OpenClaw es la presencia más notable en el mundo del código abierto en 2026. Este proyecto de Agente de IA personal fue creado por el ingeniero austriaco Peter Steinberger a finales de 2025. En tres meses, se disparó hasta convertirse en el software ejecutable con más estrellas en la historia de GitHub. El fundador fue captado personalmente por Sam Altman para unirse a OpenAI, y el proyecto fue transferido para operar de forma independiente bajo una fundación.

El evento comunitario que creció a su alrededor, ClawCon, comenzó con el primer evento en San Francisco y continuó en Nueva York, Miami, Austin, Madrid y Tokio, con miles de asistentes en cada ciudad. En mayo, ClawCon hizo su debut en China en Shanghái. Dynamic Watch entrevistó a dos figuras clave en exclusiva en el lugar: Vincent Koc y Michael Galpert.

Vincent Koc, el segundo mayor contribuyente de código global a OpenClaw después del propio Peter, es también el Ingeniero Jefe de Investigación de IA en Comet ML, profesor del MIT y presentó el 20% de los parches de seguridad centrales iniciales a OpenClaw. Michael Galpert, el fundador y organizador global de ClawCon, es un emprendedor en serie. La herramienta de edición de imágenes Aviary, cofundada por él, fue adquirida por Adobe en 2014. Más tarde, fue Director de Producto de «Fortnite» de Epic Games y ahora dirige el estudio de productos de IA Contains Inc. Transformó ClawCon de una reunión improvisada en un salón de San Francisco a una marca global de comunidad de IA personal que abarca más de una docena de ciudades.

Cuando entrevistamos a Vincent y Michael, el momento más animado de OpenClaw ya había pasado. En cambio, este era un momento más adecuado para hablar de OpenClaw. En medio del bombo publicitario, un proyecto siempre es impulsado por números: estrellas de GitHub, PRs, asistentes a eventos, bullicio de la comunidad, cobertura mediática. Cada número es como un foco, que brilla intensamente sobre la gente, pero que también dificulta un poco la visión clara. Cuando la luz se atenúa ligeramente, surgen las verdaderas preguntas: ¿Por qué resonó de repente con tanta gente? ¿Puede pasar de ser una sensación momentánea a una herramienta de uso diario? Cuando una IA ya no es sólo para chatear, sino que empieza a enviar mensajes en nombre de la gente, a editar archivos y a ejecutar tareas, ¿a qué directrices debe atenerse?

El recinto de Shanghái de ClawCon sigue bullendo. Un proyecto de IA de código abierto que se disparó a cientos de miles de estrellas de GitHub en pocos meses, el evento se incorporó a la iniciativa de comunidad tecnológica nómada de 28 días de muShanghai, con un comunicado de prensa que afirmaba que esta comunidad tecnológica nómada de 28 días reunió a 800 constructores globales, con el debut de ClawCon en China. Muchos desarrolladores chinos asistieron al evento, mostrando interés en Feishu, WeChat, Enterprise WeChat, DingTalk, archivos locales y scripts de automatización, y en cómo integrar OpenClaw en su trabajo y sus vidas.

Sin embargo, cuando Vincent subió al escenario, no lo planteó como una hermosa historia de crecimiento. Empezó con un problema: OpenClaw había recibido 10.000 PRs. Este número podría haber sido genial para una celebración, pero OpenClaw se enfrentaba a una situación en la que todo el mundo quería impulsar sus propias ideas. Algunos querían integrarse con Feishu, otros con WeChat y DingTalk. Algunos querían que leyera archivos locales, ejecutara scripts de automatización, escribiera código, organizara datos; mientras que otros querían que ejecutara estrategias de trading o incluso que gestionara una cuenta de contenido 24 horas al día, 7 días a la semana.

Anteriormente, los proyectos de código abierto tenían una barrera natural: si querías enviar código, tenías que al menos leer la documentación, entender algo de arquitectura, asegurarte de que las pruebas pasaban y saber qué parte estabas cambiando. Ahora, esta barrera ha sido rebajada por las herramientas de programación de IA. Incluso aquellos que no entienden la arquitectura pueden ahora hacer que los modelos escriban código, ejecuten pruebas y envíen parches. Una idea que antes estaba atascada en la mente de uno puede ahora empaquetarse como una contribución aparentemente ejecutable.

