Todos os harnesses de codificação com IA comparados (outubro de 2026): OpenCode v2, Hermes Agent, Claude Code, Codex e mais 24

O harness de codificação com IA que você escolhe, e o modelo que você roda dentro dele, podem triplicar sua conta sem mudar seus resultados. No Coding Agent Index do Artificial Analysis — o benchmark público mais detalhado de harnesses e modelos juntos — o Codex rodando GPT-6.1 Sol e o Claude Code rodando Sonnet 5.5 obtêm exatamente a mesma pontuação, e um custa três vezes mais por tarefa que o outro. Leve o Claude Code ao esforço máximo e ele pontua ainda mais alto, a cerca de quatorze vezes o preço do Codex.

Esse é o fato discreto por trás de toda discussão de “qual agente de codificação eu devo usar?” em 2026. O modelo leva as manchetes. O harness — o loop, as ferramentas, as permissões, a memória e a interface que envolvem o modelo — decide quantos tokens você queima, quanto tempo você espera, o que o agente pode tocar e se você consegue trocar de modelo no mês que vem, quando o ranking virar de novo.

E os harnesses se multiplicaram. O Claude Code, da Anthropic, lança uma versão quase todo dia. O Codex, da OpenAI, virou aplicativo de desktop, serviço em nuvem e uma CLI em Rust de código aberto. O OpenCode se reconstruiu do zero e lançou a versão 2.1 em 20 de outubro. O Hermes Agent, da Nous Research, aprende seus hábitos e repassa tarefas de programação para outros harnesses. DeepSeek, Alibaba, Moonshot, Mistral e Z.ai agora publicam seus próprios agentes. O Google desligou o Gemini CLI para consumidores e o substituiu. O Roo Code encerrou as atividades. O Continue foi absorvido pelo Cursor, que a SpaceX concordou no mesmo mês em comprar por US$ 60 bilhões.

Então este artigo compara todos eles. Vinte e oito harnesses no total, dos gigantes aos minimalistas, com os benchmarks independentes mais recentes, preços tirados das próprias páginas dos fornecedores, dados de lançamento puxados direto dos registros npm e PyPI, e uma seção de segurança construída a partir dos CVEs que este ano realmente produziu.

Tudo aqui foi conferido com a documentação oficial, changelogs, registros de pacotes, repositórios no GitHub e os dois benchmarks públicos que melhor comparam harnesses, em 22 de outubro de 2026. Essas ferramentas mudam toda semana, então sinalizei os números voláteis conforme avanço.

Divulgação: Este artigo contém um link de afiliado, para o GLM Coding Plan da Z.ai. Se você assinar por ele, ganha 10% de desconto, e eu posso receber uma comissão sem custo extra para você. Nenhuma das empresas, laboratórios ou fundações mencionados patrocinou, revisou ou aprovou este artigo.

---

TL;DR — A versão em 60 segundos

• O harness e seus ajustes mudam a conta mais do que a pontuação. No Coding Agent Index do Artificial Analysis, o Codex rodando GPT-6.1 Sol marca 63 para US$ 1,04, 15,5 minutos e 3,2 milhões de tokens por tarefa. O Claude Code rodando Sonnet 5.5 iguala esse 63 no ajuste de esforço “xhigh” por US$ 3,33 por tarefa — e no esforço máximo pontua 68 para US$ 14,19, 1,5 hora e 27,7 milhões de tokens.
• Na fronteira, o harness acrescenta pouco às taxas brutas de aprovação. No Terminal-Bench 4.0, o Claude Opus 5.5 resolve 64.8% das tarefas dentro do Claude Code e 65.2% dentro do mini-SWE-agent, um harness com uma única ferramenta bash. O maior ganho do harness próprio de um laboratório é o Grok Build da xAI, que eleva o Grok 4.7 em 8,8 pontos.
• Melhores resultados: Claude Code. Melhor custo-benefício: Codex. Melhor harness aberto para qualquer modelo: OpenCode v2 (2.1.2, lançado em 21 de outubro). Melhor agente que aprende com você: Hermes Agent (v0.22.4). Melhor harness minimalista: Pi 1.0.
• 2026 reduziu o campo tão rápido quanto o fez crescer. O Gemini CLI parou de atender consumidores em 18 de junho e virou Antigravity CLI. O Roo Code encerrou as atividades em 15 de maio. O Continue foi incorporado ao Cursor. O Aider não publica uma versão desde 12 de fevereiro. O Kilo Code foi comprado pela Anaconda.
• Todo laboratório de modelos abertos agora lança seu próprio harness. O DeepSeek Harness acumulou cerca de 252.000 estrelas no GitHub em dez semanas. Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe 3.0 e o ZCode da Z.ai completam o conjunto.
• As assinaturas são a dependência escondida. Claude Pro e Max cobrem apenas os aplicativos da própria Anthropic, mais um crédito mensal para uso programático. Um login do ChatGPT funciona no OpenCode, no Pi e em outros. O Copilot começa de graça. O Cursor reconstruiu seus planos em torno do Grok em meados de outubro, a partir de US$ 8 por mês.
• A segurança tem uma lição. Quase todo CVE sério de agente de codificação em 2026 seguiu o mesmo padrão: um texto não confiável convencia um agente a escrever um arquivo em que outras ferramentas confiavam. Codex e Cursor rodam comandos de shell em sandbox por padrão. O sandbox do Claude Code é opcional, o Antigravity CLI pergunta antes de cada comando, o OpenCode v2 depende de regras de permissão, e o Pi não tem sistema de permissões nenhum.
• Os padrões tornaram a troca barata. MCP para ferramentas, ACP para editores (44 agentes no registro), AGENTS.md para instruções e Agent Skills para conhecimento prático agora funcionam na maioria dos harnesses. Então não se case com um.
• Minha recomendação: usar dois harnesses. Escolha o OpenCode v2 para todo modelo que você talvez queira rodar algum dia, e combine com o Claude Code para o trabalho mais difícil ou o Codex para o melhor custo-benefício. Coloque o Hermes Agent nos seus apps de chat se você quiser um agente que se lembra de você.

---

Harnesses de codificação com IA em resumo

Harness	Fabricante	Licença	Mais recente (2026)	Modelos	Jeito mais barato de começar	Melhor para
Claude Code	Anthropic	Proprietário	2.1.308 · 22 out	Claude; gateways	Claude Pro US$ 20/mês ou chave de API	Melhores pontuações, conjunto de recursos mais profundo
Codex	OpenAI	Apache-2.0 (CLI)	0.163.0 · 15 out	OpenAI primeiro; qualquer um via configuração	ChatGPT grátis (limitado), Plus US$ 20	Melhores resultados por dólar
OpenCode v2	Anomaly	MIT	2.1.2 · 21 out	Qualquer um (75+ provedores), local	Grátis	Um agente para cada modelo
Hermes Agent	Nous Research	MIT	0.22.4 · 21 out	Qualquer um, local	Grátis	Um agente que aprende com você
Antigravity CLI	Google	Não informado	Disponível desde maio	Gemini primeiro	Plano gratuito	Usuários do Gemini depois do Gemini CLI
Copilot CLI	GitHub	Proprietário	1.0.102 · 21 out	Catálogo do Copilot; BYOK e local	Copilot Free	Equipes que já usam GitHub
Cursor CLI	Cursor (SpaceX)	Proprietário	2026.10.19	Catálogo do Cursor, Grok	Cursor Free	Usuários do Cursor, scripts de CI
Pi	Earendil	MIT	1.4.0 · 21 out	Qualquer um, local	Grátis	Um harness mínimo para construir em cima
DeepSeek Harness	DeepSeek	MIT	0.2.1-rc.2 · 17 out	DeepSeek; qualquer um via configuração	Grátis + API DeepSeek	Plugue tudo, modelos baratos
Qwen Code	Alibaba	Apache-2.0	0.26.0 · 21 out	Qualquer um, local	Grátis	Qwen e modelos abertos
Kimi Code	Moonshot AI	MIT	2.3.0 · 21 out	Kimi primeiro	Kimi Plus US$ 19 ou chave de API	Usuários do Kimi K3
Mistral Vibe	Mistral AI	Apache-2.0	3.0.1 · 20 out	Mistral	Chave de API da Mistral	Equipes europeias na Mistral
Cline	Cline Bot Inc.	Apache-2.0	CLI 3.0.73 · 17 out	Qualquer um, local	Grátis	Usuários de VS Code e JetBrains
Kilo Code	Kilo (Anaconda)	MIT	7.8.15 · 19 out	Qualquer um (500+ modelos), local	Grátis	Usuários de IDE que querem o OpenCode dentro
goose	AAIF (Linux Foundation)	Apache-2.0	1.55.0	Qualquer um, local	Grátis	Um agente mantido por uma fundação, com MCP em primeiro lugar
Factory Droid	Factory	Proprietário	0.247.0 · 22 out	Frontier + pesos abertos; BYOK e local	Pro US$ 20/mês	Missões de longa duração para equipes

Mais doze — Grok Build, Devin, Amp, Warp, Junie, Kiro, Crush, Letta Code, OpenHands, cecli (o fork ativo do Aider), ZCode e MiniMax Code — são abordados nas Partes 4 a 8, junto com uma longa cauda de recém-chegados. As versões são um retrato de 22 de outubro de 2026 tirado dos registros npm e PyPI, das tags do GitHub e do registro ACP (a versão do Cursor CLI vem deste último).

---

---

Parte 1 — O que é um harness de codificação com IA e as sete famílias

Um modelo de linguagem grande, sozinho, só produz texto. Tudo o que transforma esse texto em um pull request funcional é o harness.

Desmonte qualquer agente de codificação e você encontra as mesmas seis partes:

1. O laço. Ler a tarefa, planejar, chamar uma ferramenta, ler o resultado, decidir o próximo passo e repetir até terminar. A forma como um harness executa esse laço — com que frequência replaneja, quando para, como se recupera de erros — é a maior parte do que separa um bom agente de um agente caro.
2. As ferramentas. Ler e editar arquivos, executar comandos de shell, buscar código e na web, e qualquer coisa que você adicionar pelo Model Context Protocol (MCP). O Pi traz quatro ferramentas. O Claude Code traz mais de uma dúzia, além de tudo o que você conectar.
3. Gerenciamento de contexto. O que entra na janela do modelo a cada turno, o que é resumido (“compactado”) quando ela enche, o que fica em cache para você não pagar duas vezes e o que persiste entre sessões como memória.
4. Permissões e isolamento. O que o agente pode fazer sem perguntar, sobre o que ele precisa perguntar e o que o sistema operacional fisicamente o impede de fazer.
5. A interface. Uma interface de terminal, um aplicativo de desktop, um painel no editor, um aplicativo de chat no celular ou um serviço em nuvem que abre um pull request enquanto você dorme.
6. Pontos de extensão. Subagentes, hooks, plugins, skills e arquivos de instrução como AGENTS.md — os lugares onde você ensina um harness como sua equipe trabalha.

Um modelo mental útil, emprestado da comparação de harnesses de Phil Winder: o modelo é o motor, o harness é um agente construído em torno dele, um framework coordena vários agentes por um caminho que você desenha, e uma plataforma executa tudo isso para uma organização. Em 2026 existe também uma quinta camada — o cockpit, uma ferramenta como Orca ou Herdr que roda vários harnesses em paralelo e deixa você revisar o que cada um fez.

As sete famílias

Vinte e oito harnesses é demais para comparar em uma lista só, então este artigo os agrupa pela origem — porque a origem de um harness prevê seus padrões melhor do que qualquer tabela de recursos.

Mostrar imagem A maioria das ferramentas se encaixa firmemente em uma família e pega ideias das outras. MCP, ACP, AGENTS.md e Agent Skills são o encanamento compartilhado.

1. Harnesses de laboratórios de fronteira — Claude Code, Codex, Antigravity CLI e Grok Build. Feitos pelas empresas que treinam os modelos mais fortes, ajustados primeiro para esses modelos e geralmente vendidos com uma assinatura.
2. Harnesses de laboratórios de modelos abertos — DeepSeek Harness, Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe, o ZCode da Z.ai, MiniMax Code e o CodeBuddy Code da Tencent. Agentes de laboratórios que publicam pesos abertos, feitos para valorizar os próprios modelos e custar pouco.
3. Harnesses de código aberto para qualquer modelo — OpenCode v2, Pi, Cline, Kilo Code, goose, Crush, OpenHands e cecli, o fork ativo do Aider. Feitos pela comunidade, use sua própria chave ou seu próprio modelo local, sem assinatura.
4. Agentes que aprendem — Hermes Agent, Letta Code e, como hospedeiro de outros harnesses, OpenClaw. Agentes de longa duração com memória de verdade que, por acaso, escrevem código bem.
5. CLIs de editores e plataformas — Copilot CLI, Cursor CLI, Junie CLI, Kiro CLI, Devin CLI e o Auggie da Augment. O agente de terminal da IDE ou do serviço de código que você já paga.
6. Plataformas de agentes — Factory Droid, Amp, Warp com seus agentes na nuvem Oz, Devin Cloud, Codex cloud e o agente na nuvem do Copilot. Produtos comerciais com runners hospedados, “missões” de longa duração e cobrança por equipe.
7. Cockpits — Orca, Herdr, Conductor, Vibe Kanban e cmux. Não são harnesses em si, mas o lugar de onde muita gente agora os executa. Comparei os dois maiores em Orca vs Herdr.

As fronteiras se confundem. O Codex é um harness de laboratório de fronteira e uma plataforma na nuvem. O OpenClaw é um agente pessoal que pode comandar Claude Code, Codex e OpenCode como plugins. O Kilo Code é uma extensão de IDE refeita sobre o OpenCode. Mas a família em que uma ferramenta nasceu ainda diz para quem ela foi feita — e quem paga por ela.

---

Parte 2 — O efeito do harness: o que os benchmarks realmente mostram

“O harness importa tanto quanto o modelo” virou o clichê de 2026. É meia verdade, e a metade verdadeira é a mais cara.

O benchmark criado para comparar harnesses

A maioria dos benchmarks de codificação testa modelos dentro de um harness fixo, então não dizem nada sobre Claude Code versus Codex. Artificial Analysis mudou isso em maio com seu Coding Agent Index, que executa combinações de harness e modelo nas mesmas tarefas e registra custo, tempo e tokens junto com a pontuação. A versão 1.5 faz a média de três benchmarks: DeepSWE v1.1 (113 tarefas de engenharia de software), Terminal-Bench 4.0 (66 tarefas de terminal difíceis) e SWE-Atlas-QnA (124 perguntas sobre bases de código reais).

