Qué tienen en común
Cursor Cloud Agents (antes Background Agents) [1], Claude Code on the web [4], OpenAI Codex cloud [5] y GitHub Copilot cloud agent — al que GitHub llamaba antes coding agent [7] — comparten una misma forma. Cada uno se ejecuta en un entorno de nube aislado con una copia de tu repositorio, trabaja en su propia rama y devuelve cambios para que los revises. Las diferencias están en dónde los inicias, cómo facturan y cuánto control obtienes sobre el entorno.
Última comprobación: 3 de octubre de 2026 · estos productos cambian mensualmente
La tabla comparativa
Cada celda enlaza a la documentación oficial del proveedor. Última comprobación el 3 de octubre de 2026.
| Cursor Cloud Agents | Claude Code on the web | OpenAI Codex cloud | GitHub Copilot cloud agent | |
|---|---|---|---|---|
| Dónde se ejecuta | Su propia VM en sandbox por agente [1] | Un entorno en la nube por sesión, con su propia configuración de red y de instalación [4] | Un entorno en la nube de OpenAI con tus repos y herramientas [5] | Un entorno efímero impulsado por GitHub Actions [7] |
| Formas de iniciarlo | Cursor Desktop, web, iOS, Slack, GitHub/Bitbucket, Linear, API [1] | Navegador, la app móvil de Claude, la app de escritorio (selecciona Cloud), Slack, la terminal (claude --cloud) y rutinas [4] | Web, la app de escritorio, móvil y la CLI de Codex [5] | Issues de GitHub, Copilot Chat, Slack y Teams [7] |
| Gestores de incidencias | Linear (asignar a @Cursor), issues de GitHub [8] | No documentado en la página de la nube [4] | GitHub, GitLab (beta), integraciones con Linear mencionadas en la documentación [5] | Issues de GitHub; integraciones con Linear, Jira y Azure Boards mencionadas en la documentación [7] |
| Ejecuciones en paralelo | "Tantos agentes como quieras en paralelo" [1] | Cada comando --cloud es su propia sesión; comparte los límites de velocidad de tu cuenta [4] | Dentro de los límites de uso de tu plan de ChatGPT [6] | Cada tarea asignada se ejecuta como su propia sesión, usando minutos de Actions y créditos de IA [7] |
| Qué devuelve | Un PR con capturas de pantalla, vídeos y registros [3] | Una rama/PR; puede corregir automáticamente fallos de CI y comentarios de revisión [4] | Resultados para revisar; tú haces commit o abres un PR [5] | Cambios en una rama; opcionalmente un PR [7] |
| Cómo se factura | "Precios de API para el modelo seleccionado" [1] | Incluido en los planes Pro, Max, Team y Enterprise elegibles; comparte los límites de velocidad de tu plan; "sin cargo adicional por el cómputo de la VM en la nube" [4] | Incluido en los planes de ChatGPT, límites de uso compartidos [6] | Minutos de GitHub Actions más créditos de IA [7] |
| Configuración del entorno | Repos, secretos y acceso a red por entorno [1] | Acceso a red, variables de entorno, scripts de configuración [4] | Entornos en la nube, acceso a internet, variables de entorno y secretos [5] | Ejecuta tus pruebas y linters en su entorno impulsado por Actions [7] |
Qué dice la investigación
La mejor evidencia pública disponible hasta ahora es un estudio de 7156 pull requests de cinco agentes — OpenAI Codex, GitHub Copilot, Devin, Cursor y Claude Code — en el conjunto de datos AIDev, publicado por primera vez en febrero de 2026. [9] Su principal hallazgo es que el tipo de tarea importa más que el agente: las tareas de documentación se aceptaron el 82,1 % de las veces frente al 66,1 % de las nuevas funcionalidades. Codex mostró una aceptación consistentemente alta en todas las categorías de tareas (59,6 %–88,6 %), "sin embargo, ningún agente individual rinde mejor en todos los tipos de tarea: Claude Code lidera en documentación (92,3 %) y funcionalidades (72,6 %), mientras que Cursor destaca en tareas de corrección (80,4 %)." [9]
Toma esto como una instantánea. La aceptación también depende de quién usa cada agente y para qué, y todos estos productos han lanzado nuevos modelos desde que se recopilaron los datos.