Los envíos de seguridad no son diferentes. Vincent mencionó en el escenario que, durante un período, recibieron más de 100 informes de vulnerabilidades de seguridad al día, cada uno de los cuales requería clasificación e inspección. Las vulnerabilidades genuinas se corrigen rápidamente, pero una parte importante de ellas se genera directamente a partir de grandes modelos. Los remitentes no necesariamente pretenden mejorar la seguridad del proyecto; muchas veces, sólo quieren dejar su huella en un proyecto popular. Este es un nuevo tipo de ruido que puede consumir el recurso más valioso de un sistema: la atención humana.

La inteligencia ya no escasea; lo que escasea es la destreza. Durante su presentación, Vincent mencionó repetidamente que OpenClaw no es un producto ordinario; es más bien todo el conjunto de «destreza» envuelto alrededor del modelo. En inglés, utilizan la palabra «Harness», que se puede entender como un conjunto de dispositivos que realmente ponen el modelo a trabajar: cómo utiliza las herramientas, cómo te recuerda, cómo descompone las tareas, cuándo se detiene para pedir ayuda, cuándo continúa, cómo gestiona los errores y si debe pisar el freno cuando los costes son elevados.

El modelo es como el cerebro, y este conjunto de herramientas es como el cuerpo. Durante el último año, la industria ha estado demasiado obsesionada con el cerebro. Pero una persona sólo tiene un cerebro y no puede hacer nada más. También necesita manos, pies, un sentido del dolor y un sentido de los límites. Un Agente es lo mismo. Muchas empresas hablan de los Agentes como «modelos más inteligentes + más herramientas». Sin embargo, cuando realmente se utilizan, los usuarios a menudo no sienten la inteligencia, sino la forma física.

Vincent habló de un triángulo muy simple: velocidad, coste, precisión: difícilmente se pueden tener las tres cosas. Si intentas ahorrar dinero desde el principio, tienes que aceptar que sea más lento y menos preciso. Si quieres velocidad y precisión, tienes que aceptar un aumento del coste de razonamiento, una cadena de herramientas más larga y modos de fallo más difíciles de adivinar. Por lo tanto, la idea de Vincent es que, si bien es crucial que el modelo siga haciéndose más fuerte, la dificultad de un agente personal está pasando de «puede pensar» a «puede actuar».

El código abierto ha abierto la puerta, pero también ha dejado entrar el ruido. Cuanto más éxito tiene OpenClaw, más difícil es hacer sólo lo que inicialmente estaba destinado a hacer. OpenClaw era originalmente un asistente personal de IA, no un sistema empresarial, una plataforma multiagente o un pedestal para ejecutar negocios para todas las empresas. Pero una vez que un proyecto de código abierto gana impulso, es un reto pertenecer únicamente al grupo original de personas. La belleza de la apertura está aquí, como también lo está su crueldad.

En el pasado, los proyectos de código abierto se basaban en la autoridad técnica de unos pocos mantenedores. Ahora, con la IA provocando el igualitarismo del código, más gente corriente ha ganado productividad de software, y también están aportando más requisitos que no han resuelto y características que no se han estabilizado. Una comunidad más abierta debe abordar los problemas de los límites. Vincent dijo que el equipo de OpenClaw está ajustando ahora su enfoque de mantenimiento, trabajando en SDKs, herramientas de prueba, documentación y arquitectura de referencia. En lenguaje sencillo: no están bloqueando el agua, sino remodelando el lecho del río para el agua.

Más inteligente con el uso, pero posiblemente testarudo con el uso continuado. Después de que el bombo publicitario se desvanezca, comienza la verdadera competencia. Ya no se trata sólo de quién puede atraer más atención, sino de obligar a todos los proyectos de Agentes a responder a una pregunta más fundamental: ¿cómo demuestras que no eres un juguete desechable? Hermes sirve como un buen contraste, con su punto de venta siendo que los Agentes revisan su rendimiento después de completar una tarea. Esta noción es bastante atractiva, pero Vincent es muy cauteloso al respecto.