Suas páginas públicas de comparação hoje cobrem três harnesses — Claude Code, Codex e OpenCode — e eis o que elas mostram:

Harness + modelo (esforço)	Índice	Terminal-Bench 4.0	Custo por tarefa	Tempo por tarefa	Tokens por tarefa
Claude Code + Sonnet 5.5 (max)	68	66%	US$ 14,19	1,5 h	27,7M
Claude Code + Opus 5.5 (max)	66	63%	US$ 13,04	1,1 h	15,6M
Codex + GPT-6.1 Sol (xhigh)	63	55%	US$ 1,04	15,5 min	3,2M
Claude Code + Sonnet 5.5 (xhigh)	63	58%	US$ 3,33	27,0 min	7,1M
Codex + GPT-6 Astra (max)	62	56%	US$ 7,47	29,4 min	3,3M
Claude Code + Fable 5.1 (max)	62	58%	US$ 12,39	34,8 min	5,7M
Codex + GPT-6.1 Sol (medium)	61	52%	US$ 0,70	10,9 min	2,3M
Claude Code + Sonnet 5.5 (high)	55	42%	US$ 1,24	12,3 min	2,7M
OpenCode + GLM-5.3	54	40%	US$ 4,37	48,1 min	14,3M
Codex + DeepSeek V4 Flash 0731 (max)	39	11%	US$ 0,08	18,3 min	15,4M
Claude Code + Haiku 5.5 (low)	28	6%	US$ 0,14	11,6 min	2,4M

Fonte: páginas de comparação do Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5, consultadas em 22 de outubro de 2026. O custo é o custo de API pago por token por tarefa, não o preço da assinatura. Linhas selecionadas; 28 combinações no total.

Mostrar imagem Cada ponto é uma combinação de harness e modelo na mesma suíte. O canto superior direito é o Claude Code; a fronteira de eficiência à esquerda é quase toda formada por Codex.

Três coisas chamam a atenção.

O Claude Code domina o topo do gráfico. Nada nessas páginas supera Sonnet 5.5 ou Opus 5.5 no esforço máximo dentro do Claude Code; o próximo melhor número que encontrei no mesmo índice, citado pela Morph, é o Devin Fusion CLI da Cognition, com 61,7. Se a única coisa que importa para você é a tarefa mais difícil ser concluída, este ainda é o harness a ser batido.

O Codex domina a fronteira do custo-benefício. O GPT-6.1 Sol no Codex fica cinco pontos abaixo por menos de um décimo do custo, em cerca de um sexto do tempo. Mesmo no esforço médio ele marca 61 por 70 centavos. E como o Codex permite conectar outros provedores, a Artificial Analysis também rodou modelos DeepSeek V4 nele — o DeepSeek V4 Flash ficou em média com oito centavos por tarefa, ainda que com pontuação de índice 39.

O OpenCode com um modelo de pesos abertos chega a cerca de 80% da pontuação máxima. O GLM-5.3 no OpenCode marca 54 — entre o Sonnet 5.5 do Claude Code no esforço médio e no alto — com 97% de acerto de cache e nenhuma assinatura.

Mostrar imagem Os mesmos três benchmarks, três quantidades de trabalho muito diferentes. O Claude Code no esforço máximo leva 266 turnos por tarefa; o Codex leva 40.

Os turnos contam a história. No esforço máximo, o Claude Code leva cerca de 266 turnos por tarefa: ele lê mais, verifica mais e cria mais subagentes. O Codex leva 40. Nenhum dos dois está errado — o rigor do Claude Code compra a pontuação máxima — mas isso significa que os ajustes de esforço agora importam tanto quanto o harness que você escolhe. Claude Code com Sonnet 5.5 no esforço high o esforço custa US$ 1,24 por tarefa e pontua 55. Já xhigh custa US$ 3,33 e pontua 63 — igualando o melhor do Codex por cerca de três vezes o preço.

Mesmo modelo, dois harnesses

O teste mais limpo de um harness é manter o modelo constante. O Terminal-Bench 4.0 permite fazer isso, mais ou menos, comparando o agente de cada laboratório no painel público em tbench.ai com as execuções dos mesmos modelos pela Vals AI no mini-SWE-agent — um harness deliberadamente mínimo que dá ao modelo uma única ferramenta bash e nada mais.

Modelo	Harness do próprio laboratório	Pontuação do próprio harness	mini-SWE-agent	Diferença
Claude Opus 5.5	Claude Code (max)	64.8%	65.2%	−0,4
Claude Sonnet 5.5	Claude Code (max)	61.8%	64.1%	−2,3
GPT-6 Astra	Codex (max)	58.2%	59.6%	−1,4
GPT-6.1 Sol	Codex (max)	58.2%	55.1%	+3.2
Claude Fable 5.1	Claude Code (max)	57.9%	58.1%	−0,2
Claude Opus 5	Claude Code (xhigh)	53.9%	53.5%	+0.4
GPT-6 Sol	Codex (max)	49.4%	44.4%	+5.0
GLM-5.3	Claude Code (max)	41.8%	38.9%	+2.9
Grok 4.7	Grok Build (xhigh)	37.6%	28.8%	+8.8
GPT-5.6 Sol	Codex (max)	37.3%	37.9%	−0,6

Pontuações do próprio harness: painel público do tbench.ai (cinco tentativas por tarefa), conforme relatado por Morph e CodingFleet após suas verificações de 6 de outubro. Pontuações do mini-SWE-agent: Vals AI, atualizadas em 19 de outubro de 2026. Executores e ajustes de esforço diferentes, então trate diferenças abaixo de cerca de três pontos como ruído.

Mostrar imagem Sete dos dez pares ficam dentro de três pontos. Um harness só de bash acompanha o Claude Code quando o modelo é o Opus 5.5.

Essa é a metade do clichê que não é verdade — pelo menos não mais. Para os modelos mais fortes, um harness de 100 linhas obtém quase a mesma taxa de acerto que o agente principal de um laboratório. Os modelos absorveram a maior parte do que os harnesses costumavam acrescentar: planejar, tentar de novo, verificar o próprio trabalho.

O harness ainda importa para as pontuações brutas em dois casos. Modelos mais fracos ou menos agênticos ganham mais: o Grok Build eleva o Grok 4.7 em quase nove pontos, e o Codex eleva o GPT-6 Sol em cinco. E comparações mais antigas mostram variações maiores porque os modelos mais antigos precisavam de mais ajuda. No Terminal-Bench 2.0 anterior, a Winder.AI cita o Letta Code superando o Claude Code por 59,1% a 41,6% com o mesmo modelo Claude, uma diferença que a Winder atribui ao design de memória do Letta.

O que isso significa na hora de escolher

• Escolha o modelo pelo teto. Se uma tarefa está além de um modelo, nenhum harness vai salvá-la.
• Escolha o harness para todo o resto. Custo por tarefa, tempo por tarefa, quanto ele pergunta para você, o que ele pode tocar, quais modelos você pode trocar no mês que vem e se ele funciona no seu editor, no seu terminal ou no seu celular. É aí que moram as diferenças de 14×.
• Leia com cuidado os números dos próprios fornecedores. A tabela de lançamento da Anthropic coloca o Sonnet 5.5 em 70,6% no Terminal-Bench 4.0 na configuração da própria empresa; execuções independentes o colocam mais perto de 62–66%. Os benchmarks também não param de mudar: a Artificial Analysis revisou seu índice em agosto para que os agentes não ganhem mais crédito por “reward hacking” — ter uma tarefa marcada como resolvida sem realmente resolvê-la.

---

Parte 3 — 2026, o ano em que o harness virou produto

Se 2025 foi o ano em que os agentes de codificação se tornaram úteis, 2026 foi o ano em que se tornaram negócios — com todas as aquisições, encerramentos, brigas de preço e reescritas que isso implica.

Mostrar imagem Vinte e cinco momentos em dez meses. As datas são de anúncio ou de lançamento.

Seis forças explicam quase tudo nessa linha do tempo.

1. Consolidação. A SpaceX concordou em 16 de junho em comprar o Cursor por US$ 60 bilhões em ações, dias depois da própria estreia na bolsa e meses depois de se fundir com a xAI; desde então, a Bloomberg Law noticiou o negócio como concluído. O próprio Cursor absorveu o Continue, o assistente de código aberto, numa aquisição por talentos no mesmo mês. A Anaconda comprou o Kilo Code em julho. A Earendil — a empresa de Viena cofundada pelo criador do Flask, Armin Ronacher — assumiu o harness Pi em abril. A Cognition renomeou o Windsurf para Devin Desktop e removeu por completo seu antigo agente Cascade.

2. Encerramentos e transferências. O Roo Code, que já foi um dos agentes de VS Code mais populares, encerrou as atividades em 15 de maio e arquivou seu repositório, indicando aos usuários um fork da comunidade chamado ZooCode e o Cline. O Google parou de oferecer o Gemini CLI a usuários gratuitos e consumidores em 18 de junho e os migrou para o novo Antigravity CLI. O nível gratuito de OAuth do Qwen Code terminou em 15 de abril depois que a demanda, nas palavras da equipe, “superou em muito” as expectativas. O Aider, o programador-parceiro de terminal original, não publica uma versão desde 12 de fevereiro.

3. Todo laboratório de modelos abertos agora lança um harness. A Moonshot substituiu seu Kimi CLI em Python por um Kimi Code em TypeScript. A DeepSeek lançou o DeepSeek Harness junto com o V4-Pro em 13 de agosto. A Mistral reconstruiu o Vibe em torno de uma interface de terminal em Rust para a versão 3.0. A Z.ai vende o ZCode IDE como o harness oficial do GLM. MiniMax e Tencent têm agentes no registro do ACP. Os laboratórios aprenderam que um modelo é julgado pelo agente em que roda — por isso lançam os seus.

4. As guerras de assinatura. Em 9 de janeiro, a Anthropic apertou suas verificações para que os logins do Claude Pro e Max parassem de funcionar em harnesses de terceiros como o OpenCode. Depois escreveu essa regra nos seus termos e, em maio, a suavizou com um crédito mensal para uso programático e do Agent SDK. A OpenAI foi pelo caminho oposto e deixou desenvolvedores entrarem com o ChatGPT em ferramentas como OpenCode e Pi. A Cursor, agora parte da SpaceX, reconstruiu seus preços em torno de um pacote Grok e X em meados de outubro.

5. Os padrões venceram. A Block entregou o goose à Agentic AI Foundation da Linux Foundation em abril, onde ele se junta ao MCP e ao AGENTS.md. O Agent Client Protocol (ACP), que permite que qualquer agente rode dentro de editores como Zed e as IDEs da JetBrains, publicou um rascunho v2 em julho; seu registro agora lista 44 agentes.

6. As grandes reescritas. O OpenCode se reconstruiu como um serviço de fundo compartilhado para a versão 2.0. O Cline reconstruiu sua CLI sobre um novo SDK para a 3.0. O Pi chegou à 1.0 e finalmente aceitou MCP. O Hermes Agent lançou sua maior versão, a v0.22 “The Threshold Release”. O goose tem uma beta 2.0 com nova arquitetura desde abril.

O resultado é um mercado que parece lotado, mas na verdade se organizou em campos claros. O resto deste artigo passa por eles um a um.

---

Parte 4 — Os harnesses dos laboratórios de fronteira: Claude Code, Codex, Antigravity CLI e Grok Build

Estes são os harnesses criados pelas empresas que treinam os modelos mais fortes. São os mais refinados, os mais usados e — com uma exceção importante — os mais presos a uma assinatura.

Claude Code — líder nos benchmarks e o harness mais completo

O que é: a ferramenta de codificação agêntica da Anthropic. Começou como uma CLI de terminal e agora roda no terminal, no VS Code, nas IDEs da JetBrains, num aplicativo de desktop para macOS, Windows e Windows on ARM (Linux em beta), na web em claude.ai/code, nos aplicativos móveis do Claude e no Slack. Toda superfície roda o mesmo motor, então suas CLAUDE.md, configurações e servidores MCP vão com você.

Ritmo de lançamentos: implacável. A versão 2.1.308 saiu em 22 de outubro, e o registro npm mostra 27 versões estáveis nos 30 dias anteriores — mais do que qualquer outro harness dos grandes laboratórios.

O que ele faz e os outros não — ou ainda não fazem:

• O modelo de extensão mais profundo do mercado. Skills, hooks (com dezenas de eventos), plugins de marketplaces, MCP, subagentes personalizados, equipes de agentes que trocam mensagens entre si, e fluxos de trabalho dinâmicos nos quais o Claude escreve um script que orquestra muitos subagentes e pode ser executado de novo.
• Trabalho em segundo plano e em paralelo. Agora os subagentes rodam em segundo plano por padrão no aplicativo de desktop e no VS Code, e worktrees do git isolam sessões paralelas com claude --worktree.
• Trabalho que vai com você. O Remote Control continua uma sessão local do seu celular ou navegador, --teleport traz uma sessão na nuvem para o seu terminal, e os “Channels” empurram eventos do Telegram, do Discord ou de webhook para uma sessão em execução.
• Tarefas agendadas. As tarefas agendadas na nuvem (antes chamadas de “routines”) rodam mesmo com o computador desligado e podem ser disparadas por eventos do GitHub; as tarefas agendadas do desktop rodam localmente.
• Memória. Ele lê CLAUDE.md — ou seu AGENTS.md — e constrói uma memória automática do que aprende sobre um projeto.
• Ferramentas de segurança. Regras e modos de permissão granulares, um modo automático cujo classificador decide o que é seguro executar sem perguntar, checkpoints com rebobinar, e um sandbox em nível de SO para comandos de shell no macOS, Linux e WSL2.

Os lançamentos recentes trataram de rodar tudo isso em escala: bifurcar subagentes por padrão no modo headless, “idle compaction” que resume conversas longas antes que o cache de prompt de uma hora expire, um novo /effort ultracode nível, hooks que podem bloquear uma ação se o próprio hook falhar, e um evento OpenTelemetry para cada chamada de ferramenta que uma regra, sandbox ou hook interrompeu.

Modelos: Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 e Fable 5.1, pela API da Anthropic, pelo Amazon Bedrock, pelo Agent Platform do Google Cloud (antes Vertex AI), pelo Microsoft Foundry ou pelo seu próprio gateway LLM. Oficialmente é um harness Claude. Na prática, vários laboratórios — Z.ai, MiniMax e Moonshot entre eles — publicam endpoints compatíveis com Anthropic, e os dois painéis de benchmark acima incluem o Claude Code rodando modelos não-Claude como GLM-5.3, Qwen3.8 Max e Step 5. Um trocador de perfis local como o CC Switch torna a troca desses endpoints indolor.

Preços: incluso no Claude Pro (US$ 20 por mês, ou US$ 17 por mês com cobrança anual), Max (US$ 100 por mês para 5× o uso do Pro, US$ 200 para 20×), Team assentos (US$ 20–US$ 25 no Standard, US$ 100–US$ 125 no Premium) e Enterprise (US$ 20 por assento mais uso pelas tarifas da API). Todos os planos compartilham um único pool de uso entre o chat e o Claude Code, com limites em uma janela móvel de cinco horas mais um teto semanal. Desde 15 de junho, Pro e Max também incluem um crédito mensal crédito mensal do Agent SDK (US$ 20, US$ 100 ou US$ 200) para uso programático — claude -p, GitHub Actions e aplicativos de terceiros criados sobre o Agent SDK.

Onde ele é mais fraco:

• É o harness mais pesado de rodar. No esforço máximo ele usa cerca de 27,7 milhões de tokens e 266 turnos por tarefa na suíte da Artificial Analysis. Um esforço menor corta a conta drasticamente, mas você precisa escolher isso.
• O sandbox vem desligado por padrão. Você o liga com /sandbox. No Windows nativo, os comandos de shell rodam sem sandbox.
• É proprietário. O repositório público no GitHub (cerca de 153.000 estrelas) tem plugins, exemplos e o rastreador de problemas, não o código-fonte.
• Sua assinatura do Claude só funciona nos aplicativos da Anthropic. Harnesses de terceiros precisam de uma chave de API ou do crédito do Agent SDK.

