4 actualizaciones de Anthropic, OpenAI y Google: el patrón oculto

La semana pasada, tres empresas soltaron actualizaciones a sus agentes de codificación casi de manera simultánea. Anthropic, OpenAI y Google. Cuatro cambios distintos, en apariencia independientes.

Pero si los ven juntos, el patrón es difícil de ignorar.

Claude Code Remote Control: adiós, tmux + Tailscale

Anthropic lanzó /remote-control en Claude Code, una funcionalidad que lleva el control de la sesión directamente al celular.

Para entender por qué esto importa, hay que pensar en lo que los usuarios de Claude Code ya estaban haciendo: montajes elaborados con tmux para mantener sesiones vivas, Tailscale para conectarse de forma segura desde fuera de la red local, scripts caseros para reconectarse cuando el WiFi fallaba. Infraestructura personal construida sobre infraestructura de Anthropic.

/remote-control elimina toda esa fricción. La sesión se traspasa al celular via QR instantáneo. La reconexión es automática. El filesystem y los servidores MCP siguen intactos: no es un modo degradado, es la misma sesión.

Por ahora está en preview para usuarios del plan Max. Pero la señal es clara: el editor ya no está atado a la computadora donde abriste la terminal.

Cowork Enterprise: el marketplace es la jugada real

La actualización de Cowork tiene varias piezas (10 plantillas nuevas, 12 conectores, formularios estructurados, soporte para OpenTelemetry, compatibilidad con el Claude Agent SDK), pero la parte que merece más atención es el marketplace de plugins.

No el marketplace público. Los marketplaces internos por equipo.

Esto cambia la dinámica de adopción empresarial. Hasta ahora, cuando un equipo encontraba la forma correcta de conectar Claude a sus sistemas internos (su Jira particular, su base de datos legacy, su flujo de aprobaciones), ese conocimiento vivía en una carpeta de configuraciones que alguien guardó en Notion. No era transferible.

Con marketplaces por equipo, ese conocimiento se vuelve un plugin interno que cualquier persona del equipo puede instalar. La curva de adopción se aplana. Lo que tardaba días de setup ahora tarda minutos.

El formato Claude Agent SDK como estándar de distribución también es importante: sugiere que Anthropic está apostando a que los agentes se distribuyan como artefactos reutilizables, no como configuraciones que cada quien tiene que replicar.

Codex + Responses API WebSocket: dos cosas distintas con sinergia real

OpenAI soltó dos cosas que técnicamente son separadas pero que en la práctica se potencian.

Por un lado, sub-agentes paralelos en Codex. Un agente que puede lanzar múltiples sub-agentes en paralelo para atacar diferentes partes de un problema al mismo tiempo. Para tareas de codificación que involucran múltiples archivos o componentes independientes, esto reduce el tiempo total de forma significativa.

Por otro lado, WebSocket en la Responses API. La conexión se mantiene abierta entre llamadas. El impacto reportado es de 20-40% de mejora en velocidad cuando se hacen más de 20 llamadas en una sesión. Cline, uno de los clientes más populares de la API de OpenAI, ya reporta ~40% de mejora en tareas multi-archivo.

¿Por qué tienen sinergia? Porque los sub-agentes paralelos implican muchas llamadas en una sesión. WebSocket convierte ese patrón de uso en algo significativamente más rápido. No se anunciaron como un paquete, pero funcionan como uno.

Gemini CLI Hooks: Google codifica lo que ya hacían los usuarios

Google lanzó hooks en Gemini CLI v0.26.0. BeforeTool y AfterAgent: puntos de intercepción que le dan al usuario control programático sobre el loop del agente.

Si esto suena familiar es porque lo es. Claude Code introdujo hooks en septiembre pasado. Los usuarios de Gemini CLI estaban haciendo lo mismo que los usuarios de Claude Code habían hecho antes: wrappers externos, scripts de pre/post-procesamiento, lógica de validación pegada alrededor del agente con tape.

Google vio ese comportamiento, lo documentó, y lo convirtió en API oficial con tres niveles de configuración: proyecto, usuario y sistema. La misma lógica de absorción, aplicada cuatro meses después.

Que dos herramientas convergean en el mismo feature después de que los usuarios inventaron la misma solución independientemente dice algo sobre qué problemas son reales versus cuáles son imaginados.

El patrón que conecta las cuatro actualizaciones

Cuando ven las cuatro juntas, la dirección es la misma en todos los casos.

Remote Control absorbe los setups de tmux + Tailscale que los usuarios construyeron para trabajar desde el celular.

Cowork Marketplace absorbe los repositorios informales de configuraciones que los equipos se pasaban entre sí.

WebSocket de Responses API absorbe el costo de latencia que los usuarios pagaban por mantener sesiones largas con muchas llamadas.

Gemini CLI Hooks absorbe los wrappers y scripts que los usuarios escribían para controlar el comportamiento del agente.

Ninguna de estas actualizaciones inventa un comportamiento nuevo. Cada una observó lo que los usuarios ya hacían, lo formalizó, y lo hizo más accesible.

Eso es lo que está pasando en el campo de los agentes de codificación ahora mismo. El campo de batalla no es qué modelo tiene el benchmark más alto (eso importa, pero es casi un commodity a este nivel). El campo de batalla es la velocidad de absorción de workflows.

¿Qué tan rápido puede una herramienta observar cómo la gente realmente la usa, identificar los patrones de fricción, y convertirlos en funcionalidad nativa?

Las empresas que absorben más rápido no necesariamente ganan por tener el mejor modelo. Ganan porque el costo de cambiar a un competidor sube cada semana. No porque haya lock-in técnico; el código se puede migrar. Sino porque el competidor todavía no tiene la integración con tu sistema de CI, ni el conector para tu herramienta de tickets, ni el hook que valida que el agente no toque ciertos archivos.

El moat no es el modelo. Es el catálogo de workflows absorbidos.

Estas cuatro actualizaciones no son revolucionarias individualmente. Juntas, son un mapa de hacia dónde va esto.

La pregunta que vale la pena hacerse no es “¿cuál agente es mejor?” sino “¿cuál está absorbiendo mis workflows más rápido?”

La respuesta probablemente cambia cada dos o tres meses. Y eso, en sí mismo, es parte del patrón.