OpenClaw (anteriormente conocido como Clawdbot/Moltbot) es un agente de IA de código abierto que se ejecuta en tu propio hardware y se conecta a aplicaciones de mensajería como WhatsApp, Telegram y Discord. Este agente de IA autoalojado accede a tus archivos, gestiona tu calendario, monitoriza repositorios de GitHub y ejecuta comandos en tu sistema. Se diferencia de los chatbots porque toma acciones reales, no solo mantiene conversaciones.
El proyecto consiguió más de 100.000 estrellas en GitHub en solo ocho semanas tras su lanzamiento. Los desarrolladores querían algo que los asistentes en la nube normalmente no pueden ofrecer: un sistema de IA de código abierto con acceso sin restricciones a la infraestructura local y privacidad total de los datos. Aportas tu propia clave de API de un LLM (Claude, GPT-4 o modelos locales), lo instalas una sola vez y obtienes un agente de IA que recuerda el contexto y automatiza tareas reales.
Definición de OpenClaw y características principales
La definición de un agente de IA se reduce a una sola pregunta: ¿solo habla o realmente ejecuta acciones? OpenClaw agenda citas, limpia tu bandeja de entrada, lanza despliegues y gestiona archivos mediante conversación. Dices «hazme el check-in para el vuelo de mañana» y lo hace.
Como agente de IA de código abierto, todo el código fuente está alojado en GitHub, donde cualquiera puede inspeccionarlo. Puedes auditar cada línea en busca de problemas de seguridad, modificar el comportamiento sin pedir permiso y añadir integraciones personalizadas para las herramientas internas de tu empresa. Los servicios de IA propietarios mantienen su código completamente cerrado.
La ejecución local de IA significa que el agente se ejecuta en tu máquina o en tu VPS, no en los servidores de Amazon ni en la nube de OpenAI. El contenido de tus correos electrónicos, las entradas de tu calendario y la estructura de tus archivos permanecen en tu infraestructura, a menos que indiques explícitamente al agente que envíe algo al exterior. Para trabajos sanitarios, legales o financieros, donde los datos de los clientes no pueden tocar sistemas de terceros, esto no es opcional.
OpenClaw almacena todo como archivos Markdown en carpetas estándar. La configuración, la memoria y el historial de interacciones se guardan como texto plano que puedes abrir con cualquier editor. No hay bases de datos propietarias ni datos binarios cifrados. ¿Quieres ver qué recuerda el agente de tu flujo de trabajo de GitHub de hace tres semanas? Solo tienes que leer el archivo. El soporte multimodelo te permite usar Claude para razonamiento complejo, GPT-4 para velocidad y modelos Llama locales para tareas sensibles.
OpenClaw vs automatización de flujos de trabajo con n8n
El enfoque de n8n para agentes de IA utiliza diagramas de flujo visuales donde arrastras bloques y conectas flechas. Defines disparadores: cuando ocurre X, haz Y y luego Z. Es preciso porque mapeas cada paso de forma explícita, lo que implica que no haya sorpresas, pero un trabajo inicial considerable. La automatización de flujos de trabajo con n8n suele integrar nodos de IA dentro de secuencias automatizadas más amplias, donde el LLM se encarga de una parte (como la generación de contenido) mientras el resto sigue una lógica predefinida.
OpenClaw recibe solicitudes en lenguaje natural y construye por sí mismo el flujo de automatización con IA. Dile «monitoriza los issues de GitHub etiquetados como urgentes y publica resúmenes en Slack todos los lunes por la mañana» y construye el pipeline, lo prueba y lo ejecuta. No dibujas nada. Solo describes el resultado.
Sirven para necesidades diferentes. n8n destaca cuando quieres control absoluto y repetibilidad. OpenClaw es excelente para solicitudes ad hoc y tareas que requieren un contexto conversacional que se extiende durante días. Algunos equipos usan ambos: n8n para automatizaciones programadas con tolerancia cero a la variación, y OpenClaw para peticiones del tipo «¿puedes revisar eso que comentamos ayer?». Aquí, la memoria con estado de OpenClaw importa más de lo que la gente suele pensar, porque los flujos de trabajo de n8n son sin estado a menos que construyas explícitamente un mecanismo de almacenamiento.