Veredito: se você quer as pontuações mais altas e já paga pelo Claude, o Claude Code é o harness de referência contra o qual todas as outras ferramentas são medidas.

Codex — líder em custo-benefício e genuinamente de código aberto

O que é: o agente de codificação da OpenAI, em quatro formas que compartilham sessões e configuração: uma CLI de código aberto escrita em Rust (Apache-2.0, cerca de 128.000 estrelas no GitHub), uma extensão de IDE, o aplicativo Codex para macOS (lançado em 2 de fevereiro) e Windows (4 de março), e Codex cloud, que roda tarefas remotamente e revisa pull requests. O aplicativo do ChatGPT para iOS também pode iniciar tarefas na nuvem.

Mais recente: CLI 0.163.0 (15 de outubro), que tornou o direcionamento no meio da resposta o padrão — você pode redirecionar o agente enquanto ele ainda escreve — e corrigiu vários problemas de proxy corporativo.

O que se destaca:

• Um sandbox ligado por padrão. Os agentes do Codex só podem editar a pasta ou o branch em que trabalham e precisam pedir permissão antes de ações elevadas, como acesso à rede. Entre os harnesses dos grandes laboratórios, só o Codex vem com isolamento em nível de SO ativado; o modo padrão do Cursor faz algo parecido dentro dos seus próprios produtos.
• Eficiência. Ele usa uma fração dos turnos e tokens do Claude Code para um resultado parecido (Parte 2).
• Um modelo de extensão completo. Subagentes (os agentes embutidos “worker” e “explorer” mais os personalizados definidos em TOML), um modo de objetivo, hooks, um marketplace de plugins com mais de 20 plugins oficiais como Slack, Figma, Notion e Sentry, skills, e MCP tanto como cliente quanto como servidor. O AGENTS.md , formato de instruções da OpenAI que agora está sob a tutela da Agentic AI Foundation, começou aqui e é usado em dezenas de milhares de repositórios.
• Trabalho paralelo no aplicativo. Worktrees embutidos, threads por agente, revisão de diff com comentários, e automações que rodam num agendamento e deixam os resultados numa fila de revisão.
• Liberdade de modelo, discretamente. Os modelos da OpenAI vêm primeiro, mas --oss roda modelos locais via Ollama, LM Studio ou MLX, e provedores personalizados funcionam pelo arquivo de configuração. A Artificial Analysis testou o DeepSeek V4 dentro do Codex exatamente por isso.

Modelos: GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra (o mais capaz), GPT-6 Sol e o barato GPT-6 Luna. O GPT-5.5 deixou de estar disponível no Codex para logins do ChatGPT em 14 de outubro.

Preços: incluso no ChatGPT. Plus (US$ 20) recebe uma estimativa de 15–160 mensagens do GPT-6.1 Sol, ou 5–45 mensagens do GPT-6 Astra, por janela de cinco horas. Pro começa em US$ 100, com níveis de US$ 200 e US$ 500 e sem limite de cinco horas no momento; o nível de US$ 500 acrescenta um modo “Ultrafast”. Business é US$ 20 por usuário por mês com cobrança anual. Grátis e Go (US$ 8) têm acesso limitado, e quem usa chave de API recebe a CLI, o SDK e a extensão de IDE pelas tarifas da API — mas não recursos de nuvem, como a revisão de código do GitHub.

A diferença de política que importa: A OpenAI permite que você faça login com o ChatGPT em outros harnesses. Neste verão, Thibault Sottiaux, da OpenAI, disse que apenas OpenCode e Pi respondiam por cerca de 10% do tráfego do Codex. Se você prefere usar a interface do OpenCode com seu plano do ChatGPT, pode.

Onde ele é mais fraco: uma experiência focada primeiro na OpenAI; limites de uso publicados como estimativas amplas em vez de números fixos; e, como todo harness, aprendeu neste ano que arquivos de instrução de repositório não podem ser confiados às cegas (Parte 12).

Veredito: os melhores resultados por dólar de qualquer harness, os padrões mais seguros entre os harnesses dos laboratórios de fronteira e, de quebra, código aberto.

Antigravity CLI e o que aconteceu com o Gemini CLI

O Gemini CLI foi o queridinho do nível gratuito em 2025: Apache-2.0, mil requisições gratuitas por dia e o agente que lançou o Agent Client Protocol com a Zed. Em 2026, o Google mudou de rumo.

No dia 19 de maio o Google anunciou que sua experiência de terminal estava migrando para o novo Antigravity CLIe, em 18 de junho o Gemini CLI deixou de atender usuários gratuitos, assinantes do Google AI Pro e Ultra e usuários individuais do Gemini Code Assist. Clientes corporativos do Gemini Code Assist Standard ou Enterprise, usuários do Google Cloud e qualquer pessoa com uma chave de API paga do Gemini mantiveram o acesso. O Google diz que o Gemini CLI “continua disponível para a comunidade” como repositório Apache-2.0 e continuará recebendo atualizações de modelos, correções de bugs e de segurança para clientes corporativos — e continua: 0.65.0 saiu em 20 de outubro, com builds noturnos da 0.67 já disponíveis.

Antigravity CLI é um programa diferente. O binário se chama agy, é escrito em Go e compartilha a arquitetura com o aplicativo desktop Antigravity 2.0, incluindo fluxos de trabalho assíncronos em segundo plano. Ele mantém Agent Skills, hooks e subagentes; as extensões do Gemini CLI viram “plugins” (agy plugin import gemini as converte); GEMINI.md e AGENTS.md continuam funcionando sem mudanças; as skills do workspace passam para .agents/skills; e os servidores MCP passam para um arquivo independente mcp_config.json. O próprio Google chama isso de “paridade parcial”. O anúncio não diz se o Antigravity CLI é código aberto, e sua licença não é informada.

Seu modelo de permissões é mais cauteloso do que o do Gemini CLI. Por padrão (request-review) ele pausa antes de executar comandos, gravar arquivos ou chamar qualquer coisa externa que você não tenha pré-aprovado. Um proceed-in-sandbox modo executa comandos de terminal automaticamente dentro de um contêiner isolado, sem acesso aos seus arquivos, strict permite que apenas ferramentas somente leitura rodem livremente, e --dangerously-skip-permissions faz o que o nome diz. Você entra com uma conta Google ou um projeto do Google Cloud.

O Antigravity roda modelos Gemini primeiro — o Google lançou seu novo carro-chefe, Gemini 4 Argon, no aplicativo Gemini e na interface de codificação Antigravity em 13 de outubro. Há um nível gratuito para pessoas físicas, com as assinaturas do Google AI elevando os limites.

Veredito: se você usava o Gemini CLI de graça, instale agy e rode a importação de plugin. Se você quer o código-fonte aberto do Gemini CLI, ele continua lá — mas, para contas de consumidor, a ação mudou de lugar.

Grok Build — a CLI paralela da xAI, agora junto com o Cursor

o agente de codificação da xAI entrou em beta inicial em meados de maio para assinantes do SuperGrok assinantes (US$ 30 por mês). Ele funciona em três etapas — planejar, pesquisar, construir — e pode rodar até oito agentes em paralelo. Desde então, a xAI se fundiu à SpaceX, que agora também é dona da Cursor, e os novos planos da Cursor incluem o Grok Build junto com o Grok Chat e outros recursos da xAI.

Nos benchmarks, é o exemplo mais claro de um harness ajudando um modelo: no Terminal-Bench 4.0, o Grok 4.7 marca 37,6% no Grok Build contra 28,8% em um harness só de bash. Isso ainda o deixa cerca de 27 pontos atrás do Claude Code com Opus 5.5. Ele está disponível para editores ACP pelo registro.

Veredito: vale a pena conferir se você já paga pelo SuperGrok ou pelos novos planos da Cursor; ainda não é motivo para trocar por conta própria.

---

Parte 5 — OpenCode v2 e os harnesses de código aberto para qualquer modelo

Esta é a família para a qual eu apontaria a maioria das pessoas primeiro, porque é a que nunca prende você. Se você procura alternativas ao Claude Code, comece aqui: cada um desses harnesses roda quase qualquer modelo — APIs de fronteira, modelos de pesos abertos e baratos, ou algo rodando no seu próprio Mac — e nenhum deles exige assinatura.

OpenCode v2 — o harness aberto para todos os modelos

Eu crio com o OpenCode — é a ferramenta que usei para fazer meu próprio aplicativo, Stash — então leia esta seção com esse viés em mente. Eu mergulhei na versão 2.0 em 17 de outubro em OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw; aqui vai a versão curta, além do que mudou desde então.

O que é: o agente de codificação de código aberto da Anomaly, a equipe por trás do SST. Licenciado sob MIT, com cerca de 220.000 estrelas no GitHub, e, com a versão 2, reconstruído como um serviço em segundo plano ao qual todas as interfaces se conectam: uma interface de terminal, uma mais leve opencode mini, um aplicativo desktop Electron, um web app instalável, extensões de IDE e seus próprios scripts. Inicie uma sessão no terminal, aprove uma solicitação de permissão do seu celular, termine no aplicativo desktop.

O que o destaca:

• Qualquer modelo, de verdade. Seu catálogo de provedores é models.dev, o banco de dados aberto de modelos que a equipe do OpenCode criou, então novos modelos aparecem rápido; mais de 75 provedores são suportados. Ollama, LM Studio e vLLM são descobertos automaticamente nas portas padrão. Logins do ChatGPT e do GitHub Copilot funcionam. O Claude funciona por chave de API — a Anthropic parou de permitir logins de assinatura do Claude em harnesses de terceiros em janeiro.
• Modo Code, ativado por padrão para todo servidor MCP. O modelo escreve um pequeno programa JavaScript que encadeia chamadas de ferramentas em um interpretador restrito, em vez de fazer uma ida e volta por chamada, o que evita que configurações grandes de MCP inundem a janela de contexto.
• Subagentes em segundo plano e comandos de shell. Pressione Ctrl+B para enviar uma tarefa em execução para o segundo plano; dê a um subagente de revisão um modelo diferente do agente principal.
• Worktrees git integradas, snapshots de arquivos a cada passo com /undo e /redo, diffs acoplados e uma visão de “arquivos alterados por turno”.
• Permissões que parecem um firewall: uma lista ordenada de regras de permitir, perguntar e negar em que a última correspondência vence, além de políticas de negação rígida.
• Um runtime, não apenas um aplicativo. Uma API HTTP reconstruída, um pacote cliente e um SDK embutível significam que outras ferramentas podem conduzi-lo — Orca, OpenClaw e Hermes fazem isso.

O que há de novo desde a 2.0. Versão 2.1.0 (20 de outubro) adicionou terminais persistentes no Windows x64 e ARM64, restaurou o arquivamento de sessões, permitiu editar regras de permissão pela interface e adicionou listas de tarefas experimentais e voz Gemini Live. Também renomeou alguns campos internos, então plugins feitos para builds iniciais da 2.0 podem precisar de atualização. 2.1.2 (21 de outubro) lida com limites de modelos gratuitos com elegância — mostrando quando o limite é redefinido e oferecendo trocar de modelo — e adiciona OPENCODE_DISABLE_FREE_MODELS para equipes que não querem modelos de custo zero no seletor.

Benchmarks: no índice da Artificial Analysis, o OpenCode com GLM-5.3 pontua 54 a US$ 4,37 por tarefa com 97% de acertos de cache — o único resultado de harness aberto nessas páginas de comparação, e um resultado forte.

Onde ainda há arestas: a v2 ainda não executa servidores de linguagem, então não há diagnósticos LSP; o conselho do guia de migração é deixar o agente rodar seu verificador de tipos no lugar. Plugins da V1 não carregam. Na v2, o acesso a pastas fora do projeto é permitido por padrão, e ele só lê AGENTS.md, não CLAUDE.md. A V1 (1.19.3) ainda recebe patches se você precisar esperar.

Preços: grátis. O OpenCode Go (US$ 10 por mês) e Go Plus (US$ 40) agrupam acesso a um conjunto selecionado de modelos; Zen é pagamento conforme o uso.

Veredito: o melhor harness padrão para quem quer escolher — e continuar escolhendo — os próprios modelos.

Pi — o minimalista sobre o qual outros agentes são construídos

O que é: um “harness de agentes mínimo e extensível” iniciado por Mario Zechner (famoso pelo libGDX) e assumido em abril por Earendil, a empresa de benefício público de Viena cofundada pelo criador do Flask, Armin Ronacher. Licenciado sob MIT, cerca de 117.000 estrelas, e a versão 1.4.0 em 21 de outubro.

A filosofia: O Pi traz quatro ferramentas — ler, escrever, editar e bash — e um prompt de sistema mais definições de ferramentas que ficam abaixo de 1.000 tokens. Não há subagentes integrados, modo de planejamento, listas de tarefas ou solicitações de permissão. Você adiciona o que quiser por meio de extensões TypeScript ou pacotes da comunidade, e pode substituir o prompt de sistema inteiro por um SYSTEM.md.

Por que ele importa mais do que o tamanho sugere: O OpenClaw é construído sobre os componentes do Pi, e há ferramentas suficientes que usam os pacotes do Pi para que ele seja baixado cerca de 2,7 milhões de vezes por semana. O Pi finalmente aceitou o MCP no fim de setembro e o transformou em recurso de destaque do Pi 1.0 em 1º de outubro — nos seus próprios termos: as ferramentas MCP rodam por meio de uma ferramenta de script isolada em sandbox chamada “Codemode”, para que seus esquemas não ocupem a janela de contexto. Um fork, oh-my-pi, empacota uma configuração com tudo incluído para quem quer o núcleo do Pi sem montá-lo do zero.

Onde ele é mais fraco: por projeto, quase tudo. Não há nenhum sistema de permissões — o Pi roda com os direitos da sua conta e não pergunta antes de cada chamada de ferramenta — por isso a própria documentação dele recomenda executá-lo em um contêiner. A Earendil também disse que alguns recursos futuros de valor agregado serão source-available e alguns recursos corporativos serão proprietários, embora o próprio Pi continue MIT.

Veredito: o harness que você deve escolher se quer entender e ser dono de cada linha do seu agente. Execute-o em um contêiner.

Cline — o favorito do VS Code, agora em todo lugar

O que é: um dos agentes de codificação de código aberto originais para o VS Code, agora também um plugin para JetBrains, um CLI reconstruído sobre um novo SDK para a versão 3.0, um SDK Node (@cline/sdk) para construir seus próprios agentes, e um quadro Kanban web para executar vários agentes. Apache-2.0 e cerca de 68.000 estrelas.

Pontos fortes: qualquer modelo, inclusive os locais; uma separação clara entre planejar e agir, em que o modo de planejamento agora bloqueia de forma rígida comandos de shell que editam arquivos; subagentes que executam chamadas de ferramentas em paralelo; “equipes de agentes”; suporte a ACP; e um comando cline history --json para usar em scripts. ClinePass, uma assinatura que cobre o uso de modelos, agora está disponível para todo usuário de CLI.

