El patrón, con ejemplos reales

Una revisión de 2026 de nueve registros de CVE sobre asistentes de programación y un servidor MCP popular, hecha por la firma de seguridad Stingrai, encontró la misma causa raíz en todos ellos: un archivo del directorio de trabajo se trata como configuración de confianza, la inyección de prompt consigue que el agente escriba ese archivo, y las herramientas habituales — un hook de git, un reinicio, un paso de CI — lo ejecutan más tarde.

Harness	CVE	Qué pasó	Corregido en
Claude Code	CVE-2026-25725	El sandbox no’ protegía .claude/settings.json si no’ existía al arrancar, así que los hooks inyectados se ejecutaban al reiniciar	2.1.2 (febrero)
Claude Code	CVE-2026-39861	Un proceso en sandbox podía plantar un symlink que seguía un proceso sin sandbox	2.1.64 (abril)
Claude Code	CVE-2026-55607	El manejo de rutas de worktree permitía sobrescribir archivos de arranque del shell	2.1.163 (julio)
Cursor	CVE-2026-26268	La inyección de prompt podía escribir hooks de git que se ejecutaban fuera del sandbox	2.5
Cursor	CVE-2026-48124	Los hooks de Claude definidos en el workspace se ejecutaban sin aprobación	3.0.0
Gemini CLI	CVE-2026-12537	En CI sin interfaz, los workspaces se marcaban como de confianza automáticamente y --yolo se ignoraba la lista de herramientas permitidas	0.39.1
OpenCode (v1)	CVE-2026-22812	Ejecución remota de código sin autenticación a través del servidor local	1.0.216 (enero)

En Black Hat USA en agosto, Novee Security demostró que un solo issue de GitHub, abierto por una cuenta sin privilegios, podía ejecutar código en los runners de CI de los propios repositorios de agentes de Anthropic’ y Google’ y secuestrar la siguiente ejecución del agente en OpenAI’ — cada vez usando la configuración por defecto del proveedor’. Claude Code recibió un CVE corregido en 2.1.163; Gemini CLI se parcheó en 0.39.1; y OpenAI separó en trabajos distintos las dos pasadas de Codex que compartían un checkout y ahora dice a los usuarios que traten los archivos de instrucciones del repositorio como entrada no confiable.

Cómo aísla cada harness los comandos de serie

• Codex: un sandbox a nivel de sistema operativo activado por defecto; el acceso a la red requiere aprobación.
• Cursor: el modo Auto-review por defecto ejecuta los comandos de shell en sandbox cuando puede, en macOS y Linux.
• Claude Code: un sandbox a nivel de sistema operativo para comandos de shell, fuera de hasta que ejecutes /sandbox; no está disponible en Windows nativo.
• Antigravity CLI: pregunta antes de ejecutar comandos por defecto, con un modo opcional que los ejecuta en un contenedor aislado.
• OpenCode v2: reglas ordenadas de permitir/preguntar/denegar y políticas de denegación estricta, sin sandbox del sistema operativo, y carpetas fuera del proyecto permitidas por defecto.
• Hermes Agent: se ejecuta en el host salvo que elijas un backend aislado como Docker, SSH, Modal o Daytona.
• Pi: no tiene ningún sistema de permisos; ejecútalo en un contenedor.
• Cline, Kimi Code y Copilot CLI: pide aprobación por defecto, además de opciones que la desactivan (--yolo en Cline y Kimi Code).

Seis hábitos que habrían amortiguado la mayoría de los ‘fallos’ de 2026

1. Actualiza cada semana. Todas las correcciones anteriores llegaron en una versión de punto — y la avalancha no’ ha parado: Claude Code 2.1.309, publicado al final del 22 de octubre, corrigió nueve fallos de sandbox, permisos y aislamiento en una sola versión.
2. Trata los archivos de instrucciones del repositorio como no confiables — AGENTS.md, CLAUDE.md y cualquier configuración de agente incluida en un repositorio.
3. Activa el sandbox, o ejecuta el agente entero en un contenedor o una máquina virtual.
4. No uses nunca los modos yolo o de aprobación automática fuera de un entorno desechable.
5. Mantén las claves de producción fuera del entorno del agente’. Claves de API separadas por agente, sin credenciales de despliegue.
6. Cierra los flujos de trabajo de CI que puedan activar terceros, sobre todo lo que ejecuta un agente con el contenido de un issue o una pull request.