Cómo elegir
Según dónde trabaja tu equipo
¿Ya en Cursor? Cursor Cloud Agents. ¿En la terminal con Claude? Claude Code on the web. ¿En ChatGPT? Codex. ¿Viviendo en issues de GitHub? Copilot cloud agent.
Según el modelo de facturación
Precios de API por token (Cursor), incluido en una suscripción de chat con límites compartidos (Claude, Codex), o minutos de Actions más créditos en un plan de GitHub (Copilot).
Según el control del entorno
Cuánto necesitas configurar — scripts de instalación, secretos, acceso a red, múltiples repos — y quién del equipo lo mantendrá.
Según el gestor de incidencias
Si tu equipo planifica en Linear, comprueba cómo cada agente recoge el trabajo desde allí — consulta la tabla.
Combinar herramientas
Combinar está bien, pero cada herramienta tiene su propia configuración — archivos de reglas, hooks, configuración de entorno. Mantén las partes compartidas en el repositorio, no en una sola herramienta: pruebas, comprobaciones de pre-commit y un AGENTS.md que todos lean. Así, una herramienta nueva hereda tus estándares desde el primer día. Más sobre esto en nuestra guía sobre retroalimentación instantánea para agentes de codificación.
Dónde encaja Aerunit
Para ser claros sobre dónde estamos: Aerunit despacha hoy a Cursor Cloud Agents, y solo a Cursor Cloud Agents. Si otra de estas herramientas encaja mejor con tu equipo, úsala.
Si eliges Cursor, Aerunit añade una capa encima. Escribe las historias, leyendo cada repositorio que una historia toca. Sigue las relaciones blocks/blocked-by de Linear, poniendo en cola la siguiente incidencia cuando el PR de su bloqueador se fusiona. Revisa cada PR del agente y puede enviar hallazgos de vuelta a la sesión. Y muestra cada sesión en ejecución en una lista, cada una enlazada a su incidencia de Linear. Más sobre esto en nuestra guía de agentes en segundo plano de Cursor.
Cursor hoy
Aerunit funciona solo con Cursor Cloud Agents.
Encima de Cursor
Historias, despacho consciente de dependencias y revisión automática de PR.
Elige según el flujo de trabajo
Elige el agente que encaja con dónde ya vive tu trabajo — gestor de incidencias, alojamiento del repo, chat.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor agente de codificación en la nube?
Ninguno gana en todo. Un estudio de 7156 pull requests de agentes encontró que el tipo de tarea importaba más que el agente, y que ningún agente individual rendía mejor en todos los tipos de tarea. Elige según dónde ya trabaja tu equipo, cómo quieres pagar y cuánto control necesitas sobre el entorno. [9]
¿Puedo usar más de uno?
Sí. Todos funcionan a través de git y pull requests. Mantén las partes compartidas — pruebas, comprobaciones de pre-commit, AGENTS.md — en el repositorio para que cada herramienta siga las mismas reglas.
¿Aerunit funciona con todos estos?
No. Aerunit actualmente funciona solo con Cursor Cloud Agents. Los demás se incluyen aquí para que puedas hacer una elección justa.
Fuentes
- [1]Cursor Docs — Cloud Agents
- [2]Cursor Docs — Automations
- [3]Cursor Docs — Cloud Agent capabilities
- [4]Claude Code Docs — Claude Code on the web
- [5]OpenAI Developers — Codex Cloud
- [6]OpenAI Developers — Codex pricing
- [7]GitHub Docs — About Copilot cloud agent
- [8]Linear Changelog — Cursor background agents
- [9]Pinna et al. — Comparing AI Coding Agents: A Task-Stratified Analysis of Pull Request Acceptance