Fique atento a: o --yolo , que o próprio texto de ajuda diz para usar apenas em ambientes com sandbox.

Veredito: o agente de código aberto mais consolidado para o seu editor.

Kilo Code — o OpenCode dentro da sua IDE, agora da Anaconda

O que é: um agente de codificação de código aberto para VS Code e JetBrains, com um CLI e um Cloud Agent. Ele começou como um fork do Roo Code, mas desde então o Kilo reconstruiu seu CLI e sua extensão para VS Code sobre o OpenCode — o próprio FAQ dele chama o Kilo CLI de “um fork do OpenCode”. Licenciado sob MIT, cerca de 28.000 estrelas, CLI 7.8.15 (19 de outubro).

A notícia: A Anaconda adquiriu o Kilo em julho. Na época, o Kilo disse que mais de três milhões de desenvolvedores encaminhavam perto de dez trilhões de tokens por mês por ele, em mais de 500 modelos de mais de 60 provedores. O argumento da Anaconda é governança: codificação com IA neutra em relação a modelos, que as empresas podem controlar.

Veredito: se você gosta do motor do OpenCode mas quer ele dentro do VS Code ou do JetBrains, com um dono corporativo por trás, é este.

goose — o agente mantido por uma fundação

O que é: o agente de código aberto que a Block lançou em 2025 e doou em abril para a Agentic AI Foundation (AAIF) na Linux Foundation, onde fica ao lado do MCP e do AGENTS.md. Apache-2.0, cerca de 55.500 estrelas, com um aplicativo desktop nativo para macOS, Linux e Windows, um CLI e uma API integrável.

Pontos fortes: extensibilidade com foco em MCP (o goose foi um dos primeiros a adotar o MCP), “receitas” compartilháveis que empacotam um fluxo de trabalho, qualquer modelo, inclusive os locais, via Ollama, e governança neutra. Uma beta do goose 2.0 com uma nova arquitetura está disponível desde abril; a linha estável atual é a 1.55.

Veredito: uma boa escolha para organizações que querem um agente governado por uma fundação, e não por uma empresa.

Crush — o agente nativo de terminal da Charm

O que é: o agente de codificação da Charm, a empresa por trás de boa parte do ecossistema moderno de interface de terminal em Go. Cerca de 28.000 estrelas, versão 0.98.1. Ele é licenciado sob FSL-1.1-MIT — source-available agora, passando para MIT depois de dois anos — em vez de uma licença de código aberto padrão.

Pontos fortes: ele usa servidores de linguagem para contexto de código (algo que o OpenCode v2 não tem hoje), oferece suporte a MCP via stdio, HTTP e SSE, permite trocar de modelo no meio da sessão mantendo o contexto e roda em uma variedade incomum de plataformas, do Windows e macOS ao Android e aos BSDs.

Veredito: um agente de terminal bonito e rápido para quem se importa com a sensação das ferramentas. Confira a licença se você pretende construir um produto em cima dele.

OpenHands — de aplicativo de agente a SDK de agentes

O que é: o projeto que nasceu como OpenDevin. Licenciado sob MIT no núcleo (o repositório também traz componentes com licença separada), cerca de 91.500 estrelas, e cada vez mais uma plataforma para construir agentes: o OpenHands Software Agent SDK (1.57.0, em 21 de outubro) é baixado quase um milhão de vezes por semana no PyPI. A GUI local agora roda como agent-canvas, e cada conversa pode ter seu próprio sandbox Docker. O OpenHands Cloud e o Enterprise rodam isso para você.

O problema: o OpenHands CLI independente não recebe lançamento desde 1.16.0, em 8 de maio. A energia está no SDK e na GUI.

Veredito: escolha se você quer construir seu próprio produto de agentes ou quer isolamento Docker por conversa já pronto de fábrica.

Aider e cecli — o pioneiro e seu fork

Aider praticamente inventou o programador parceiro de terminal: commits no git para cada mudança, um mapa do repositório, modo arquiteto/editor e benchmarks que todo o setor usava. Ainda tem cerca de 50.000 estrelas e uma licença Apache-2.0. Mas seu último lançamento no PyPI, 0.86.2, saiu em 12 de fevereiro de 2026, cerca de 500 pull requests estão abertos, e uma issue no GitHub de janeiro perguntando sobre o futuro do projeto não recebeu resposta de nenhum mantenedor.

A energia migrou para cecli (antes “Aider CE”), um fork da comunidade que adiciona modo agente, subagentes e suporte a MCP. Ele lançou 1.9.0 em 17 de outubro, com candidatos de lançamento 1.10 já na sequência.

Veredito: se você adora o fluxo de trabalho do Aider’s, use o cecli. Se quer um agente moderno, use um dos harnesses acima.

Sumiram em 2026: Roo Code e Continue

• Roo Code foi encerrado em 15 de maio de 2026 e arquivou seu repositório. Seu README aponta os usuários para ZooCode, um fork da comunidade, e para Cline, onde o Roo começou. O Kilo, ele próprio nascido do Roo, também vem cortejando seus usuários.
• Continue, o assistente de código aberto para VS Code e JetBrains, foi contratado em bloco pelo Cursor em junho. Os usuários tiveram até 15 de julho para exportar seus dados. Seu lançamento final 2.0.0 removeu a telemetria, e o código continua disponível sob Apache-2.0 para quem quiser fazer um fork.

---

Parte 6 — Hermes Agent e os agentes que aprendem

A maioria dos harnesses de codificação esquece você no instante em que a sessão termina; na melhor das hipóteses, lembra do seu projeto por meio de um AGENTS.md arquivo. Uma pequena família de agentes é construída ao contrário — em torno da memória de longo prazo — e por acaso é muito boa em código.

Hermes Agent — o agente que aprende com você e programa de verdade

O que é: o agente que se aprimora da Nous Research’s. Licenciado sob MIT, cerca de 254.000 estrelas no GitHub — mais que o OpenCode — e um dos três objetos da minha OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw comparação. Você fala com ele pelo terminal, pelo aplicativo Hermes Desktop, por mais de 20 plataformas de mensagens ou pelo seu editor. Ele mantém uma memória pequena e curada de você (USER.md) e do seu ambiente (MEMORY.md), pesquisa suas próprias conversas passadas, escreve novas habilidades para si depois de tarefas difíceis e as refina na vez seguinte.

Por que ele entra numa comparação de harnesses de codificação:

• Servidores de linguagem de verdade. O Hermes roda pyright, gopls, rust-analyzer, o servidor de linguagem TypeScript e cerca de vinte outros, e devolve os diagnósticos deles após cada edição — algo que o OpenCode v2 não faz hoje.
• Redes de segurança de código: checkpoints com /rollback, suporte a git worktree e contexto de projeto de AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules ou o próprio .hermes.md.
• Trabalho paralelo e com scripts: até dez subagentes ao mesmo tempo por padrão, além de execute_code, o que permite que o modelo escreva um script Python que chama as próprias ferramentas do Hermes em um único turno.
• Ele delega a outros harnesses. O Hermes vem com skills incluídas para passar trabalhos de código a OpenCode, Claude Code ou Codex, então você pode mandar uma mensagem do seu celular — “use o OpenCode para adicionar paginação à API de pedidos e me envie o diff” — e ele conduz o especialista para você.
• Ele roda em qualquer lugar: backends de terminal integrados para seu notebook, Docker, SSH, Modal, Daytona e Vercel Sandbox, com outros disponíveis como plugins. Alguns hibernam quando ociosos e custam quase nada.
• Ele fala ACP, então ele também funciona como agente dentro do VS Code, do Zed e dos editores JetBrains.

O que há de novo: v0.22.0, “The Threshold Release” (13 de outubro), foi seu maior lançamento até hoje: uma primeira execução que se configura sozinha em um modelo de teste gratuito, conectores para apps como Linear e Notion, modelos locais com um clique via llama.cpp, pacotes de desktop assinados e uma listagem na Microsoft Store, um catálogo de cerca de 600 plugins revisados, suporte às famílias Claude 5.5, GPT-6 e Gemini 4, login por gerenciador de senhas para seu agente de navegador, uma “Bot Screen” que você pode assumir e comando ao vivo de subagentes. As versões de correção vieram rápido; v0.22.4 (21 de outubro) adicionou entradas de catálogo para sandboxes bubblewrap e Apptainer e um importador que agora consegue trazer uma configuração do Cursor.

Onde ele é mais fraco: é o que tem mais peças móveis de tudo aqui, seu caminho mais suave passa pelo Portal pago da Nous, e sua própria política de segurança é direta: “A única fronteira de segurança contra um LLM adversário é o sistema operacional.” Coloque seu terminal em um backend isolado antes de deixá-lo ler e-mail ou a web.

Veredito: não é o agente que eu apontaria primeiro para um repositório — mas é a melhor recepção para um. Eu o uso junto com o OpenCode, não no lugar dele.

Letta Code — a memória como produto

O que é: um agente de código da Letta, a empresa por trás do MemGPT. Apache-2.0, versão 0.34.20, e um dos projetos que mais rápido avançam neste artigo: 32 versões estáveis em 30 dias.

O que muda: as sessões pertencem a agentes persistentes que reescrevem o próprio contexto com o tempo. /init faz o agente estudar seu código e formar memórias; /remember faz com que ele reflita e aprenda; /sleeptime deixa ele “sonhar” entre sessões; e MemFS rastreia sua memória no git, com sincronização opcional para seu próprio repositório no GitHub. Ele aprende skills reutilizáveis a partir de tarefas concluídas, pesquisa em todas as suas mensagens passadas, executa subagentes em segundo plano, mantém agendamentos e heartbeats, e pode ser acessado pelo Slack, Telegram ou Discord. Funciona com a maioria dos modelos.

Evidências: A Letta disse em dezembro de 2025 que o Letta Code era o principal harness de código aberto independente de modelo no Terminal-Bench, e a Winder.AI cita que ele superou o Claude Code no Terminal-Bench 2.0 com o mesmo modelo Claude. Não encontrei nenhuma entrada dele no Terminal-Bench 4.0 nem no Coding Agent Index.

Veredito: a alternativa mais interessante ao Hermes para desenvolvedores que querem a memória no centro do seu agente de código, e não como complemento.

OpenClaw — não é um harness de codificação, mas o maior hospedeiro deles

O OpenClaw, a plataforma de assistente auto-hospedada com cerca de 392.000 estrelas, não tenta superar o Claude Code em código. Em vez disso, ele hospeda harnesses de codificação: plugins controlam o loop app-server do Codex da OpenAI, o SDK do GitHub Copilot e o executável do Claude Code instalado, e via ACP ele pode vincular uma conversa a uma sessão do OpenCode com /acp spawn opencode. Seu próprio núcleo de agente é construído sobre o Pi. A Anthropic disse que ferramentas construídas sobre seu Agent SDK, entre elas o OpenClaw, podem usar o crédito programático mensal de um plano Claude. Meu guia do OpenClaw cobre a configuração.

---

Parte 7 — Os harnesses dos laboratórios de modelos abertos: DeepSeek, Qwen, Kimi, Mistral e Z.ai

Um ano atrás, laboratórios de pesos abertos lançavam modelos e deixavam a comunidade encontrar harnesses para eles. Em 2026 eles aprenderam o que a Anthropic e a OpenAI já sabiam: um modelo é julgado pelo agente em que roda. Então todos construíram um.

DeepSeek Harness — “tudo é um plugin”

O que é: o agente de código aberto da DeepSeek, lançado como v0.1 em 13 de agosto junto com o DeepSeek V4-Pro. Licenciado em MIT, invocado como dsh, e construído sobre o Cordis framework de plugins, onde literalmente tudo — modelos, ferramentas, skills, sessões, sandboxes, sistemas de arquivos, o próprio loop do agente, orquestração e a interface do usuário — é um plugin intercambiável.

Como você usa: npx @deepseek-ai/dsh web inicia uma interface web local na sua própria máquina; há também um comando headless, um SDK Python e apps de desktop para macOS e Windows. Ele inspeciona repositórios, edita arquivos, executa comandos de shell, pesquisa na web, mantém planos, invoca skills, delega a subagentes e aplica políticas de aprovação. Os modos vão de um agente de código completo a um mínimo, além de um modo “creator” para montar seus próprios perfis de agente. Subagentes e equipes de agentes ainda são plugins experimentais.

Os números: sobre 252.000 estrelas no GitHub em dez semanas — mais que o OpenCode — e cerca de 300.000 downloads no npm por semana. E ainda está em pré-lançamento: a build mais recente é 0.2.1-rc.2 (17 de outubro), todas as builds publicadas no npm desde o lançamento foram alpha ou release candidate, e o repositório avisa em letras maiúsculas que haverá mudanças que quebram compatibilidade.

Modelos: DeepSeek V4 Pro e Flash por padrão, com esforço de raciocínio por sessão; endpoints compatíveis da Anthropic, da OpenAI e personalizados, incluindo locais, podem ser configurados.

Veredito: a arquitetura mais ambiciosa deste artigo e o lar natural para os modelos próprios e muito baratos da DeepSeek — mas trate como prévia. Se você está na UE, pense bem antes de enviar código de cliente para a API própria da DeepSeek, que processa dados na China; um provedor hospedado na UE ou pesos locais evitam isso.

Qwen Code — o descendente do Gemini CLI que não parou de crescer

O que é: o agente de código aberto da Alibaba, que nasceu adaptado do Gemini CLI e há muito seguiu o próprio caminho. Apache-2.0, cerca de 27.000 estrelas, versão 0.26.0 (21 de outubro).

Pontos fortes: genuinamente independente de modelo — APIs da OpenAI, Anthropic, Gemini e Qwen, outros provedores e modelos locais via Ollama ou vLLM, alternáveis em tempo de execução. Memória automática, skills geradas automaticamente, subagentes e equipes de agentes, MCP, um modo headless para CI, um experimental qwen serve daemon, suporte a IDE para VS Code, Zed e JetBrains, um app de desktop, SDKs para TypeScript, Python e Java, e bots de chat para Telegram, DingTalk, WeChat e Feishu. Sua “Agent Arena” roda vários modelos na mesma tarefa para você compará-los.

O problema: o nível gratuito que o tornou famoso acabou. O acesso OAuth gratuito do Qwen terminou em 15 de abril de 2026; a equipe disse que a demanda ficou cara demais para uma equipe pequena sustentar. Agora você usa sua própria chave, roda modelos locais ou paga pelo plano de código do Alibaba Cloud.

Veredito: um dos harnesses de código aberto mais completos em recursos disponíveis, e um excelente lar para o Qwen e outros modelos abertos.

Kimi Code — a reescrita da Moonshot

O que é: o sucessor do Kimi CLI original em Python da Moonshot AI, agora arquivado. O Kimi Code é escrito em TypeScript, distribuído como binário único ou pacote npm, tem licença MIT e chegou à versão 2.3.0 em 21 de outubro.

Pontos fortes: início rápido, uma interface de terminal pensada para sessões longas, entrada de vídeo para que o agente possa assistir a uma gravação de tela de um bug, configuração de MCP por conversa com /mcp-config, um marketplace de plugins que mostra os níveis de confiança de imediato, subagentes coder, explore e plan isolados, hooks de ciclo de vida que podem bloquear chamadas de ferramenta arriscadas, e integração com editores via ACP (kimi acp). Ele funciona com modelos Kimi por padrão e pode ser apontado para APIs no estilo OpenAI, Anthropic ou Google, incluindo endpoints auto-hospedados.