Si ejecutas agentes en un servidor Linux, empieza por mi lista de comprobación de endurecimiento para servidores Debian.

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Parte 13 — Los estándares que abaratan el cambio: MCP, ACP, AGENTS.md y Skills

La tendencia más tranquilizadora de 2026 es que los harnesses se están volviendo intercambiables. Cuatro estándares hicieron casi todo el trabajo:

• MCP (Protocolo de Contexto de Modelos) para herramientas. Todos los harnesses con desarrollo activo de este artículo lo admiten — incluso Pi, que aguantó hasta septiembre —, aunque el Aider original sigue sin’ hacerlo; la propia especificación no deja de moverse — la última versión de Devin Desktop añade compatibilidad con la revisión del 28 de julio de 2026. MCP ahora depende de la Linux Foundation’ Agentic AI Foundation, junto a AGENTS.md y goose.
• ACP (Protocolo de Cliente de Agentes) para editores. Iniciado por Zed con Gemini CLI, permite que cualquier agente se ejecute dentro de cualquier editor compatible con ACP, como Zed o los IDE de JetBrains, o dentro de hosts como Devin Desktop y OpenClaw. El registro oficial incluye 44 agentes — Claude Code, Codex, Pi y Amp mediante adaptadores, y OpenCode, Copilot CLI, Cursor, Gemini CLI, Cline, Kilo, goose, Kimi, Qwen Code, Mistral Vibe, Junie, Devin, Factory Droid, Grok Build y muchos más directamente. Un borrador de la v2 publicado en julio, replantea cómo fluyen los mensajes, los diffs y las peticiones de permiso, y el SDK de TypeScript alcanzó la 2.0.0 el 19 de octubre.
• AGENTS.md para instrucciones. Claude Code lo lee en lugar de CLAUDE.md, OpenCode v2 lee solo AGENTS.md, y Pi, Antigravity CLI, Hermes y casi todos los demás también lo adoptan.
• Agent Skills (SKILL.md carpetas) para el conocimiento práctico. Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes, Pi, Antigravity CLI y Mistral Vibe las cargan todos, y varios leen las carpetas de los demás’ — OpenCode carga .claude/skills y .agents/skills directamente.

Qué hacer con eso: pon las reglas de tu proyecto en AGENTS.md, tus procedimientos reutilizables en .agents/skills, y tus herramientas detrás de MCP. Entonces cambiar de harness — o usar dos en paralelo — es el trabajo de una tarde’ en lugar de un proyecto de migración.

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Parte 14 — Cómo instalar los principales harnesses, paso a paso

Todos los comandos de abajo están contrastados con la documentación propia del proyecto o con su paquete en el registro de npm o PyPI entre el 22 y el 25 de octubre de 2026. Elige uno o dos; no los necesitas todos.

Paso 0 — Lo que necesitas antes de nada

1. Git, y tu proyecto en un repositorio Git. Cada harness funciona mejor cuando puede ver un diff limpio — y cuando puedes deshacer su trabajo. Descarga Git desde git-scm.com.
2. Un terminal moderno: Ghostty, WezTerm, Kitty, iTerm2, Warp o Windows Terminal.
3. Node.js 22 o superior para las instalaciones con npm (Pi y Kimi Code necesitan 22.19 o superior). Consíguelo en nodejs.org. Claude Code, OpenCode, Hermes Agent y Antigravity CLI tienen sus propios instaladores de una línea.
4. Al menos un modelo: una suscripción (Claude, ChatGPT, Copilot), una clave de API, un plan de programación de modelos abiertos o un modelo local mediante Ollama.

Claude Code

bash

# macOS, Linux, WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# Windows PowerShell:  irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
# or: brew install --cask claude-code   |   winget install Anthropic.ClaudeCode

cd ~/code/your-project
claude            # sign in with your Claude account, or approve an ANTHROPIC_API_KEY

Luego ejecuta /sandbox dentro de la sesión para activar el sandbox del shell (macOS, Linux y WSL2), o define sandbox.enabled a verdadero en ~/.claude/settings.json para que esté’ activo en todas las sesiones. El instalador nativo se actualiza solo; las instalaciones de Homebrew y WinGet no’. Documentación: code.claude.com/docs.

