El jueves por la tarde, tu asistente de programación y tú empezáis a pasar la facturación a un nuevo proveedor de pagos. Acordáis el objetivo, descartáis el enfoque que habría supuesto cortes de servicio, le corriges dos veces la forma de redondear los reembolsos y lo dejáis cuando aún quedan por migrar los últimos servicios. Casi todo lo que dio de sí la tarde fueron decisiones.
El viernes por la mañana, una sesión nueva no sabe nada de eso. Pegas tus notas, vuelves a explicar el redondeo y ves cómo propone el enfoque que descartaste el día anterior. Lo mismo pasa cuando un compañero retoma el trabajo en Codex en lugar de en Claude, y otra vez el trimestre que viene, cuando tu empresa se pasa a un modelo más nuevo.
Para seguir, un trabajo necesita cuatro cosas: el objetivo, las decisiones ya tomadas, las correcciones y lo que queda por hacer. Duplex lleva exactamente eso entre sesiones, agentes, apps y modelos. Se mantiene al día cuando cambia un dato, y de cada pieza puedes ver de dónde viene. El trabajo te acompaña, en lugar de esperar a que lo reconstruyas.
La siguiente sesión empieza donde terminó la anterior.
La siguiente sesión empieza donde terminó la anterior.
La mayor parte de una sesión larga es el camino hacia una decisión: opciones sopesadas, borradores descartados, callejones sin salida que se probaron y se abandonaron. La siguiente sesión necesita saber dónde terminó el camino, y rara vez cada paso que hizo falta para llegar hasta allí.
Las formas habituales de dar continuidad al trabajo ayudan, hasta cierto punto. Volver a pegar todo el historial funciona bien mientras el historial es corto, y un archivo de notas lo controlas tú. Pero alguien tiene que pegar, recortar y actualizar, cada vez, y las notas nunca están más al día que la última persona que las tocó.
Duplex lleva a cada sesión nueva el estado del trabajo en lugar de su transcripción, así que la primera hora se dedica al trabajo en sí y no a redescubrir lo que ya estaba resuelto. Cuando otro agente retoma el trabajo, en otro asistente o en uno que ha creado tu empresa, parte del mismo punto.
De cada pieza puedes ver de dónde viene: qué agente, con qué modelo y cuándo. Una decisión tomada en Claude el jueves llega a Codex el viernes con su origen a la vista, así que nadie tiene que aceptarla a ciegas.
La diferencia crece con el trabajo. El historial se alarga con cada sesión, y leerlo entero encarece cada pregunta, mientras que lo que necesita el siguiente paso sigue siendo poca cosa.
Tras unas pocas sesiones, leer todo el historial en cada pregunta aún es barato.
Tu elección de modelo sigue abierta.
Los modelos mejoran, los precios cambian y cada tarea encaja mejor con un proveedor distinto. El modelo que escribe tus mejores revisiones de código puede no ser el que mejor responde a tus clientes, y es poco probable que el mejor modelo de este año siga siéndolo el que viene. Un equipo que puede moverse libremente entre ellos se queda con lo mejor de cada uno.
Lo que suele complicar el cambio es todo lo que se ha construido alrededor del modelo antiguo. Los prompts ajustados a sus manías, los ejemplos elegidos para él y los ajustes finos entrenados en sus pesos se quedan con el modelo para el que se hicieron. Un ajuste fino es una buena opción cuando quieres cambiar un modelo para siempre, y ahí está justo la pega: cambia de modelo, y toca volver a enseñarlo todo.
Lo que aprende Duplex funciona junto al modelo y no dentro de él, así que se mueve cuando te mueves tú. Pasa una tarea a un modelo mejor, y el nuevo modelo empieza con todo lo que Duplex sabe del trabajo: las decisiones, las correcciones y el trabajo en curso. Cuando el trabajo pasó a otra familia de modelos, Duplex no necesitó ningún reentrenamiento, y un adaptador con ajuste fino no logró dar ese mismo paso en ninguna de las seis pruebas.
El modelo pasa a ser una elección que haces por sus méritos, tarea a tarea, cada vez que llega uno mejor. La revisión de código puede ir con un modelo y las respuestas de soporte con otro, con la misma inteligencia junto a los dos.
Cada tarea encaja con un modelo distinto, y Duplex lleva a cada uno lo que ha aprendido.
Lo que te acompaña sigue al día.
Dar continuidad al trabajo solo sirve si lo que se lleva sigue siendo cierto, y los datos cambian a mitad de un trabajo. La semana pasada tu tienda aceptaba devoluciones durante 30 días, y el lunes la política pasó a 14. Un historial que recoge las dos tarde o temprano le pasará la antigua al modelo, y el modelo no tiene forma de saber que la sustituyeron.
La respuesta habitual es buscar: rastrear el historial, o lo que guardó una función de memoria, en busca de lo que más se parezca a la pregunta. A la búsqueda se le da bien encontrar lo que se dijo. Pero la política antigua parece tan pertinente como la nueva, a menudo más, porque se habló de ella durante más tiempo, y una búsqueda no distingue un dato del dato que lo sustituyó.
Duplex sigue el cambio. Cuando cambia un dato, el antiguo deja de guiar el trabajo, y la siguiente sesión, el siguiente agente y el siguiente modelo reciben el vigente. Puedes ver qué sustituyó, y cuándo. En un benchmark público de historiales largos, donde un dato había cambiado a mitad del historial, Duplex respondió con el vigente el 96% de las veces.
Las sesiones terminan, los agentes cambian y los modelos se sustituyen, y con Duplex nada de eso le cuesta a tu equipo lo que ha avanzado. Quien retome el trabajo después, con la herramienta y el modelo que sea, empieza con el objetivo a la vista, las decisiones tomadas, las correcciones aplicadas y los datos antiguos quitados de en medio. Las herramientas pasan a ser elecciones que haces para hoy, y el trabajo se convierte en algo que perdura.