Codex

El agente de codificación de OpenAI pasó de aproximadamente 1 millón a aproximadamente 8 millones de usuarios activos en cinco meses, se integró en ChatGPT desktop y ChatGPT Work, y se presenta como un competidor directo de Claude Code. Lo más singular es lo que rodea al modelo.

En febrero de 2026, OpenAI publicó un relato sobre un método interno al que llama harness engineering: tres ingenieros, después siete, produjeron un producto beta de alrededor de un millón de líneas de código en cinco meses, sin una sola línea escrita a mano. Los agentes de Codex abrieron, evaluaron y fusionaron alrededor de 1.500 pull requests, un promedio de 3,5 por ingeniero al día. El primer commit en un repositorio vacío provino de Codex CLI ejecutando GPT-5. En su anuncio de Agentic AI Foundation, OpenAI atribuye a Codex CLI más de dos millones de pull requests públicos fusionados en GitHub.

Vivek Trivedy, de LangChain, señala el acoplamiento: productos de agentes como Claude Code y Codex se posentrenan junto con su harness, de modo que alterar la lógica de una herramienta puede degradar el rendimiento. Tony Seale ubica ambos bajo el mismo patrón, modelo más harness, y anticipa que los marcos de orquestación que los rodean acabarán desapareciendo.

Eric S. Raymond reporta cambios de funcionalidad, refactorización y depuración en 63 proyectos en C, Go, Rust, Python y shell, y dice que la vieja deriva cerca del límite de contexto ahora llega como una advertencia en rojo para vaciar la sesión. En Block, Codex convivía con goose y Claude Code como una de tres herramientas con interfaces y manejo de contexto incompatibles, el problema que Berd fue construido para absorber.