Codex

bash

npm install -g @openai/codex
cd ~/code/your-project
codex             # sign in with ChatGPT, or use an OpenAI API key
codex --oss       # optional: run a local model through Ollama or LM Studio

La app de escritorio de Codex para macOS y Windows comparte las sesiones y la configuración de la CLI’; consulta el anuncio de OpenAI’ y el el repositorio de código abierto. Los planes y límites están en la página de precios de Codex de OpenAI’.

OpenCode v2

bash

# macOS, Linux, WSL
curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash
# or: npm install -g @opencode/cli

cd ~/code/your-project
opencode

Dentro de OpenCode, ejecuta /connect para añadir un proveedor — una clave de API, un inicio de sesión de ChatGPT o GitHub Copilot, OpenCode Go o Zen — y /models para elegir uno. Si Ollama, LM Studio o vLLM se ejecuta en su puerto por defecto, OpenCode lo detecta solo. ¿Vienes de la v1? Haz una copia de ~/.config/opencode, y luego ejecuta opencode upgrade --major. Documentación: opencode.ai/v2/docs.

Una política de permisos inicial razonable para opencode.jsonc en la raíz de tu proyecto — pregunta antes de cualquier comando de shell, permite los seguros, nunca hagas push:

jsonc

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "permissions": [
    { "action": "shell", "resource": "*",                   "effect": "ask"   },
    { "action": "shell", "resource": "git status *",        "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "git diff *",          "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "npm test *",          "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "npm run typecheck *", "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "git push *",          "effect": "deny"  }
  ]
}

La regla de typecheck sustituye a los diagnósticos LSP que la v2 aún no’ genera — intercámbiala por los comandos de tu propia cadena de herramientas’.

Hermes Agent

bash

# macOS, Linux, WSL2
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
source ~/.bashrc          # or ~/.zshrc

hermes setup              # guided setup
hermes model              # choose a provider and model
hermes                    # start chatting in the terminal
hermes gateway setup      # optional: connect Telegram, Discord, Slack, WhatsApp…

En Windows, ejecuta iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1) en PowerShell, o instala Hermes Desktop. Para pasarle trabajos de programación a OpenCode, asegúrate de que el opencode comando que ve Hermes es el de la v2 (which -a opencode). Documentación: hermes-agent.nousresearch.com/docs.

Antigravity CLI (el ‘sucesor’ de Google para Gemini CLI)

bash

# macOS, Linux
curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash
# Windows PowerShell:  irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex

agy                         # sign in with a Google account or a Google Cloud project
agy plugin import gemini    # optional: convert your Gemini CLI extensions

La guía de migración de Google cubre cómo mover las skills a .agents/skills y los servidores MCP a mcp_config.json. Si tienes una clave de API de Gemini de pago o una licencia Gemini Code Assist Standard o Enterprise, el Gemini CLI original sigue funcionando: npm install -g @google/gemini-cli, entonces gemini.

GitHub Copilot CLI

bash

npm install -g @github/copilot
cd ~/code/your-project
copilot             # follow the prompt to sign in with your GitHub account

Necesitas un plan de Copilot; el plan Free incluye un uso limitado de la CLI. Usa /model para elegir un modelo — incluidos los modelos locales de Ollama — y /rubber-duck para pedirle una segunda opinión al agente revisor. Repositorio: github.com/github/copilot-cli.

Pi

bash

npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent      # Node.js 22.19 or newer
cd ~/code/your-project
pi

Pi no tiene sistema de permisos, así que ejecútalo en un contenedor o una máquina virtual desechable. Apúntalo a un proveedor con una clave de API o una suscripción compatible, añade extensiones y paquetes según los necesites y lee el repositorio de Pi para la API de extensiones.

Qwen Code, Kimi Code y Mistral Vibe

bash

# Qwen Code — then run /auth to choose a provider and add a key
npm install -g @qwen-code/qwen-code
qwen

# Kimi Code — sign in with Kimi Code or a Moonshot API key (Node.js 22.19+)
npm install -g @moonshot-ai/kimi-code
kimi

# Mistral Vibe 3 — needs Python 3.14 or newer
curl -LsSf https://mistral.ai/vibe/install.sh | bash
# or: uv tool install mistral-vibe
vibe

Repositorios: Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe.