Preços: o agente é gratuito; o uso do Kimi K3 vem por uma assinatura Kimi (Plus US$ 19, Pro US$ 39, Max US$ 99, Ultra US$ 199 por mês em meados de outubro) ou por uma chave de API da Moonshot.

Veredito: o lar natural para o Kimi K3, e um harness bem-feito por si só.

Mistral Vibe 3.0 — o harness europeu ganha uma reescrita

O que é: o agente de código aberto da Mistral, Apache-2.0. A versão 3.0 saiu em 19 de outubro e é um corte limpo: a interface legada em Python sumiu e o vibe sempre inicia um novo Rust terminal UI; toda sessão roda em um único “Unified Harness”; o modo de plano foi removido; e um app de desktop complementar pode importar projetos e sessões de outros agentes de código durante a configuração inicial. Agora exige Python 3.14 ou mais recente. A 3.0.1 veio um dia depois.

Pontos fortes: subagentes (uma ferramenta de tarefa mais um agente explore somente leitura), skills no formato Agent Skills, MCP via stdio e HTTP com OAuth, ACP para editores, /branch para bifurcar uma conversa em uma nova sessão, e um interruptor de administrador para desativar o MCP em toda uma organização.

Modelos: os próprios da Mistral, como o Mistral Medium 3.5.

Veredito: a escolha óbvia para equipes europeias que padronizam na Mistral, e vale acompanhar agora que a reescrita em Rust terminou. Se você dependia do modo de plano, teste antes de atualizar.

ZCode e o GLM Coding Plan — a estratégia de duas vias da Z.ai

A Z.ai vende sua própria IDE de desktop, ZCode (a versão 3.2.2 era a atual em julho; macOS e Windows, com Linux em beta), que ela vende como o harness oficial para o GLM, com fluxos de trabalho multiagente e controle remoto pelo WeChat, Feishu ou Telegram. Mas o movimento mais inteligente da Z.ai é o GLM Coding Plan, que funciona em mais de 20 harnesses, incluindo Claude Code, Codex, OpenCode e Cursor, e um agente do GLM Coding Plan está listado no registro ACP.

O GLM-5.3 é o modelo de pesos abertos mais forte nos dois quadros de benchmark da Parte 2: 41,8% no Terminal-Bench 4.0 dentro do Claude Code e 54 no Coding Agent Index dentro do OpenCode. O plano custa US$ 18 (Lite), US$ 80 (Pro) ou US$ 168 (Max) por mês em meados de outubro, menos no pagamento anual — e o GLM Coding Plan pelo meu link de afiliado dá mais 10% de desconto. (Link de afiliado — veja a divulgação no topo.) Para saber mais sobre os próprios modelos, veja meu Comparativo Kimi K3 vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 e GLM-5.3-Flash vs MiniMax M3 no OpenCode.

MiniMax Code e CodeBuddy Code

Mais dois laboratórios têm agentes no registro ACP. MiniMax Code é novo e ainda no começo (versão 0.2.7); as assinaturas de programação “M Plan” da MiniMax, cobradas anualmente a partir de US$ 220 por ano, também funcionam no Claude Code, Codex, Cursor e OpenCode. O da Tencent Cloud CodeBuddy Code é tudo menos inicial: versão 2.172.1, 20 versões estáveis nos últimos 30 dias e cerca de 130.000 downloads no npm por semana, embora sob uma licença personalizada e não uma de código aberto padrão.

---

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

As duas últimas famílias vêm de empresas cujo produto principal é outra coisa — um editor, um host de código, um terminal ou uma plataforma — e cujos agentes de terminal são feitos para manter você dentro dele.

GitHub Copilot CLI — o agente que sua empresa talvez já pague

O que é: o agente de terminal do GitHub, disponível em geral desde o fim de fevereiro e agora na 1.0.102 (21 de outubro), com 14 versões estáveis no último mês e mais de um milhão de downloads no npm por semana.

O que ele faz bem:

• Agentes especializados e uma segunda opinião. Agentes integrados para explorar um código e executar tarefas, além do Rubber Duck (disponível em geral desde junho), um agente revisor que critica os planos, designs, código e testes do agente principal antes que ele continue. Você pode chamá-lo você mesmo com /rubber-duck.
• Autopilot (experimental) continua trabalhando até uma tarefa terminar; agendamento de prompts (/every 30m run the frontend tests, também experimental) repete um prompt ou uma skill em um intervalo.
• Suporte a servidor de linguagem para ir para a definição e diagnósticos — você mesmo instala os servidores — e MCP, com o próprio servidor MCP do GitHub integrado.
• Seus próprios modelos também. Desde abril a CLI suporta traga sua própria chave e modelos locais, e desde 7 de outubro /model lista automaticamente modelos de uma instância Ollama em execução ao lado dos modelos na nuvem do Copilot. O GitHub observa que escolher um modelo local não desliga por si só a telemetria nem os recursos de nuvem; o modo offline é uma opção separada.
• Entrada de voz processada localmente, uma interface de terminal redesenhada com modos de cor acessíveis, e suporte ACP para editores.
• Uma casa no desktop. O GitHub Copilot app, lançado em prévia técnica na Microsoft Build em junho, roda cada sessão de agente em seu próprio worktree git, acompanha pull requests pelo CI até o merge, e fica ao lado do agente na nuvem do Copilot, que pode rodar em um agendamento ou em eventos do GitHub.
• Encanamento corporativo: os donos da organização podem desligar a CLI, e os administradores recebem métricas de uso das sessões de terminal.

Preços: desde 1º de junho, o Copilot cobra o trabalho dos agentes em créditos de IA valendo um centavo cada. Grátis inclui uso limitado de agentes na CLI; Pro custa US$ 10 por mês com 1.500 créditos, Pro+ US$ 39 com 7.000, e o novo Max US$ 100 com 20.000. As completações de código continuam ilimitadas. Os modelos vêm de um catálogo multivendor — OpenAI, Anthropic, Google, xAI e outros.

Veredito: se sua empresa já paga pelo Copilot, comece por aqui; só o Rubber Duck já é uma boa ideia que outros harnesses deveriam copiar.

Cursor CLI — o agente do editor, agora da SpaceX

O que é: o agente do Cursor no terminal (curl https://cursor.com/install -fsS | bash), com um modo headless para scripts, uma integração com GitHub Actions, um modo shell com verificações de segurança e MCP. Seu menu de modelos mistura os próprios do Cursor Composer 2.5 com modelos de fronteira — entre eles Grok 4.7, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1, GPT-5.6 Sol e Gemini 3.1 Pro — e os agentes na nuvem do Cursor assumem trabalhos mais longos.

O que mudou em 2026: quase tudo ao seu redor. A SpaceX concordou em junho em comprar o Cursor por US$ 60 bilhões em ações, depois de se fundir com a xAI; desde então a Bloomberg Law noticiou que o negócio foi concluído. O Cursor absorveu Continue no mesmo mês, e revelou o Origin, um rival nativo de agentes do GitHub para hospedagem de código. Então, em meados de outubro, sua página pública de preços foi refeita em torno de um combo Grok e X.

Os novos preços — conforme capturado da página do Cursor em 19 de outubro pelo rastreador PricingSaaS, que não cita nenhum anúncio do Cursor — vão do Grátis, Plus por US$ 8 (um pool de uso compartilhado entre Cursor e Grok, só com modelos Grok), Premium por US$ 30 (quatro vezes o uso do Plus, agentes na nuvem, automações, revisões de código do Bugbot e modelos de terceiros pelo preço de tabela da API), Super por US$ 100 e Ultra por US$ 200, com o Teams a partir de US$ 30 por assento. O antigo nível Pro de US$ 20 sumiu da página. Confira a página atual antes de comprar; o próprio rastreador sinaliza algumas inconsistências.

Segurança: O padrão recomendado do Cursor, Auto-review, roda comandos da lista de permissões na hora, coloca outros comandos de shell em sandbox onde pode no macOS e no Linux, e envia o resto para um classificador. Ele também teve duas das CVEs notáveis de agente de 2026, ambas corrigidas: CVE-2026-26268, em que uma injeção de prompt podia plantar um hook do git, e CVE-2026-48124, em que hooks do Claude definidos no workspace rodavam sem aprovação.

Veredito: um agente forte dentro de uma empresa cuja direção agora está atrelada aos modelos da xAI. Se você quer modelos de fronteira que não sejam Grok, vai pagá-los pelas tarifas de API nos novos planos.

JetBrains Junie CLI — o fabricante da IDE fica independente de modelo

A JetBrains transformou seu agente dentro da IDE em uma Junie CLI independente de LLM em março. Roda no terminal, dentro de qualquer IDE, em CI e no GitHub ou GitLab; funciona com modelos OpenAI, Anthropic, Google e Grok; suporta traga sua própria chave para evitar taxas de plataforma; importa configurações do Claude Code e do Codex com um clique; e oferece suporte a diretrizes, agentes personalizados, skills, comandos e MCP. Está disponível por meio de licenças do JetBrains AI (AI Pro a partir de US$ 10 por mês para pessoas físicas) e consta no registro do ACP.

Veredito: a escolha natural para equipes que vivem no IntelliJ, PyCharm ou WebStorm e querem um agente só entre IDE e terminal.

Kiro — o agente da AWS que começa pela especificação

Da AWS, o Kiro junta uma IDE a uma Kiro CLI em torno de desenvolvimento “spec-driven”: o agente escreve requisitos, um design e uma lista de tarefas antes de escrever código. É baseado em créditos — Grátis (50 créditos), Pro US$ 20 (1.000), Pro+ US$ 40, Pro Max US$ 100 e Power US$ 200 (10.000), com créditos adicionais a US$ 0,04 — e cada modelo consome créditos com um multiplicador diferente: nos números de setembro, o Claude Opus 5.5 custava 2× a linha de base e o GPT-5.6 Sol, 4,4×. Funciona em editores compatíveis com ACP, mas seus termos restringem o uso da assinatura por alguns harnesses de terceiros não relacionados.

Veredito: boa para equipes que querem estrutura antes do código, especialmente na AWS. Fique de olho nos multiplicadores.

Devin — o sucessor do Windsurf, a plataforma da Cognition

A Cognition concluiu este ano sua reforma do Windsurf: o editor agora é o Devin Desktop, seu antigo agente Cascade foi removido em favor do Devin Local, e o mesmo agente roda no terminal como Devin CLI e remotamente no Devin Cloud. Seu recurso principal é o Fusion, que combina um modelo principal com um “sidekick” — as próprias notas da Cognition sugerem o GPT-6 Astra como principal com seu SWE-2 ao lado. O Devin Desktop também pode hospedar outros agentes via ACP, rodar agentes em máquinas remotas por SSH, e — notavelmente — deixar assinantes elegíveis do ChatGPT Plus e Pro cobrar o uso do GPT no seu plano ChatGPT. Os planos vão do Grátis a Pro (US$ 20) e Max (US$ 200), com planos de equipe acima. O ranking da Morph, citando a Artificial Analysis, coloca o Fusion CLI do Devin em 61,7 no Coding Agent Index, a poucos pontos do melhor resultado do Codex.

Veredito: uma plataforma séria para equipes que querem agentes locais, de terminal e de nuvem de um único fornecedor.

Factory Droid — missões para equipes

Droid da Factory (CLI 0.247.0, lançado em 22 de outubro; 32 versões estáveis em 30 dias) é o agente mais corporativo daqui: um desktop Factory App, o CLI e o SDK do Droid, máquinas de nuvem gerenciadas (“Droid Computers”), além de Missions de longa duração rastreadas no Mission Control, Automações, revisão de código e um AutoWiki. Ele alterna entre modelos de fronteira e de pesos abertos, permite BYOK até um limite, e recorre a um pool de pesos abertos do “Droid Core” quando seu uso padrão acaba. Planos: Pro US$ 20, Plus US$ 100, Max US$ 200, e um Teams plano a US$ 60 por mês mais US$ 40 por assento. Não há plano gratuito. A Factory teria captado US$ 200 milhões com avaliação de US$ 5 bilhões em setembro.

Veredito: feito para organizações de engenharia que querem agentes trabalhando em um backlog, não para pessoas em busca de um CLI barato.

Amp — “agentes além do código”, cobrados a preço de custo

Amp, que nasceu dentro da Sourcegraph, entrega continuamente — 223 builds com data e hora no npm nos últimos 30 dias. Começou com um nível gratuito com anúncios em 2025, que desde então foi pausado, e agora oferece um Hobby plano a US$ 0 (traga sua própria chave ou vincule outra assinatura, como o ChatGPT), Megawatt a US$ 20 e Gigawatt a US$ 200 por mês, mais créditos cobrados por uso, com sem acréscimo sobre os preços dos provedores para pessoas físicas. Os “Orbs” — ambientes de execução hospedados da Amp, cobrados por minuto — deixam os agentes rodar sem seu notebook. Em um relato de cliente da OpenAI em 14 de outubro, o CEO da Amp, Quinn Slack, disse que os modelos da OpenAI respondem pela maior parte dos tokens da Amp. Subagentes e um “oráculo” para problemas difíceis fazem parte do agente; o suporte a ACP vem por um wrapper.

Veredito: um agente comercial bem acabado, com preços honestos; bom se você quer que outra pessoa cuide da infraestrutura.

Warp — o terminal que abriu o próprio código

Warp abriu o código do seu cliente em 28 de abril — o framework de interface sob MIT, o resto sob AGPL-3.0 — com a OpenAI como patrocinadora fundadora do projeto de código aberto. Tem cerca de 64.000 estrelas, um agente integrado e espaço para os agentes de CLI que você já usa, como Claude Code, Codex e Gemini CLI. Sua Oz plataforma roda agentes na nuvem que fazem triagem de issues, escrevem especificações, implementam mudanças e revisam pull requests — publicamente, no próprio código da Warp. A Warp diz que quase um milhão de desenvolvedores a usam. Em agosto, seus planos começavam em Build, US$ 20 por mês (US$ 18 na cobrança anual) com 1.500 créditos, até Max a US$ 200.

Veredito: o melhor terminal para hospedar outros harnesses, com um agente competente próprio.

A cauda longa: Auggie e mais uns 30

Da Augment, o Auggie CLI — construído em torno do seu “context engine” de código — ainda é desenvolvido diariamente, com pré-lançamentos noturnos, embora sua última versão estável (0.36.0) seja de 21 de agosto, e a Augment tenha reduzido seus preços para menos planos no fim de agosto. Além dele, o registro ACP lista agentes da IBM (Bob), Snowflake (Cortex Code), Poolside, Qoder, LangChain (DeepAgents) e mais de uma dúzia de independentes. Se um agente do qual você nunca ouviu falar aparece no seletor de agentes do seu editor, é por isso.

---

Parte 9 — As grandes tabelas comparativas

Mostrar imagem Onze dos dezesseis têm licença MIT ou Apache, e a maioria deles roda qualquer modelo. Todos os cinco harnesses proprietários vêm com agentes hospedados na nuvem e planos pagos.