Una habilidad escrita automáticamente por un Agente puede estar comprimiendo la experiencia, o puede estar soldando errores. Es útil siete de cada diez veces, engañosa tres veces. ¿Cómo determina el sistema si debe conservarla o no? Convierte un camino afortunado en un proceso fijo. Cuando el entorno cambie la próxima vez, ¿seguirá el camino equivocado? Aprender en el mundo real no consiste en meter todas las experiencias en el almacén. El verdadero aprendizaje también incluye olvidar, corregir errores y admitir «este camino fue útil antes, pero no necesariamente ahora».

La memoria no es una función, sino el comienzo de una relación. Cuando se le preguntó a Michael cuál sería la capacidad más importante de un Agente residente personal si todo el mundo tuviera uno en el futuro, no dijo razonamiento, multimodalidad o invocación de herramientas. Dijo, memoria. Las herramientas se utilizan en función de la función, las relaciones se mantienen en función de la memoria. Un Agente que se siente como si se reuniera por primera vez cada vez que se abre es siempre sólo una herramienta. La personalización consiste en que el Agente sepa quién eres, cómo trabajas, lo que te disgusta, dónde siempre dudas y dónde tiendes a actuar impulsivamente.

Vincent también abordó esta cuestión en su discurso. Dijo que la industria puede tener modelos de alto rendimiento, pero carece de un sentido de compañerismo a largo plazo. Cuando hablamos de un Agente personal, ya no es sólo un escenario de negocio, no sólo un campo en un formulario que pregunta: «¿Qué va a hacer el usuario con él?». Es un Agente que trabaja para mí, un Agente con el que converso. Las expectativas de cada uno sobre la IA son diferentes, y diseñar para esto es un campo completamente desconocido.

La seguridad en última instancia se reduce a una cuestión humana. Durante ClawCon, alguien le preguntó a Vincent sobre la seguridad. Herramientas como OpenClaw se vuelven más útiles a medida que se les conceden más permisos; sin embargo, cuantos más permisos tienen, más peligrosas se vuelven. La respuesta de Vincent tenía dos capas. En primer lugar, OpenClaw es demasiado conspicuo. Al ser un gran repositorio de código abierto en GitHub, siempre ha estado bajo la atenta mirada de los investigadores de seguridad. En segundo lugar, colaboran con equipos de investigación de seguridad para integrar los problemas descubiertos en el producto y se esfuerzan por la transparencia.

La seguridad de un Agente no se trata sólo de si tiene vulnerabilidades. Se parece más a un dilema de límites: qué se le permite tocar, qué se le prohíbe tocar; cuándo puede actuar de forma autónoma, cuándo debe detenerse para buscar tu guía; si puede representarte en la mensajería, modificar archivos, ejecutar scripts o conectarse a sistemas empresariales; y en caso de incidente, quién asume la responsabilidad. El atractivo y el riesgo de un Agente personal son uno y el mismo.

«No saber todavía» es una forma de honestidad. Michael dijo que OpenClaw nunca debería convertirse en un proyecto de código cerrado. Siempre debería seguir siendo de código abierto porque ha abierto la puerta a la era del Agente personal para todos. Pero el código abierto no ha hecho desaparecer los problemas. Los Agentes no deben ser definidos únicamente por las empresas o plataformas de modelos. Cuando se le preguntó en Shanghái en qué no debería convertirse nunca OpenClaw, Vincent dijo que, como proyecto de código abierto, la gente lo utilizará para diversos fines, desde juguetes para niños hasta la gestión de negocios. Es difícil decir: «esto no debería hacerse».

La respuesta de OpenClaw no es «ya lo hemos resuelto»; su respuesta se parece más a «aún no lo sabemos». No sabemos cómo debe diseñarse la personalidad de un Agente personal, no sabemos cuándo el registro automático es útil o perjudicial, no sabemos a dónde llevará la comunidad el proyecto a lugares nunca antes imaginados, y no sabemos qué tipo de límites deben trazarse entre los asistentes personales y los sistemas empresariales. Pero cuando se enfrenta a algo que puede actuar en nombre de otros, afirmar que se conoce la respuesta demasiado rápido se vuelve sospechoso.

El Agente más peligroso en el futuro puede no ser el desobediente. Podría ser el que es demasiado obediente, demasiado útil, demasiado parecido a ti, hasta el punto de que te olvides de preguntar: ¿A qué mano sirve realmente?

[律动]