Cline, Kilo, DeepSeek Harness, Factory Droid y Cursor CLI

bash

npm install -g cline                 # then: cline
npm install -g @kilocode/cli         # then: kilo
npx @deepseek-ai/dsh web             # DeepSeek Harness web UI on http://127.0.0.1:3080
npm install -g @factory/cli          # then: droid  (needs a Factory plan)
curl https://cursor.com/install -fsS | bash    # Cursor CLI

Para las extensiones del editor, busca Cline fido Kilo Code en el marketplace de VS Code o JetBrains. goose tiene descargas de escritorio y CLI en goose-docs.ai.

Haz que tu configuración sea portátil

Sean cuales sean los harnesses que elijas, tres archivos hacen que cambiar entre ellos sea indoloro:

1. AGENTS.md en la raíz del repositorio, con tus comandos de compilación, pruebas y lint, las convenciones de código y las cosas que el agente no debe hacer nunca. Lo leen Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes, Pi, Antigravity CLI y casi todos los demás.
2. .agents/skills/<name>/SKILL.md para procedimientos repetibles — “publicar una versión nueva”, “añadir una migración de base de datos”. OpenCode, Antigravity CLI y otros leen esta carpeta directamente.
3. Tus servidores MCP documentados en un solo sitio. Cada harness mantiene su propio archivo de configuración MCP, pero los comandos y las URL de los servidores son idénticos en todas partes.

Un AGENTS.md mínimo del que partir:

Markdown

# AGENTS.md

## Commands
- Install: `npm ci`
- Test: `npm test`
- Type check: `npm run typecheck`
- Lint: `npm run lint`

## Rules
- Run the type check and tests before you say a task is done.
- Never commit secrets, and never run `git push`.
- Ask before adding a new dependency.

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Parte 15 — ¿Cuál deberías usar? Doce situaciones

Mostrar imagen Encuentra la fila que suene a ti. La mayoría de la gente acaba con dos: un harness principal y otro para trabajo barato o privado.

Si…	Comience con	Por qué
Quieres las mejores puntuaciones y ya pagas Claude	Claude Code	Los mejores resultados del Coding Agent Index y de Terminal-Bench 4.0; los planes Max lo incluyen
Quieres los mejores resultados por dólar	Codex	Cinco puntos de índice por detrás, a aproximadamente una catorceava parte del coste por tarea
Quieres un agente para todos los modelos, incluidos los locales	OpenCode v2	75+ proveedores, modelos locales detectados automáticamente, gratis y MIT
Quieres un agente que te conozca y viva en tus chats	Hermes Agent	Memoria, skills que escribe él mismo, más de 20 apps de mensajería; pasa el trabajo de código a OpenCode
Quieres el harness más pequeño que puedas reescribir	Pi	Cuatro herramientas, un prompt de menos de 1.000 tokens, extensiones para todo lo demás
Tu empresa ya paga GitHub Copilot	Copilot CLI	Incluido desde el plan Free; políticas de organización y agente en la nube integrados
Vives en VS Code o JetBrains	Cline o Kilo Code	Código abierto, cualquier modelo; Junie si tu equipo está a tope con JetBrains
Quieres modelos de pesos abiertos baratos	OpenCode + un plan de programación	Planes de GLM o MiniMax desde unos $18; DeepSeek por token
Tu código no puede salir del edificio	OpenCode v2 o goose, modelos locales	Apúntalos a Ollama o llama.cpp; bloquea los proveedores en la nube por política
Quieres agentes trabajando mientras duermes	Codex cloud, Claude Code, Factory o Devin	Runners alojados, programaciones y pull requests esperando por la mañana
Quieres empezar gratis	OpenCode, Copilot Free o Antigravity CLI	Modelos gratis, un plan gratuito o el nivel gratuito de Google
Usabas Aider, Roo Code o Continue	cecli, ZooCode o Kilo, Cline	Los forks activos y los sucesores más cercanos

Algunos de esos merecen una frase más.

“Mejores resultados por dólar” no es lo mismo que “más barato”. La ventaja de Codex viene de hacer el mismo trabajo en muchas menos rondas y tokens. Si ya pagas ChatGPT Plus, Codex no te cuesta nada extra hasta que alcanzas sus límites — y puedes usar el mismo inicio de sesión de ChatGPT dentro de OpenCode si prefieres la interfaz de OpenCode.