Quem vence em cada categoria

Categoria	Vencedor	Segundo lugar	Por que
Resultados brutos	Claude Code	Codex	Maior pontuação no Coding Agent Index (68) e primeiro lugar no Terminal-Bench 4.0 (64,8% com Opus 5.5)
Resultados por dólar	Codex	OpenCode + um modelo aberto	63 no índice por US$ 1,04 por tarefa; o GLM-5.3 no OpenCode pontua 54 sem assinatura
Escolha de modelo	OpenCode v2	Kilo Code	mais de 75 provedores via models.dev; o Kilo encaminha para mais de 500 modelos
Modelos locais	OpenCode v2	Hermes Agent	Descoberta automática de Ollama, LM Studio e vLLM; o Hermes adiciona llama.cpp com um clique
Padrões seguros	Codex	Cursor	sandbox do sistema ativado por padrão; o modo padrão do Cursor isola comandos de shell quando pode
Extensibilidade	Claude Code	Pi	Skills, hooks, plugins, equipes de agentes e fluxos de trabalho roteirizados; o Pi deixa você reescrever tudo
Memória	Hermes Agent	Letta Code	Memória curada do usuário e do ambiente, busca de sessões e skills escritas pelo próprio agente
Integração com o editor	Cline	Kilo Code	Extensões de primeira linha para VS Code e JetBrains; Junie para equipes totalmente JetBrains
Equipes e governança	Copilot CLI	Factory Droid	Políticas da organização e métricas de uso dentro do GitHub; a Factory adiciona missions e controles corporativos
Agentes na nuvem	Codex	Claude Code	Codex na nuvem mais automações no app; sessões web e tarefas agendadas na nuvem do Claude Code
Ritmo de lançamentos	Letta Code, Factory Droid	Claude Code	32, 32 e 27 versões estáveis em 30 dias
Governança neutra	goose	OpenClaw (como host)	o goose é mantido pela Agentic AI Foundation da Linux Foundation; o OpenClaw, por uma fundação independente sem fins lucrativos
Início gratuito	OpenCode v2	Copilot CLI	Modelos gratuitos integrados; o plano Free do Copilot inclui o CLI

O resto do campo em uma tabela

Harness	Família	Licença	Mais recente	Veredito em uma linha
Grok Build	Laboratório de fronteira	Não informado	1.0.67 (registro ACP)	Maior ganho de harness no TB 4.0; incluído no SuperGrok e nos novos planos do Cursor
Devin (Desktop, CLI, Cloud)	Plataforma	Proprietário	Desktop 3.10.67	Sucessor do Windsurf; o Fusion combina dois modelos
Amp	Plataforma	Proprietário	Builds contínuos	Preços sem acréscimo, “orbs” hospedados
Warp	Plataforma	AGPL-3.0 / MIT	—	O melhor terminal para hospedar outros harnesses
Junie CLI	CLI de editor	Proprietário	ACP 3659.7.0	Agente JetBrains independente de modelo, com BYOK
Kiro	CLI de editor	Proprietário	—	Especificação primeiro, baseado em créditos
Crush	Código aberto	FSL-1.1-MIT	0.98.1	TUI bonita com servidores de linguagem
Letta Code	Aprende	Apache-2.0	0.34.20	Memória em primeiro lugar, contexto rastreado no git
OpenHands	Código aberto	MIT	SDK 1.57.0	Agora principalmente um SDK e uma GUI
cecli (fork do Aider)	Código aberto	Apache-2.0	1.9.0	Para onde foi o desenvolvimento do Aider
ZCode	Laboratório de modelos abertos	Não informado	3.2.2 (julho)	GLM IDE da Z.ai; o plano GLM também funciona em outros lugares
MiniMax Code	Laboratório de modelos abertos	Não informado	0.2.7 (registro ACP)	Inicial; o M Plan da MiniMax funciona em outros harnesses
CodeBuddy Code	Laboratório de modelos abertos	Custom	2.172.1	o agente veloz da Tencent Cloud
Auggie	CLI de editor	Custom	0.36.0 (estável)	Context engine; pré-lançamentos diários
Gemini CLI	Laboratório de fronteira	Apache-2.0	0.65.0	Apenas usuários corporativos e com chave de API paga desde 18 de junho

---

Parte 10 — Em números: estrelas, downloads e ritmo de lançamentos

Popularidade não é qualidade, mas mostra onde estarão a comunidade, os plug-ins e as respostas no Stack Overflow.

Mostrar imagem O DeepSeek Harness foi de zero a cerca de 252.000 estrelas em dez semanas. O Claude Code e o Copilot CLI ficam de fora porque seus repositórios públicos não contêm o código-fonte do produto.

Downloads semanais

Downloads de pacotes são um sinal ainda mais ruidoso que as estrelas — incluem execuções de CI, atualizações automáticas e ferramentas trazidas como dependências — mas mostram onde as pessoas realmente instalam as coisas.

Pacote	Harness	Downloads semanais	Ressalva
@openai/codex (npm)	Codex CLI	13,2 M	Builds específicos de plataforma são publicados como versões do mesmo pacote, o que provavelmente infla a contagem
@anthropic-ai/claude-code (npm)	Claude Code	6,4 M	npm install está obsoleto; instalações pelo instalador nativo não são contabilizadas
@earendil-works/pi-coding-agent (npm)	Pi	2,7M	Inclui o uso como dependência dentro de outros agentes
openclaw (npm)	OpenClaw	2,1 M
opencode-ai / @opencode/cli (npm)	OpenCode v1 / v2	2,1 M / 0,27 M	A v2 tem seu próprio pacote, criado em setembro
@github/copilot (npm)	Copilot CLI	1,1 M
openhands-sdk (PyPI)	OpenHands	0,97 M	O SDK, não o CLI
mistral-vibe (PyPI)	Mistral Vibe	0,37 M
@deepseek-ai/dsh (npm)	DeepSeek Harness	0,30 M
@google/gemini-cli (npm)	Gemini CLI	0,23 M	Apenas usuários corporativos e com chave de API desde junho
@tencent-ai/codebuddy-code (npm)	CodeBuddy Code	0,13 M
aider-chat (PyPI)	Aider	68 mil
@moonshot-ai/kimi-code (npm)	Kimi Code	52 mil
@qwen-code/qwen-code (npm)	Qwen Code	45 mil
cline (npm)	Cline CLI	43 mil	As instalações no VS Code são contadas separadamente pela Microsoft
@letta-ai/letta-code (npm)	Letta Code	41 mil

Fonte: api.npmjs.org e pypistats.org, números da última semana obtidos em 22 de outubro de 2026.

Dois números dessa tabela merecem uma segunda olhada. Os 2,7 milhões de downloads semanais do Pi estão inflados por outros softwares que o usam como engine — o que é, por si só, o sinal mais claro de que o “harness minimalista” virou infraestrutura. E os SDKs por trás dos grandes harnesses agora são baixados tanto quanto os próprios harnesses: o Claude Agent SDK foi baixado cerca de 7,3 milhões de vezes na semana até 22 de outubro e o SDK do Agent Client Protocol cerca de 4,3 milhões — as pessoas estão construindo seus próprios agentes sobre essas bases.

Quem ainda está lançando versões

Mostrar imagem Uma verificação aproximada de saúde. Pré-lançamentos ficam de fora, então DeepSeek Harness, Auggie e o beta 2.0 do goose parecem mais parados do que são.

Rápido não é automaticamente bom — 27 versões do Claude Code em um mês significam mudanças que você precisa acompanhar — mas zero também é um sinal. O Aider não lança nada desde fevereiro, e o CLI autônomo do OpenHands, desde maio.

---

Parte 11 — Quanto custa e a guerra das assinaturas

Os harnesses de código aberto são gratuitos. Todo o resto — e os modelos por trás de todos eles — custa dinheiro, e em 2026 como você paga se tornou tão importante quanto o quanto paga.

Mostrar imagem O nível de US$ 20 é quase universal. Os níveis sérios se concentram entre US$ 100 e US$ 200.

Os planos, lado a lado

Família de planos	Níveis (US$ por mês)	O que você recebe para programar	Em
Claude	Pro US$ 20 (US$ 17 anual) · Max 5× US$ 100 · Max 20× US$ 200 · Team US$ 20–US$ 125 por assento	Claude Code em todo lugar; limites compartilhados de cinco horas e semanais; crédito do Agent SDK US$ 20–US$ 200	22 de out, claude.com; Morph, 5 de out
ChatGPT	Grátis · Go US$ 8 · Plus US$ 20 · Pro US$ 100 / US$ 200 / US$ 500 · Business US$ 20–US$ 25	App, CLI, IDE e nuvem do Codex; o Pro não tem limite de cinco horas no momento	22 de out, OpenAI
GitHub Copilot	Grátis · Pro US$ 10 · Pro+ US$ 39 · Max US$ 100	CLI e agente de nuvem do Copilot, cobrados em créditos de IA (1.500 / 7.000 / 20.000)	mudança de junho; Morph, 5 de out
Cursor	Grátis · Plus US$ 8 · Premium US$ 30 · Super US$ 100 · Ultra US$ 200 · Teams a partir de US$ 30	Com Grok incluído; modelos de fronteira que não são Grok pelo preço da API a partir do Premium	Captura do PricingSaaS, 19 de out
Kiro	Grátis · Pro US$ 20 · Pro+ US$ 40 · Pro Max US$ 100 · Power US$ 200	De 50 a 10.000 créditos; os modelos consomem créditos em ritmos diferentes	Morph, 30 Sep
Factory	Pro US$ 20 · Plus US$ 100 · Max US$ 200 · Teams US$ 60 + US$ 40/assento	CLI, app e máquinas de nuvem do Droid; limite para BYOK	Listagens de terceiros
Devin	Grátis · Pro US$ 20 · Max US$ 200 · Teams a partir de US$ 80	Devin Desktop, CLI e Cloud	Firecrawl, 3 de ago.; AiCybr, 5 de ago.
Amp	Hobby US$ 0 · Megawatt US$ 20 · Gigawatt US$ 200 · pague conforme o uso	Sem acréscimo nos preços dos modelos para pessoas físicas	Preços do Amp conforme monitoramento em 17 de set.
Warp	Build US$ 20 · Max US$ 200	1.500 a 18.000 créditos	AiCybr, 5 de ago.
Grok Build	SuperGrok US$ 30	CLI do Grok Build e modelos Grok	Cobertura do lançamento em maio
OpenCode	Agent grátis · Go US$ 10 · Go Plus US$ 40 · Zen pague conforme o uso	Modelos abertos e de fronteira selecionados para o OpenCode (e como provedor em outros lugares)	OpenCode, 17 de out.
Nous Portal (Hermes)	Valores reportados: US$ 20 / US$ 100 / US$ 200	Mais de 300 modelos e o gateway de ferramentas da Nous	Composio, setembro

Todos os preços em dólares americanos, sem IVA. Na Alemanha e em grande parte da UE, contas pessoais costumam ter IVA adicional; alguns fornecedores cobram em euros com suas próprias taxas. Os preços mudam constantemente: confira antes de comprar.

Planos de codificação para modelos de pesos abertos

Plano	Preço (USD por mês)	Modelos	Funciona em
GLM Coding Plan (Z.ai)	Lite US$ 18 · Pro US$ 80 · Max US$ 168 (menos na cobrança anual)	GLM-5.3, GLM-5.3-Flash	Mais de 20 ferramentas, incluindo Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor e ZCode
Assinatura Kimi (Moonshot)	Plus US$ 19 · Pro US$ 39 · Max US$ 99 · Ultra US$ 199	Kimi K3	Kimi Code para desktop, CLI e plug-ins de IDE
MiniMax M Plan	A partir de US$ 220 por ano (cerca de US$ 18 por mês)	MiniMax M3.1 Flash Preview	Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode
Alibaba Cloud Coding Plan	Pro US$ 50 (o Lite fechou em março)	Qwen 3.7 e outros	Qwen Code, que direciona os usuários para ele; consulte a documentação da Alibaba para outros
DeepSeek	Sem plano; pague por token	Família DeepSeek V4	Qualquer harness com endpoint personalizado

Fontes: comparação de planos de codificação da Morph (preços verificados em 15 de outubro de 2026) e páginas dos fornecedores.

Se você optar pelo caminho do GLM, o GLM Coding Plan pelo meu link de afiliado dá 10% de desconto. (Link de afiliado — veja a divulgação no topo.) Confira se o tipo de chave corresponde ao provedor que você configurar: chaves do Coding Plan e chaves de API padrão não são intercambiáveis.

Assinaturas versus pagar por token

Os custos por tarefa do Coding Agent Index tornam o trade-off concreto. Cem tarefas de agente por mês ao preço do GPT-6.1 Sol no Codex custariam cerca de US$ 104 em taxas de API; ao preço do Sonnet 5.5 no esforço máximo do Claude Code, cerca de US$ 1.419. Essa diferença é exatamente o motivo de existirem assinaturas de US$ 100 e US$ 200 — e de os laboratórios as protegerem.

A guerra das assinaturas

A notícia mais importante sobre harnesses em 2026 não foi um recurso. Foi quem pode usar qual assinatura e onde.

• A Anthropic fechou a porta e depois abriu uma janela. No dia 9 de janeiro ela apertou as verificações para que os logins do Claude Pro e Max parassem de funcionar em harnesses de terceiros como o OpenCode; Thariq Shihipar, da Anthropic, disse que eles tinham “apertado nossas salvaguardas contra a falsificação do harness Claude Code”. Os termos para consumidores foram então atualizados para refletir isso. Em 13 de maio ela anunciou um crédito mensal do Agent SDK — US$ 20 no Pro, US$ 100 no Max 5×, US$ 200 no Max 20× — que cobre claude -p, GitHub Actions e ferramentas de terceiros criadas com o Agent SDK dela, a partir de 15 de junho. O uso interativo do Claude Code ainda conta nos limites normais. Os créditos não são transferidos.
• A OpenAI seguiu o caminho oposto. “Entrar com o ChatGPT” funciona no OpenCode, no Pi e em outros harnesses, e o programa Codex for Open Source da OpenAI lista vários deles. O Devin Desktop e o Amp também permitem vincular um plano do ChatGPT. Nada disso é contratual — mas, em 2026, tornou o plano do ChatGPT a assinatura mais portátil da codificação com IA.
• O Google restringiu o Gemini CLI. Usuários de planos de consumidor e do Google AI passaram para o Antigravity CLI em 18 de junho; apenas clientes empresariais e chaves de API pagas mantêm o Gemini CLI.
• O Cursor se atrelou à xAI. Os novos planos compartilham um único pool de uso entre os produtos Cursor e Grok e cobram o preço de tabela da API para modelos de fronteira que não são da Grok.
• O Kiro restringe o uso da sua assinatura por alguns harnesses de terceiros não relacionados.

A regra prática: se você quer trocar de harness livremente, pague pelos modelos por meio de uma chave de API, um roteador, um plano do ChatGPT ou um plano de codificação com modelos abertos — não por uma assinatura que só funciona no aplicativo de um fornecedor.

