Databricks liberó Omnigent, un proyecto Apache 2.0 que llama un meta-harness, y la distinción en esa palabra es toda la idea. Un harness es lo que envuelve un modelo y lo convierte en agente: Claude Code, OpenAI Codex y Pi son cada uno harnesses. Omnigent se sienta una capa por encima de ellos y trata a cada harness como una pieza intercambiable de un sistema más grande, estandarizando la interfaz para que puedas cambiar entre sistemas de agentes sin reescribir nada. La motivación, en palabras del equipo, es el desorden en que la mayoría ya está: "Muchos ingenieros ahora hacen malabares con cuatro o cinco agentes a la vez. Copian texto entre agentes de código, herramientas de búsqueda, Docs y Slack. Cada harness solo entiende sus propias sesiones." Omnigent agrega la capa compartida que les falta a los harnesses. Arquitectónicamente son dos piezas, un Runner que envuelve cualquier agente en una sesión en sandbox detrás de una API uniforme, y un Server que sostiene las políticas y el compartir; un comando arranca una sesión de terminal y una web UI local en localhost:6767 que luego se sincroniza a través de navegador y teléfono.
El pitch se organiza alrededor de tres C. Composición: cambiar entre Claude Code, Codex, Pi, los SDK de OpenAI y Claude Agents, o un agente custom definido en YAML con cambios de una línea, y usar un comando /model para cambiar modelos en mitad de sesión. Control: políticas con estado y contextuales que imponen salvaguardas en la capa meta-harness en vez de vía un prompt, los ejemplos dados son pausar un agente tras gastar $100, o requerir aprobación humana antes de un git push que sigue a un npm install, con políticas YAML apiladas a través de scopes server, agente y sesión, el más estricto verificado primero. Colaboración: compartir una sesión de agente en vivo por URL para que los compañeros puedan mirar, comentar, co-conducir o bifurcar la conversación en tiempo real. Dos agentes de ejemplo vienen en el repo: Polly, un orquestador de código multi-agente que delega a sub-agentes paralelos en git worktrees y enruta cada diff a un vendor diferente para cross-review antes de mergear, y Debby, un compañero de brainstorming que corre tanto Claude como GPT al que puedes decirle /debate para que los dos se critiquen antes de converger.
La parte que más merece detenerse es dónde viven las salvaguardas, porque es la respuesta que toda la industria ha estado rondando. Omnigent impone la política fuera del modelo, en la capa de orquestación, no dentro de un system prompt del que el modelo podría ser convencido de salir, y su sandbox OS Omnibox va más allá manteniendo los secretos fuera del alcance del agente por completo. Un token de GitHub, en su ejemplo, nunca se le muestra al agente en absoluto; se inyecta solo por el proxy de egreso, y solo en peticiones que la política ha aprobado. Pon eso contra el reporte OWASP de esta semana, que nombró al prompt injection el principal modo de falla en producción y prescribió acotar el radio de daño en vez de confiar en que el modelo se vigile solo. Omnigent es cercano a una implementación directa de esa receta: asume que el agente puede ser comprometido, así que limita lo que puede alcanzar, controla las acciones irreversibles, y guarda la credencial en algún lugar donde ni el agente ni una instrucción inyectada puedan verla jamás.
Para la contienda de runtime que seguimos rastreando, esta es la capa volviéndose meta. La pelea hasta ahora ha sido sobre qué harness o runtime gana, OpenClaw, Hermes, Claude Code, las plataformas enterprise hospedadas. La apuesta de Omnigent es que ninguno gana del todo, que los ingenieros siguen corriendo varios a la vez, y que la posición durable es el control plane por encima de todos: composición neutral de vendor, política transversal, y sesiones compartidas. También es un diseño multi-vendor por defecto calladamente, Polly haciendo cross-review de diffs a través de vendors, Debby enfrentando Claude contra GPT, tratando la diversidad de modelos como una feature en vez de un fallback. Las salvedades honestas están dichas claramente: es alpha y temprano, el setup quiere Python 3.12, Node.js 22 y tmux, traes tus propios modelos, infraestructura y gasto, y, notablemente para una herramienta cuyo pitch entero es la interoperabilidad, no hay soporte MCP todavía, con el Omnigent Server MCP listado en la roadmap en vez de enviado. Pero la idea es del tipo que tiende a quedarse: una vez que haces malabares con cinco agentes, lo que quieres después no es un sexto, es un solo lugar para componerlos, gobernarlos y mirarlos.