“Modelos de pesos abiertos baratos” significa un harness al que le da igual de quién sea el modelo que ejecuta. OpenCode, Kilo, Cline y Qwen Code ejecutan modelos de pesos abiertos de forma nativa, y Claude Code puede hacerlo mediante endpoints compatibles con Anthropic. El GLM Coding Plan de Z.ai funciona en más de 20 herramientas y el M Plan de MiniMax en Claude Code, Codex, Cursor y OpenCode; la membresía de Kimi gira en torno al Kimi Code de Moonshot. GLM-5.3 en OpenCode obtuvo 54 en el Coding Agent Index — alrededor del 80% de la puntuación máxima.

“No puede salir del edificio” tiene tanto que ver con el hardware como con el software. Un modelo local capaz para programar necesita mucha memoria; mi guía de IA local para MacBook Pro M5 Pro de 64 GB cubre qué cabe dónde. ¿Es la primera vez que construyes con agentes? Empieza con mi Guía de programación de Vibe.

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Parte 16 — Cinco configuraciones que funcionan

El mejor consejo de este artículo cabe en una línea: usa dos harnesses — uno para el trabajo más difícil y un harness abierto para todo lo demás. Así se ve con cinco presupuestos.

Configuración	Harness	Modelos	Aprox. al mes	Lo mejor para
Free	OpenCode v2, más Copilot Free o Antigravity CLI para una segunda opinión	Los modelos gratis de OpenCode, modelos locales mediante Ollama	$0 (más el hardware que ya tienes)	Aprender, proyectos personales, probar harnesses
Valor	Codex, más OpenCode v2 con sesión iniciada en el mismo plan de ChatGPT	GPT-6.1 Sol; añade GLM-5.3 con el GLM Coding Plan Lite	$20–38	La mayoría, por cuenta propia
Potencia	Claude Code para el trabajo más difícil, OpenCode v2 para todo lo demás, Hermes Agent como recepción	Claude Opus 5.5 y Sonnet 5.5; OpenCode Go para modelos abiertos	Unos $210 (Max 20× + Go)	Quien programa con agentes todo el día
Privado	OpenCode v2 o goose, Hermes Agent para el chat	Solo modelos locales mediante Ollama o llama.cpp	$0 (más hardware serio)	Código de clientes que no puede salir de tu red
Team	Copilot CLI y la app Copilot, o Claude Code en los planes Team; Factory o Devin para trabajo de backlog	Lo que incluya el contrato	Por usuario	Empresas con contratos con GitHub o Anthropic ya en vigor

Las cifras mensuales usan los precios de lista de la parte 11: ChatGPT Plus $20, GLM Coding Plan Lite $18, Claude Max 20× $200, OpenCode Go $10. Sin IVA.

Gratis. Los modelos sin coste de OpenCode son promociones limitadas en el tiempo y con límites de uso — la versión 2.1.2 añadió mensajes claros para cuando los alcanzas —, así que tómalos como una forma de empezar, no como un plan. Un modelo local elimina los límites, pero no la pregunta del hardware.

Ahorro. Esta es la configuración que recomendaría a la mayoría de la gente que lee esto. Un plan ChatGPT Plus cubre Codex en la CLI, la app y la nube, y el mismo inicio de sesión funciona en OpenCode, así que puedes usar la interfaz que prefieras. Añade el GLM Coding Plan cuando quieras un modelo de pesos abiertos potente para sesiones largas — el enlace de afiliado te da un 10% de descuento. (Enlace de afiliado — consulta la divulgación al principio.)

Potencia. Claude Code con Max sigue siendo el harness individual más potente, pero la suscripción de Anthropic no te seguirá a otras herramientas, así que combínalo con un harness abierto para todo lo que quieras ejecutar con otros modelos. Hermes Agent vive en tus apps de chat, recuerda tus proyectos y pasa los trabajos de código a Claude Code u OpenCode. Escribí el patrón de recepción y taller en OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw.

Privado. Usa las políticas de OpenCode v2 para que los proveedores en la nube desaparezcan del selector de modelos en proyectos de clientes, y mantén la máquina del agente fuera de internet si el contrato lo exige. Espera resultados más lentos y más flojos que los modelos de frontera.