---

Parte 12 — Segurança: o que 2026 nos ensinou

Agentes de codificação leem texto não confiável — issues, READMEs, páginas web, comentários de pull request — e então agem com suas credenciais. Em 2026, essa combinação produziu um fluxo constante de CVEs, e quase todas seguiram um mesmo padrão.

Mostrar imagem As falhas mais graves deste ano não foram ataques exóticos a modelos. Foram arquivos confiáveis escritos por um agente que leu algo em que não deveria ter confiado.

O padrão, com exemplos reais

Uma análise de 2026 de nove registros de CVE envolvendo assistentes de codificação e um servidor MCP popular, feita pela empresa de segurança Stingrai, encontrou a mesma causa raiz em todos: um arquivo no diretório de trabalho é tratado como configuração confiável, a injeção de prompt faz o agente escrever esse arquivo, e ferramentas comuns — um hook do git, uma reinicialização, uma etapa de CI — o executam depois.

Harness	CVE	O que aconteceu	Corrigido em
Claude Code	CVE-2026-25725	O sandbox não protegia .claude/settings.json se ele não existisse na inicialização, então hooks injetados eram executados na reinicialização	2.1.2 (fevereiro)
Claude Code	CVE-2026-39861	Um processo no sandbox podia criar um symlink que um processo fora do sandbox seguia	2.1.64 (abril)
Claude Code	CVE-2026-55607	O tratamento de caminhos de worktree permitia sobrescrever arquivos de inicialização do shell	2.1.163 (julho)
Cursor	CVE-2026-26268	A injeção de prompt podia escrever hooks do git que eram executados fora do sandbox	2.5
Cursor	CVE-2026-48124	Hooks do Claude definidos no workspace eram executados sem aprovação	3.0.0
Gemini CLI	CVE-2026-12537	Em CI headless, os workspaces eram confiados automaticamente e --yolo ignoravam a lista de ferramentas permitidas	0.39.1
OpenCode (v1)	CVE-2026-22812	Execução remota de código sem autenticação pelo servidor local	1.0.216 (janeiro)

Em Black Hat USA em agosto, a Novee Security mostrou que uma única issue do GitHub, aberta por uma conta sem privilégios, podia executar código nos runners de CI dos próprios repositórios de agentes da Anthropic e do Google e sequestrar a próxima execução do agente nos da OpenAI — sempre usando a configuração padrão do fornecedor. O Claude Code recebeu uma correção de CVE na 2.1.163; o Gemini CLI foi corrigido na 0.39.1; e a OpenAI separou as duas passagens do Codex que compartilhavam um checkout em jobs distintos e agora orienta os usuários a tratar arquivos de instrução de repositório como entrada não confiável.

Como cada harness isola comandos por padrão

• Codex: um sandbox em nível de SO ativado por padrão; o acesso à rede exige aprovação.
• Cursor: o modo Auto-review padrão coloca comandos de shell em sandbox quando possível, no macOS e no Linux.
• Claude Code: um sandbox em nível de SO para comandos de shell, desativado até você executar /sandbox; não disponível no Windows nativo.
• Antigravity CLI: pergunta antes de executar comandos por padrão, com um modo opcional que os executa em um contêiner isolado.
• OpenCode v2: regras ordenadas de permitir/perguntar/negar e políticas de negação rígida, sem sandbox de SO, e pastas fora do projeto permitidas por padrão.
• Hermes Agent: roda no host, a menos que você escolha um backend isolado como Docker, SSH, Modal ou Daytona.
• Pi: nenhum sistema de permissões; execute-o em um contêiner.
• Cline, Kimi Code e Copilot CLI: solicitações de aprovação por padrão, além de flags que as desativam (--yolo no Cline e no Kimi Code).

Seis hábitos que teriam amortecido a maioria das falhas de 2026

1. Atualize semanalmente. Todas as correções acima saíram em uma versão pontual — e o fluxo não parou: o Claude Code 2.1.309, publicado no final de 22 de outubro, corrigiu nove falhas de sandbox, permissão e isolamento em uma única versão.
2. Trate arquivos de instrução do repositório como não confiáveis — AGENTS.md, CLAUDE.md e qualquer configuração de agente commitada em um repositório.
3. Ative o sandbox, ou execute o agente inteiro em um contêiner ou máquina virtual.
4. Nunca use os modos yolo ou de aprovação automática fora de um ambiente descartável.
5. Mantenha as chaves de produção fora do ambiente do agente. Chaves de API separadas por agente, sem credenciais de deploy.
6. Restrinja os fluxos de trabalho de CI que pessoas de fora podem acionar, especialmente qualquer coisa que execute um agente com conteúdo de issues ou pull requests.

Se você executa agentes em um servidor Linux, comece pelo meu Checklist de segurança para servidor Debian.

---

Parte 13 — Os padrões que tornam a troca barata: MCP, ACP, AGENTS.md e Skills

A tendência mais tranquilizadora de 2026 é que os harnesses estão se tornando intercambiáveis. Quatro padrões fizeram a maior parte do trabalho:

• MCP (Model Context Protocol) para ferramentas. Todo harness em desenvolvimento ativo neste artigo o suporta — até o Pi, que resistiu até setembro — embora o Aider original ainda não; a especificação em si continua mudando — a versão mais recente do Devin Desktop adiciona suporte a revisão (desde 28 de julho de 2026). O MCP agora está sob a Agentic AI Foundation, ao lado de AGENTS.md e goose.
• ACP (Agent Client Protocol) para editores. Criado pela Zed com o Gemini CLI, ele permite que qualquer agente rode dentro de qualquer editor compatível com ACP, como Zed ou IDEs JetBrains, ou dentro de hosts como Devin Desktop e OpenClaw. O registro oficial lista 44 agentes — Claude Code, Codex, Pi e Amp por meio de adaptadores, e OpenCode, Copilot CLI, Cursor, Gemini CLI, Cline, Kilo, goose, Kimi, Qwen Code, Mistral Vibe, Junie, Devin, Factory Droid, Grok Build e muitos outros diretamente. Um rascunho da v2 publicado em julho reformula o fluxo de mensagens, diffs e solicitações de permissão, e o SDK TypeScript chegou à 2.0.0 em 19 de outubro.
• AGENTS.md para instruções. O Claude Code o lê no lugar de CLAUDE.md, o OpenCode v2 lê apenas AGENTS.md, e Pi, Antigravity CLI, Hermes e a maioria dos outros também o adotam.
• Agent Skills (SKILL.md , as pastas) para conhecimento prático. Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes, Pi, Antigravity CLI e Mistral Vibe todos os carregam, e vários leem as pastas uns dos outros — o OpenCode carrega .claude/skills e .agents/skills diretamente.

O que fazer com isso: coloque as regras do seu projeto em AGENTS.md, seus procedimentos reutilizáveis em .agents/skills, e suas ferramentas por trás do MCP. Aí, trocar de harness — ou rodar dois lado a lado — é trabalho de uma tarde, não um projeto de migração.

---

Parte 14 — Como instalar os principais harnesses, passo a passo

Cada comando abaixo foi verificado na documentação do próprio projeto ou no pacote dele no registro npm ou PyPI entre 22 e 25 de outubro de 2026. Escolha um ou dois; você não precisa de todos.

Passo 0 — O que você precisa primeiro

1. Git, e seu projeto em um repositório Git. Todo harness funciona melhor quando consegue ver um diff limpo — e quando você pode desfazer o trabalho dele. Baixe o Git em git-scm.com.
2. Um terminal moderno: Ghostty, WezTerm, Kitty, iTerm2, Warp ou Windows Terminal.
3. Node.js 22 ou mais recente para as instalações via npm (Pi e Kimi Code precisam da 22.19 ou mais recente). Baixe em nodejs.org. Claude Code, OpenCode, Hermes Agent e Antigravity CLI têm seus próprios instaladores de uma linha.
4. Pelo menos um modelo: uma assinatura (Claude, ChatGPT, Copilot), uma chave de API, um plano de codificação com modelos abertos ou um modelo local via 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

Depois, execute /sandbox dentro da sessão para ativar o sandbox de shell (macOS, Linux e WSL2), ou defina sandbox.enabled a true em ~/.claude/settings.json para que fique ativado em todas as sessões. O instalador nativo se atualiza sozinho; as instalações via Homebrew e WinGet não. Documentação: 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

O aplicativo desktop do Codex para macOS e Windows compartilha as sessões e configurações da CLI; veja o anúncio da OpenAI e o repositório de código aberto. Os planos e limites estão na página de preços do Codex da 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 do OpenCode, execute /connect para adicionar um provedor — uma chave de API, um login do ChatGPT ou do GitHub Copilot, OpenCode Go ou Zen — e /models para escolher um. Se o Ollama, o LM Studio ou o vLLM estiver rodando na porta padrão, o OpenCode o encontra automaticamente. Vindo da v1? Faça backup de ~/.config/opencode, depois execute opencode upgrade --major. Documentação: opencode.ai/v2/docs.

Uma política de permissões inicial razoável para opencode.jsonc na raiz do seu projeto — pergunte antes de qualquer comando de shell, permita os seguros, nunca faça 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"  }
  ]
}

A regra de typecheck substitui os diagnósticos de LSP que a v2 ainda não produz — troque pelos comandos da sua própria toolchain.

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…

No Windows, execute iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1) no PowerShell, ou instale o Hermes Desktop. Para passar tarefas de codificação ao OpenCode, confira se o comando opencode que o Hermes vê é o da v2 (which -a opencode). Documentação: hermes-agent.nousresearch.com/docs.

Antigravity CLI (o sucessor do Gemini CLI pela Google)

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

O guia de migração do Google cobre a migração de skills para .agents/skills e de servidores MCP para mcp_config.json. Se você tem uma chave de API paga do Gemini ou uma licença Gemini Code Assist Standard ou Enterprise, o Gemini CLI original ainda funciona: npm install -g @google/gemini-cli, depois 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

Você precisa de um plano do Copilot; o plano Free inclui uso limitado da CLI. Use /model para escolher um modelo — incluindo modelos locais do Ollama — e /rubber-duck para pedir uma segunda opinião ao agente revisor. Repositório: 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

O Pi não tem sistema de permissões, então execute-o em um contêiner ou uma VM descartável. Aponte-o para um provedor com uma chave de API ou uma assinatura compatível, adicione extensões e pacotes conforme necessário e leia o repositório do Pi para a API de extensões.

Qwen Code, Kimi Code e 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

Repositórios: Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe.

Cline, Kilo, DeepSeek Harness, Factory Droid e 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 as extensões de editor, procure por Cline ou Kilo Code no marketplace do VS Code ou do JetBrains. goose tem downloads para desktop e CLI em goose-docs.ai.

Deixe sua configuração portátil

Quaisquer que sejam os harnesses que você escolher, três arquivos tornam a troca entre eles indolor:

1. AGENTS.md na raiz do repositório, com seus comandos de build, teste e lint, convenções de código e as coisas que o agente nunca deve fazer. Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes, Pi, Antigravity CLI e a maioria dos outros o leem.
2. .agents/skills/<name>/SKILL.md para procedimentos repetíveis — “lançar uma nova versão”, “adicionar uma migração de banco de dados”. OpenCode, Antigravity CLI e outros leem esta pasta diretamente.
3. Seus servidores MCP documentados em um só lugar. Cada harness mantém seu próprio arquivo de configuração MCP, mas os comandos e URLs dos servidores são idênticos em todos.

Um AGENTS.md mínimo para começar:

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.

---

Parte 15 — Qual usar? Doze situações

Mostrar imagem Encontre a linha que combina com você. A maioria das pessoas acaba com dois: um harness principal e um para trabalho barato ou privado.

Se…	Comece com	Por que
Você quer as melhores pontuações e já paga pelo Claude	Claude Code	Melhores resultados no Coding Agent Index e no Terminal-Bench 4.0; os planos Max já incluem
Você quer o melhor resultado por dólar	Codex	Cinco pontos do índice atrás, por cerca de um catorze avos do custo por tarefa
Você quer um agente para todos os modelos, inclusive os locais	OpenCode v2	Mais de 75 provedores, modelos locais detectados automaticamente, gratuito e MIT
Você quer um agente que aprende com você e vive nos seus chats	Hermes Agent	Memória, habilidades escritas por ele mesmo, mais de 20 apps de mensagem; repassa a codificação para o OpenCode
Você quer o menor harness que você possa reescrever	Pi	Quatro ferramentas, um prompt de menos de 1.000 tokens, extensões para todo o resto
Sua empresa já paga pelo GitHub Copilot	Copilot CLI	Incluído desde o plano Free; políticas da organização e agente na nuvem integrados
Você vive no VS Code ou no JetBrains	Cline ou Kilo Code	Código aberto, qualquer modelo; Junie se sua equipe é toda JetBrains
Você quer modelos de pesos abertos e baratos	OpenCode + um plano de codificação	planos GLM ou MiniMax a partir de cerca de US$ 18; DeepSeek por token
Seu código não pode sair da empresa	OpenCode v2 ou goose, modelos locais	Aponte-os para Ollama ou llama.cpp; bloqueie provedores de nuvem por política
Você quer agentes trabalhando enquanto você dorme	Codex cloud, Claude Code, Factory ou Devin	Runners hospedados, agendamentos e pull requests esperando pela manhã
Você quer começar de graça	OpenCode, Copilot Free ou Antigravity CLI	Modelos grátis, um plano grátis ou o nível gratuito do Google
Você usava Aider, Roo Code ou Continue	cecli, ZooCode ou Kilo, Cline	Os forks ativos e os sucessores mais próximos

Alguns deles merecem mais uma frase.

“Melhor resultado por dólar” não é o mesmo que “mais barato”. A vantagem do Codex vem de fazer o mesmo trabalho em muito menos turnos e tokens. Se você já paga pelo ChatGPT Plus, o Codex não custa nada a mais até você atingir os limites — e você pode usar o mesmo login do ChatGPT dentro do OpenCode se preferir a interface do OpenCode.

“Modelos de pesos abertos baratos” significa um harness que não se importa com o modelo de quem ele executa. OpenCode, Kilo, Cline e Qwen Code rodam modelos de pesos abertos nativamente, e o Claude Code consegue por meio de endpoints compatíveis com a Anthropic. O GLM Coding Plan da Z.ai funciona em mais de 20 ferramentas e o M Plan da MiniMax no Claude Code, Codex, Cursor e OpenCode; a assinatura da Kimi é montada em torno do Kimi Code da própria Moonshot. O GLM-5.3 no OpenCode marcou 54 no Coding Agent Index — cerca de 80% da pontuação máxima.

“Não pode sair da empresa” tem tanto a ver com hardware quanto com software. Um modelo de codificação local capaz exige bastante memória; meu Guia de IA local no MacBook Pro M5 Pro 64 GB cobre o que cabe onde. Novo em construir com agentes? Comece com meu guia de vibe coding.

---

Parte 16 — Cinco configurações que funcionam

O melhor conselho deste artigo cabe em uma linha: use dois harnesses — um para o trabalho mais difícil, um harness aberto para todo o resto. Veja como isso fica em cinco orçamentos.

