OpenAI prueba un Codex “persistente” capaz de seguir trabajando y crear tareas de seguimiento por sí mismo

OpenAI está experimentando con una nueva modalidad para Codex que busca llevar los agentes de inteligencia artificial a un nivel mayor de autonomía: en lugar de detenerse después de completar una instrucción o alcanzar un límite de ejecución, el sistema podría continuar trabajando de manera proactiva hasta que el usuario decida ponerlo en reposo.

La función se denomina “Persistent mode” o “Modo Persistente” y fue identificada por WIRED al revisar cambios incorporados recientemente al código público de la versión de línea de comandos de Codex. OpenAI confirmó al medio que está probando la característica, aunque aclaró que no existen planes inmediatos para lanzarla de forma general.

La propuesta supone un cambio importante respecto a los agentes actuales: Codex no solo podría dedicar períodos prolongados a resolver un trabajo complejo, sino también identificar tareas de seguimiento relacionadas con el objetivo original y continuar trabajando sobre ellas.

¿Qué significa realmente el “Modo Persistente”?

La característica aparece dentro de las opciones de “reasoning effort” o esfuerzo de razonamiento de Codex, donde se determina cuánto tiempo, capacidad computacional y recursos puede dedicar el modelo antes de responder.

De acuerdo con el código analizado, cuando el modo persistente está habilitado, Codex recibe la instrucción de continuar trabajando hasta que sea puesto en reposo. Esto contrasta con las modalidades disponibles actualmente, que pueden finalizar después de minutos u horas aunque una tarea todavía no esté completamente resuelta.

El concepto abre la posibilidad de asignar trabajos extensos a un agente de IA y permitir que continúe ejecutándolos mientras la persona realiza otras actividades.

Un desarrollador, por ejemplo, podría encargarle revisar un proyecto, localizar errores, ejecutar pruebas y analizar resultados durante una sesión prolongada, dependiendo siempre de las herramientas y permisos que tenga disponibles.

Codex podría generar sus propias tareas de seguimiento

El componente más novedoso no es únicamente cuánto tiempo podría permanecer funcionando.

El código revisado incluye una característica denominada “proactivity”, diseñada para que el trabajo del agente no necesariamente termine después de responder la petición inicial.

Una vez completada una tarea, el sistema podría analizar qué pasos relacionados siguen pendientes y crear tareas de seguimiento para sí mismo, utilizando las interacciones anteriores y el contexto disponible para determinar cuáles pueden ser útiles.

Por ejemplo, después de realizar una modificación de software podría verificar si el resultado esperado realmente se produjo o identificar problemas directamente relacionados que quedaron abiertos.

El sistema también contempla la posibilidad de enviar mensajes al usuario sin que este haya iniciado una nueva conversación, aunque las instrucciones descubiertas establecen que esa capacidad debe utilizarse con moderación.

Autonomía no significa permiso ilimitado

Aquí existe una diferencia fundamental frente a algunas interpretaciones de la noticia.

Que Codex pueda trabajar durante períodos prolongados no significa que tenga autorización ilimitada para hacer cualquier cosa de manera independiente.

Las instrucciones del sistema establecen límites a la proactividad: completar una tarea no debe interpretarse automáticamente como autorización para iniciar trabajos completamente diferentes o ampliar los permisos otorgados por el usuario.

La autonomía del agente continúa dependiendo de su entorno, herramientas, permisos y de las restricciones establecidas para su operación.

Por ello, describir la tecnología como una IA que “ya no necesita humanos” exagera el alcance real de lo que OpenAI está probando.

¿Puede trabajar durante días?

La arquitectura propuesta apunta precisamente a eliminar algunos de los límites temporales de los agentes actuales.

WIRED señala que los modos disponibles pueden detenerse después de minutos u horas, mientras que el nuevo concepto busca permitir que Codex continúe trabajando hasta recibir la indicación de detenerse.

Eso hace técnicamente posible imaginar sesiones mucho más prolongadas, pero OpenAI no ha anunciado un tiempo máximo comercial, ni ha confirmado que los usuarios puedan actualmente dejar una versión pública de Codex ejecutándose durante días bajo esta modalidad.

El “Modo Persistente” permanece en fase experimental.

El costo computacional será uno de los desafíos

Mantener un agente razonando y ejecutando tareas durante períodos prolongados implica un consumo considerablemente mayor de recursos.

Según la información conocida sobre la función, el modo aparece entre las configuraciones de mayor intensidad computacional de Codex. Esto plantea interrogantes sobre costos, límites de uso, consumo de tokens y mecanismos necesarios para evitar que un agente continúe realizando trabajo innecesario.

También aumenta la importancia de definir correctamente el objetivo inicial: cuanto mayor sea la autonomía y duración de una ejecución, mayor será la necesidad de establecer permisos, límites y criterios claros.

OpenAI todavía no anuncia su lanzamiento

La precisión más importante para los usuarios es que el Modo Persistente todavía no constituye una nueva función disponible de manera general.

Un portavoz de OpenAI confirmó que la compañía experimenta con la tecnología, pero explicó que actualmente no existen planes inmediatos para lanzarla. La empresa caracteriza su repositorio abierto como un espacio donde se prueban múltiples ideas, muchas de las cuales pueden cambiar o no convertirse finalmente en productos.

Por tanto, la aparición del código permite conocer hacia dónde podría evolucionar Codex, pero no garantiza que la función llegue al mercado exactamente con las características observadas actualmente.

Lo que sí revela el experimento es una tendencia más amplia de la industria: el salto desde asistentes que esperan constantemente una nueva instrucción hacia agentes capaces de mantener objetivos, trabajar durante períodos prolongados y proponer los siguientes pasos con menor intervención humana.