Equipo. Empieza por el harness que tu empresa ya paga —normalmente Copilot— porque la gobernanza, la facturación y el inicio de sesión único importan más a escala que unos pocos puntos de benchmark. Añade una plataforma como Factory o Devin cuando quieras que los agentes trabajen un backlog sin supervisión.

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Parte 17 — Qué observar a continuación

• LSP en OpenCode v2. La versión 2 todavía acepta configuración de servidores de lenguaje, pero no ejecuta los servidores. Si eso cambia es la mayor incógnita para cualquiera que trabaje en un código con tipos.
• ACP v2. El borrador publicado en julio replantea cómo fluyen los mensajes, los diffs y las solicitudes de permiso. Cuando se estabilice, cuenta con que los editores muestren una salida más rica de los agentes de cada harness a la vez.
• La licencia de Antigravity CLI. Google no ha dicho si agy es código abierto. La comunidad de Gemini CLI estará atenta.
• Las reglas de suscripción de Anthropic. La restricción de enero y el crédito del Agent SDK de junio demuestran que la política puede moverse en ambas direcciones. Cualquier cambio repercutirá en OpenCode, OpenClaw y todos los demás harnesses de terceros.
• Cursor bajo SpaceX. Los planes con Grok incluido aparecieron en la página de precios de Cursor a mediados de octubre sin un anuncio formal en las fuentes que consulté. Atento a cómo se fijan los precios de los modelos de frontera que no son Grok y a si se lanza Origin, su rival de GitHub.
• DeepSeek Harness 0.2 estable. Todas las compilaciones en npm desde el lanzamiento han sido alfa o release candidate. Una primera versión estable lo convertiría en una opción seria para equipos.
• goose 2.0 salir de la beta y qué hará con él la Agentic AI Foundation.
• Mejores benchmarks de harnesses. La sección de comparación de harnesses de Artificial Analysis todavía dice “próximamente”, y sus páginas públicas de comparación muestran una sola fila de OpenCode y nada de Hermes, Pi o Copilot. Más harnesses en la misma batería de pruebas zanjaría muchas discusiones.
• Valores por defecto del sandbox. Codex y Cursor aíslan los comandos de shell por defecto; Claude Code, OpenCode, Hermes y Pi no. El próximo exploit serio puede forzar la cuestión.
• La cuestión de Aider. O el proyecto original despierta, o cecli se convierte en su sucesor de facto.
• Los precios. Casi todos los planes de este artículo cambiaron al menos una vez en 2026. Vuelve a comprobarlo antes de renovar.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es un harness de programación con IA?

Un harness de programación con IA, a veces llamado harness de agentes, es el software que envuelve a un modelo de lenguaje y lo convierte en un agente de programación: el bucle que planifica y actúa, las herramientas que editan archivos y ejecutan comandos, la gestión del contexto y la memoria, los permisos y el sandbox, y la interfaz — un terminal, un editor, una app de escritorio o la nube. Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes Agent y Pi son harnesses; Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol son modelos que ejecutan.

¿Cuál es el mejor harness de programación con IA en 2026?

Depende de qué optimices; no hay un único mejor agente de programación con IA para todos. Claude Code tiene las mejores puntuaciones independientes (68 en el Coding Agent Index de Artificial Analysis), Codex tiene los mejores resultados por dólar (63 por $1,04 por tarea), y OpenCode v2 es el mejor harness de código abierto para ejecutar cualquier modelo, incluidos los locales. Muchos desarrolladores usan dos: uno para el trabajo más difícil y uno abierto para todo lo demás.

¿Es Claude Code mejor que Codex?

Claude Code puntúa más alto —68 frente a 63 en el Coding Agent Index, y 64,8% frente a 58,2% en la tabla de Terminal-Bench 4.0—, pero Codex hace el trabajo mucho más barato: $1,04 y 15,5 minutos por tarea, frente a $14,19 y 1,5 horas de Claude Code al máximo esfuerzo. Con su ajuste de esfuerzo “xhigh”, Claude Code iguala el 63 de Codex por $3,33 por tarea. Codex además es de código abierto y viene con un sandbox activado.

¿Es OpenCode mejor que Claude Code?