Configuração	Harnesses	Modelos	Aproximadamente por mês	Melhor para
Grátis	OpenCode v2, mais Copilot Free ou Antigravity CLI para uma segunda opinião	Modelos grátis do OpenCode, modelos locais via Ollama	US$ 0 (mais o hardware que você já tem)	Aprendizado, projetos paralelos, testar harnesses
Valor	Codex, mais OpenCode v2 conectado com o mesmo plano do ChatGPT	GPT-6.1 Sol; adicione o GLM-5.3 pelo GLM Coding Plan Lite	US$ 20–38	A maioria dos desenvolvedores solo
Power	Claude Code para o trabalho mais difícil, OpenCode v2 para todo o resto, Hermes Agent como recepção	Claude Opus 5.5 e Sonnet 5.5; OpenCode Go para modelos abertos	Cerca de US$ 210 (Max 20× + Go)	Quem programa com agentes o dia todo
Privado	OpenCode v2 ou goose, Hermes Agent para chat	Somente modelos locais via Ollama ou llama.cpp	US$ 0 (mais hardware parrudo)	Código de cliente que não pode sair da sua rede
Team	Copilot CLI e o app Copilot, ou Claude Code nos planos Team; Factory ou Devin para o trabalho de backlog	O que o contrato incluir	Por usuário	Empresas com contratos existentes com GitHub ou Anthropic

Os valores mensais usam os preços de tabela da Parte 11: ChatGPT Plus US$ 20, GLM Coding Plan Lite US$ 18, Claude Max 20× US$ 200, OpenCode Go US$ 10. Não inclui impostos.

Grátis. Os modelos sem custo do OpenCode são promoções por tempo limitado, com limites de uso — a versão 2.1.2 adicionou mensagens claras para quando você os atinge —, então trate-os como uma forma de começar, não como um plano. Um modelo local remove os limites, mas não a questão do hardware.

Custo-benefício. Esta é a configuração que eu recomendaria para a maioria das pessoas que lê este artigo. Um plano ChatGPT Plus cobre o Codex no CLI, no app e na nuvem, e o mesmo login funciona no OpenCode, então você usa a interface que preferir. Adicione o GLM Coding Plan quando quiser um modelo de pesos abertos forte para sessões longas — o link de afiliado dá 10% de desconto. (Link de afiliado — veja a divulgação no topo.)

Potência. O Claude Code no Max ainda é o harness único mais forte, mas a assinatura da Anthropic não acompanha você nas outras ferramentas, então combine-o com um harness aberto para tudo que você quiser rodar em outros modelos. O Hermes Agent fica nos seus apps de mensagem, lembra dos seus projetos e repassa tarefas de codificação ao Claude Code ou ao OpenCode. Escrevi sobre o padrão de recepção e oficina em OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw.

Privado. Use as políticas do OpenCode v2 para fazer os provedores de nuvem desaparecerem do seletor de modelos em projetos de clientes, e mantenha a máquina do agente fora da internet se o contrato exigir. Espere resultados mais lentos e mais fracos que os dos modelos de fronteira.

Equipe. Comece pelo harness que sua empresa já paga — geralmente o Copilot —, porque governança, cobrança e login único importam mais em escala do que alguns pontos de benchmark. Adicione uma plataforma como Factory ou Devin quando quiser que os agentes deem conta de um backlog sem supervisão.

---

Parte 17 — O que observar a seguir

• LSP no OpenCode v2. A versão 2 ainda aceita configuração de servidor de linguagem, mas não executa os servidores. Se isso vai mudar é a maior questão em aberto para quem trabalha em uma base de código tipada.
• ACP v2. O rascunho publicado em julho reformula como mensagens, diffs e pedidos de permissão fluem. Quando estabilizar, espere que os editores mostrem saídas de agente mais ricas de todos os harnesses ao mesmo tempo.
• A licença do Antigravity CLI. O Google não disse se agy é código aberto. A comunidade do Gemini CLI vai ficar de olho.
• As regras de assinatura da Anthropic. A restrição de janeiro e o crédito do Agent SDK de junho mostram que a política pode mudar nos dois sentidos. Qualquer mudança vai repercutir no OpenCode, no OpenClaw e em todos os outros harnesses de terceiros.
• O Cursor sob a SpaceX. Os planos com Grok incluído apareceram na página de preços do Cursor em meados de outubro, sem anúncio formal nas fontes que encontrei. Fique de olho em como os modelos de fronteira que não são Grok são precificados e se o Origin, rival do GitHub, será lançado.
• DeepSeek Harness 0.2 estável. Toda build no npm desde o lançamento foi alpha ou release candidate. Uma primeira versão estável o tornaria uma opção séria para equipes.
• goose 2.0 saindo do beta, e o que a Agentic AI Foundation faz com ele.
• Benchmarks de harness melhores. A seção de comparação de harnesses do Artificial Analysis ainda diz “em breve”, e suas páginas públicas de comparação mostram uma única linha do OpenCode e nada para Hermes, Pi ou Copilot. Mais harnesses na mesma suíte resolveriam muitas discussões.
• Padrões do sandbox. Codex e Cursor isolam comandos de shell por padrão; Claude Code, OpenCode, Hermes e Pi não. O próximo exploit sério pode forçar a questão.
• A questão do Aider. Ou o projeto original acorda, ou o cecli se torna seu sucessor de fato.
• Preços. Quase todos os planos deste artigo mudaram pelo menos uma vez em 2026. Confira de novo antes de renovar.

---

Perguntas frequentes

O que é um harness de codificação com IA?

Um harness de codificação com IA, às vezes chamado de harness de agentes, é o software que envolve um modelo de linguagem e o transforma em um agente de codificação: o ciclo que planeja e age, as ferramentas que editam arquivos e executam comandos, o gerenciamento de contexto e a memória, permissões e sandbox, e a interface — um terminal, um editor, um app de desktop ou a nuvem. Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes Agent e Pi são harnesses; Claude Opus 5.5 e GPT-6.1 Sol são modelos que eles executam.

Qual é o melhor harness de codificação com IA em 2026?

Depende do que você quer otimizar; não existe um único melhor agente de programação com IA para todo mundo. O Claude Code tem as melhores notas independentes (68 no Coding Agent Index da Artificial Analysis), o Codex tem os melhores resultados por dólar (63 por US$ 1,04 a tarefa), e o OpenCode v2 é o melhor harness de código aberto para rodar qualquer modelo, incluindo os locais. Muitos desenvolvedores usam dois: um para o trabalho mais difícil e um aberto para todo o resto.

O Claude Code é melhor que o Codex?

O Claude Code pontua mais alto — 68 contra 63 no Coding Agent Index, e 64,8% contra 58,2% no quadro do Terminal-Bench 4.0 —, mas o Codex faz o trabalho por muito menos: US$ 1,04 e 15,5 minutos por tarefa, contra US$ 14,19 e 1,5 hora do Claude Code no esforço máximo. No ajuste de esforço “xhigh”, o Claude Code iguala os 63 do Codex por US$ 3,33 a tarefa. O Codex também é de código aberto e vem com um sandbox ativado.

O OpenCode é melhor que o Claude Code?

Para resultados brutos com modelos Claude, não — o Claude Code é o harness da própria Anthropic e lidera os benchmarks. Os pontos fortes do OpenCode são liberdade e custo: ele tem licença MIT, funciona com mais de 75 provedores e modelos locais, e com o GLM-5.3 pontua 54 no Coding Agent Index por US$ 4,37 a tarefa. As assinaturas Claude não funcionam no OpenCode, então lá você usaria o Claude por meio de uma chave de API.

Posso usar minha assinatura Claude Pro ou Max no OpenCode ou em outros harnesses?

Não diretamente. Desde janeiro de 2026, os logins de assinatura Claude só funcionam nos aplicativos da própria Anthropic, incluindo o Claude Code. Desde 15 de junho, os planos Pro e Max incluem um crédito mensal do Agent SDK — US$ 20, US$ 100 ou US$ 200 — que cobre claude -p, GitHub Actions e ferramentas de terceiros construídas sobre o Agent SDK da Anthropic. Outros harnesses, como o OpenCode, precisam de uma chave de API da Anthropic.

Posso usar minha assinatura do ChatGPT em outros agentes de codificação?

Sim, em vários. A OpenAI oferece suporte a “Sign in with ChatGPT” em harnesses de terceiros como OpenCode e Pi, e o Devin Desktop e o Amp também permitem vincular um plano ChatGPT. As declarações públicas da OpenAI sobre isso não são contratuais, então confira os termos atuais se seu fluxo de trabalho depende disso.

O que aconteceu com o Gemini CLI?

Em 18 de junho de 2026, o Google parou de oferecer o Gemini CLI a usuários gratuitos, assinantes do Google AI Pro e Ultra e usuários individuais do Gemini Code Assist, e os migrou para o novo Antigravity CLI, cujo comando é agy. O Gemini CLI continua em código aberto sob Apache-2.0 e ainda funciona com chaves pagas da API Gemini e licenças Gemini Code Assist Standard ou Enterprise; a versão 0.65.0 saiu em 20 de outubro.

O que aconteceu com Roo Code, Continue e Aider?

O Roo Code encerrou as atividades em 15 de maio de 2026 e indica aos usuários o fork ZooCode e o Cline. O Continue foi adquirido pelo Cursor em junho, e seu código continua disponível sob Apache-2.0. O Aider não publica uma versão desde 12 de fevereiro de 2026, e a maior parte do desenvolvimento ativo migrou para seu fork da comunidade, o cecli.

Qual harness de codificação é melhor para modelos locais?

O OpenCode v2 é o mais fácil: detecta Ollama, LM Studio e vLLM em suas portas padrão automaticamente. O Hermes Agent adiciona modelos locais com um clique via llama.cpp, o Codex tem um --oss modo, o Copilot CLI lista modelos Ollama locais no seletor de modelos, e goose, Qwen Code, Cline, Kilo Code, Factory Droid e Pi funcionam com servidores locais compatíveis com OpenAI. Modelos de codificação locais fortes exigem bastante memória.

Quais agentes de codificação com IA são gratuitos?

OpenCode, Pi, Cline, Kilo Code, goose, Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe, Hermes Agent, DeepSeek Harness, Crush e o Codex CLI são gratuitos — você paga só pelo modelo, ou nada com modelos locais. O OpenCode também inclui modelos grátis por tempo limitado, o Copilot tem um plano Free que inclui seu CLI, e o Antigravity CLI tem um nível gratuito.

O harness importa mais que o modelo?

Para taxas de acerto na fronteira, não muita: o Claude Opus 5.5 resolve 64,8% das tarefas do Terminal-Bench 4.0 dentro do Claude Code e 65,2% dentro de um harness com uma única ferramenta bash. O harness importa mais para modelos mais fracos — o Grok Build eleva o Grok 4.7 em 8,8 pontos — e decide custo, velocidade e segurança. No índice da Artificial Analysis, a mesma nota 63 custa US$ 1,04 por tarefa em uma configuração e US$ 3,33 em outra.

O Hermes Agent é um agente de codificação?

O Hermes Agent é um agente pessoal genérico da Nous Research, mas programa bem: executa servidores de linguagem de verdade e devolve seus diagnósticos após cada edição, mantém checkpoints para os quais você pode voltar, suporta git worktrees e traz habilidades para repassar tarefas de codificação ao OpenCode, ao Claude Code ou ao Codex. Seus pontos fortes principais são a memória de longo prazo e o acesso a partir de mais de 20 apps de mensagem.

O que é o DeepSeek Harness?

O DeepSeek Harness é o agente de código aberto da DeepSeek, lançado em 13 de agosto de 2026 junto com o DeepSeek V4-Pro. É licenciado sob MIT, roda como um app web local (npx @deepseek-ai/dsh web), e trata tudo — modelos, ferramentas, habilidades, sandboxes e até o ciclo do agente — como plug-in. Acumulou cerca de 252.000 estrelas no GitHub em dez semanas, mas ainda está em pré-lançamento, na versão 0.2.1-rc.2.

Qual agente de codificação com IA é mais seguro por padrão?

O Codex é o único harness de um grande laboratório que vem com um sandbox do sistema operacional ligado, e o modo padrão do Cursor isola comandos de shell onde consegue. O Claude Code tem um sandbox forte, mas você precisa ligá-lo com /sandbox. O OpenCode v2 depende de regras de permissão e o Pi não tem sistema de permissões, então rode esses em um contêiner para trabalho não confiável. Seja o que for que você use, atualize toda semana e nunca use modos de aprovação automática fora de um ambiente descartável.

O que é o ACP, o Agent Client Protocol?

O ACP é um protocolo aberto, iniciado pela Zed, que permite que qualquer agente de codificação rode dentro de qualquer editor ou host compatível, como Zed, IDEs JetBrains ou Devin Desktop. Seu registro oficial lista 44 agentes, incluindo OpenCode, Copilot CLI, Cursor, Gemini CLI, Cline, Kilo e Junie, com Claude Code e Codex disponíveis por meio de adaptadores. Um rascunho da versão 2 foi publicado em julho de 2026.

Posso usar mais de um harness de codificação no mesmo projeto?

Sim, e está cada vez mais fácil. Coloque as regras do projeto em AGENTS.md, procedimentos reutilizáveis em .agents/skills, e ferramentas atrás de servidores MCP; a maioria dos harnesses lê os três. Muitos desenvolvedores combinam um harness por assinatura, como Claude Code ou Codex, com um aberto, como o OpenCode, e cockpits como Orca ou Herdr rodam vários harnesses lado a lado em worktrees git separadas.

---

A conclusão

Dois anos atrás, a pergunta era qual modelo usar. Em 2026, é em qual harness rodá-lo — e a resposta honesta é dois.

Claude Code é o harness mais capaz e mais completo, e o que os benchmarks coroam — a um preço em tokens, e com uma assinatura que só funciona nos apps da própria Anthropic. Codex é o eficiente: quase tão bom, de código aberto, com sandbox por padrão e uma fração do custo por tarefa. OpenCode v2 é o harness aberto que roda tudo e mantém suas opções abertas enquanto o ranking de modelos muda. Hermes Agent é o que você coloca nos seus apps de mensagem se quiser um agente que conhece você. Pi é o minimalista no qual uma quantidade surpreendente do ecossistema roda em silêncio. E os harnesses dos próprios laboratórios de modelos abertos — os da DeepSeek, Qwen, Kimi e Mistral — tornaram a codificação com IA capaz mais barata do que nunca.

Os padrões — MCP, ACP, AGENTS.md e Agent Skills — significam que você não precisa mais casar com nenhum deles. Então não case. Escolha um harness principal para o trabalho mais difícil e um aberto para todo o resto, mantenha suas instruções em AGENTS.md, ligue o sandbox e atualize toda semana. Depois deixe os harnesses competirem pela sua atenção. Eles não estão desacelerando.

---

Usa um harness que eu não cobri ou vê números diferentes nos seus próprios projetos? Gostaria de saber qual harness e modelo você usa, quanto custa por mês e onde ele quebra. Correções e contraexemplos são bem-vindos — este artigo é atualizado quando o cenário muda.

Divulgação: Este artigo contém um link de afiliado, para o GLM Coding Plan da Z.ai. Assinar por ele dá 10% de desconto e pode me render uma comissão sem custo extra para você. Nenhum outro produto deste artigo é patrocinado, e nenhuma das empresas, laboratórios ou fundações mencionados o revisou antes da publicação.

Fatos verificados em 22 de outubro de 2026.