SANTISMM Labs · Harness Engineering

Taxonomía de agentes autónomos

Seis ejes ortogonales más una superficie de acción multivalor. Cada agente es un vector; comparar dos agentes es ver en qué coordenadas difieren. El riesgo de gobernanza es una función de las coordenadas, no de la marca.

Datos · ago 2026 · v1.1OpenAI · Anthropic · Google · Microsoft · Amazon · SpaceXAI · Nous · independientes

Para situar un agente autónomo no necesitas su marca, sino sus coordenadas. Esta taxonomía codifica cada agente en seis ejes ortogonales más una superficie de acción multivalor, de modo que comparar dos sistemas se reduce a ver en qué difieren sus vectores, y el riesgo de gobernanza pasa a ser una función de esas coordenadas y no del marketing. Mapea 24 agentes de todos los grandes labs más el frente open source, mantiene la capa harness deliberadamente aparte y lee la forma del mercado: qué celdas ocupan los labs, dónde han cruzado los productos comerciales hacia la autonomía persistente y dónde cae la línea de gobernanza.

Filtrar por eje

A
T
D
M
L
I
AgenteVectorRiesgo
OpenClaw
Open source
A4T3D2M3L2I1
Crítico
Hermes Agent
Nous Research
A4T3D2M3L2I1
Crítico
Grok Bot
SpaceXAI
A4T3D2M3L1I1
Crítico
Kiro Crew
Amazon
A4T3D1M2L2I1
Crítico
Scout
Microsoft
A4T3D2M2L1I2
Crítico
Gemini Spark
Google
A3T3D2M2L1I1
Crítico
Daily Brief
Google
A3T3D1M2L1I1
Crítico
Copilot Studio agents
Microsoft
A3T3D1M2L2I2
Alto
ChatGPT Workspace Agents
OpenAI
A3T3D1M2L1I2
Alto
OpenAI Presence agents
OpenAI
A3T3D1M2L1I2
Alto
Claude Cowork
Anthropic
A2T2D2M2L1I1
Medio
ChatGPT Work
OpenAI
A3T2D2M2L1I1
Alto
Copilot Cowork
Microsoft
A3T2D2M2L2I1
Alto
Manus
Manus AI
A3T2D2M2L2I1
Alto
Devin
Cognition
A3T2D1M2L1I1
Alto
Jules
Google
A3T2D1M2L1I1
Alto
Codex
OpenAI
A3T2D1M2L1I1
Alto
Claude Code
Anthropic
A3T2D1M2L1I1
Alto
Grok Build
SpaceXAI
A3T2D1M2L2I1
Alto
Amazon Q
Amazon
A2T2D1M2L1I1
Medio
Nova Act
Amazon
A2T2D2M1L1I1
Medio
Kiro
Amazon
A3T2D1M2L2I1
Alto
Sierra
Sierra
A3T3D1M2L2I2
Alto
Lindy
Lindy AI
A3T3D2M2L2I1
Crítico

Capa harness — no clasificar como agentes

Antigravity · GoogleAgent SDK · AnthropicAgents SDK / AgentKit · OpenAIBedrock AgentCore · AmazonAgent 365 + Agent Framework · Microsoft

Un harness es el andamiaje que envuelve al modelo: contexto, herramientas, memoria, evaluación. Spark = Gemini 3.5 Flash (modelo) + Antigravity (harness). La distancia entre A3·M2 y A4·M3 es distancia de harness, no de modelo.

Vector = A·T·D·M·L·I · Riesgo = banda(max(1, A×T − 2 si I2)) · ▣ = identidad propia

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