Para resultados brutos con modelos Claude, no — Claude Code es el harness de Anthropic y encabeza los benchmarks. Las fortalezas de OpenCode son la libertad y el coste: tiene licencia MIT, funciona con más de 75 proveedores y modelos locales, y con GLM-5.3 obtiene 54 en el Coding Agent Index por $4,37 por tarea. Las suscripciones de Claude no funcionan en OpenCode, así que usarías Claude ahí mediante una clave API.

¿Puedo usar mi suscripción a Claude Pro o Max en OpenCode u otros harnesses?

No directamente. Desde enero de 2026, los inicios de sesión de suscripción de Claude solo funcionan en las apps propias de Anthropic, incluido Claude Code. Desde el 15 de junio, los planes Pro y Max incluyen un crédito mensual del Agent SDK — $20, $100 o $200 — que cubre claude -p, GitHub Actions y herramientas de terceros construidas sobre el Agent SDK de Anthropic. Otros harnesses, como OpenCode, necesitan una clave API de Anthropic.

¿Puedo usar mi suscripción a ChatGPT en otros agentes de programación?

Sí, en varios. OpenAI admite “Sign in with ChatGPT” en harnesses de terceros como OpenCode y Pi, y Devin Desktop y Amp también te dejan vincular un plan de ChatGPT. Las declaraciones públicas de OpenAI sobre esto no son contractuales, así que revisa los términos vigentes si tu flujo de trabajo depende de ello.

¿Qué fue de Gemini CLI?

El 18 de junio de 2026 Google dejó de servir Gemini CLI a los usuarios gratuitos, a los suscriptores de Google AI Pro y Ultra y a los usuarios individuales de Gemini Code Assist, y los trasladó al nuevo Antigravity CLI, cuyo comando es agy. Gemini CLI sigue siendo de código abierto bajo Apache-2.0 y todavía funciona con claves API de Gemini de pago y con licencias Gemini Code Assist Standard o Enterprise; la versión 0.65.0 se publicó el 20 de octubre.

¿Qué fue de Roo Code, Continue y Aider?

Roo Code cerró el 15 de mayo de 2026 y remite a los usuarios al fork ZooCode y a Cline. Cursor se llevó a Continue en junio con una acqui-hire, y su código sigue disponible bajo Apache-2.0. Aider no ha publicado una versión desde el 12 de febrero de 2026, y la mayor parte del desarrollo activo se ha trasladado a su fork comunitario, cecli.

¿Qué harness de programación es mejor para modelos locales?

OpenCode v2 es el más fácil: detecta Ollama, LM Studio y vLLM en sus puertos por defecto de forma automática. Hermes Agent añade modelos locales con un clic mediante llama.cpp, y Codex tiene un modo --oss , Copilot CLI lista los modelos locales de Ollama en su selector de modelos, y goose, Qwen Code, Cline, Kilo Code, Factory Droid y Pi funcionan con servidores locales compatibles con OpenAI. Los modelos locales potentes para programar necesitan mucha memoria.

¿Qué agentes de programación con IA son gratis?

OpenCode, Pi, Cline, Kilo Code, goose, Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe, Hermes Agent, DeepSeek Harness, Crush y la CLI de Codex son gratis de usar — solo pagas el modelo, o nada con modelos locales. OpenCode también incluye modelos gratis y limitados en el tiempo, Copilot tiene un plan Free que incluye su CLI, y Antigravity CLI tiene un nivel gratuito.

¿Importa más el harness que el modelo?

Para tasas de acierto en la frontera, no mucho: Claude Opus 5.5 resuelve el 64,8% de las tareas de Terminal-Bench 4.0 dentro de Claude Code y el 65,2% dentro de un harness con una sola herramienta bash. El harness importa más para los modelos más flojos — Grok Build eleva a Grok 4.7 en 8,8 puntos — y decide el coste, la velocidad y la seguridad. En el índice de Artificial Analysis, la misma puntuación de 63 cuesta $1,04 por tarea en una configuración y $3,33 en otra.

¿Es Hermes Agent un agente de programación?

Hermes Agent es un agente personal general de Nous Research, pero programa bien: ejecuta servidores de lenguaje reales y devuelve sus diagnósticos después de cada edición, guarda checkpoints a los que puedes volver atrás, admite árboles de trabajo de git e incluye skills para pasar trabajos de código a OpenCode, Claude Code o Codex. Sus principales fortalezas son la memoria a largo plazo y el acceso desde más de 20 apps de mensajería.

¿Qué es DeepSeek Harness?

DeepSeek Harness es el agente de código abierto de DeepSeek, publicado el 13 de agosto de 2026 junto con DeepSeek V4-Pro. Tiene licencia MIT, se ejecuta como app web local (npx @deepseek-ai/dsh web), y trata todo — modelos, herramientas, skills, sandboxes e incluso el bucle del agente — como un complemento. Reunió unas 252.000 estrellas de GitHub en diez semanas, pero sigue en pre-release, en la versión 0.2.1-rc.2.

¿Qué agente de programación con IA es más seguro por defecto?

Codex es el único harness de un gran laboratorio que viene con un sandbox del sistema operativo activado, y el modo por defecto de Cursor pone en sandbox los comandos de shell cuando puede. Claude Code tiene un sandbox potente, pero tienes que activarlo con /sandbox. OpenCode v2 se apoya en reglas de permisos y Pi no tiene sistema de permisos, así que ejecútalos en un contenedor para trabajo no confiable. Utilices lo que utilices, actualiza cada semana y no uses nunca modos de aprobación automática fuera de un entorno desechable.

¿Qué es ACP, el Agent Client Protocol?

ACP es un protocolo abierto, iniciado por Zed, que permite que cualquier agente de programación se ejecute dentro de cualquier editor o host compatible, como Zed, los IDE de JetBrains o Devin Desktop. Su registro oficial lista 44 agentes, incluidos OpenCode, Copilot CLI, Cursor, Gemini CLI, Cline, Kilo y Junie, con Claude Code y Codex disponibles mediante adaptadores. En julio de 2026 se publicó un borrador de la versión 2.

¿Puedo usar más de un harness de programación en el mismo proyecto?

Sí, y cada vez es más fácil. Pon las reglas del proyecto en AGENTS.md, los procedimientos reutilizables en .agents/skills, y las herramientas detrás de servidores MCP; la mayoría de los harnesses leen los tres. Muchos desarrolladores combinan un harness de suscripción como Claude Code o Codex con uno abierto como OpenCode, y cabinas como Orca o Herdr ejecutan varios harnesses en paralelo en árboles de trabajo de git separados.

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Conclusión

Hace dos años la pregunta era qué modelo usar. En 2026 es en qué harness ejecutarlo — y la respuesta honesta es dos.

Claude Code es el harness más capaz y más completo, y el que coronan los benchmarks — a un precio en tokens, y con una suscripción que solo funciona en las apps propias de Anthropic. Codex es el eficiente: casi igual de bueno, de código abierto, con sandbox por defecto y una fracción del coste por tarea. OpenCode v2 es el harness abierto que lo ejecuta todo y mantiene tus opciones abiertas mientras la clasificación de modelos cambia. Hermes Agent es lo que pones en tus apps de chat si quieres un agente que te conozca. Pi es el minimalista sobre el que corre en silencio una cantidad sorprendente del ecosistema. Y los harnesses propios de los laboratorios de modelos abiertos — los de DeepSeek, Qwen, Kimi y Mistral — han hecho que la programación con IA capaz sea más barata que nunca.

Los estándares — MCP, ACP, AGENTS.md y Agent Skills — significan que ya no tienes que casarte con ninguno. Así que no lo hagas. Elige un harness principal para el trabajo más difícil y uno abierto para todo lo demás, guarda tus instrucciones en AGENTS.md, activa el sandbox y actualiza cada semana. Luego deja que los harnesses compitan por tu atención. No están bajando el ritmo.

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¿Usas un harness que no he cubierto, o ves cifras distintas en tus propios proyectos? Me gustaría saber qué harness y qué modelo usas, cuánto te cuesta cada mes y dónde se rompe. Las correcciones y la contraevidencia son bienvenidas — este artículo se actualiza cuando cambia el panorama.

Aviso: Este artículo contiene un enlace de afiliado, al GLM Coding Plan de Z.ai. Si te suscribes a través de él obtienes un 10 % de descuento, y yo puedo ganar una comisión sin coste adicional para ti. Ninguna de las empresas, laboratorios o fundaciones mencionadas patrocinó, revisó ni aprobó este artículo.

Datos comprobados: 22 de octubre de 2026.