OpenClaw vs ChatGPT y asistentes basados en LLM
La comparación entre ChatGPT y una solución autoalojada no trata realmente de cuál asistente de IA tiene mejores habilidades lingüísticas. ChatGPT se ejecuta en los servidores de OpenAI, donde cada mensaje viaja a su infraestructura, se procesa allí y vuelve como respuesta. No puede leer tus archivos locales, ejecutar comandos en tu máquina ni integrarse con APIs internas sin que construyas una capa adicional.
OpenClaw se ejecuta en hardware que tú controlas. Lee archivos reales de tu sistema de archivos, ejecuta comandos de shell y se conecta a servicios en localhost. Puedes usar la API de ChatGPT para el procesamiento del lenguaje mientras OpenClaw se encarga de la orquestación y la ejecución en local. La comparación entre LLMs aquí importa menos por la calidad de las respuestas y más por qué puede tocar realmente el sistema.
Las diferencias de privacidad se notan en el uso diario. Si le pides a ChatGPT que redacte un correo usando el contexto de tu bandeja de entrada, tú pegas fragmentos, recibes una respuesta y luego la copias de vuelta. Todo lo que pegas será enviado a la estructura de OpenAI. Se lo pides a OpenClaw y lee directamente tu bandeja de entrada, redacta usando tus patrones de escritura a partir de mensajes anteriores y luego lo envía. El contenido de tu correo nunca sale de tu servidor.
La personalización choca con límites muy claros en los servicios alojados. ChatGPT se comporta según cómo OpenAI lo haya programado ese mes y tú no puedes parchear su razonamiento ni añadir herramientas más allá de lo que ofrece su API. Al ser de código abierto, la base de código de OpenClaw te permite modificar la lógica de toma de decisiones, integrar sistemas propietarios o cambiar la forma en que funciona la memoria. El verdadero equilibrio está entre el esfuerzo de configuración y la capacidad a largo plazo.
Cómo funciona OpenClaw
El funcionamiento del agente de IA sigue una secuencia lógica que puede repetirse según sea necesario. Funciona en un bucle continuo: llega un mensaje, se interpreta la intención, se recupera el contexto relevante, se seleccionan las herramientas adecuadas, se ejecutan las acciones y se entrega la respuesta. Este ciclo se ejecuta en tu infraestructura, donde el proveedor del LLM se encarga de la comprensión del lenguaje y tu sistema local se ocupa de la ejecución de las tareas.
La automatización mediante chat se realiza a través de plataformas de mensajería en lugar de interfaces web. Interactúas como si estuvieras escribiéndole a un compañero y la capa de automatización con IA traduce el lenguaje natural en comandos ejecutables. La configuración se guarda como texto plano en archivos Markdown dentro de estructuras de carpetas documentadas.
Entrada de mensajes y detección de intención
OpenClaw se integra con las plataformas de mensajería a través de sus APIs. La integración mediante bot de Telegram es probablemente el despliegue más común: envías comandos desde tu móvil mientras el agente se ejecuta en un servidor. El bot de WhatsApp funciona del mismo modo, utilizando su API Business o puentes de comunidad.
Cada mensaje entrante pasa por una detección de intención, donde el agente determina si estás haciendo una pregunta, solicitando una acción o proporcionando información para usarla más adelante. Este comportamiento del chatbot de IA va más allá de la simple coincidencia de palabras clave, porque utiliza el LLM conectado para entender el contexto: «revisa mi calendario» activa herramientas completamente distintas a «revisa mi correo», pese a que la redacción sea similar. Las integraciones con Discord, Slack, Signal e iMessage funcionan de forma idéntica.
Recuperación de contexto y uso de la memoria
La memoria de la IA en OpenClaw persiste a menos que la elimines. Si te refieres a «ese incidente de GitHub de la semana pasada», el agente busca en el historial de interacciones almacenado para entender a qué te refieres. Esta capacidad de IA conversacional significa que no tienes que proporcionar todo el contexto desde cero cada vez.
El sistema de memoria utiliza Markdown estructurado con marcas de tiempo y metadatos. Las búsquedas contextuales de IA se realizan mediante búsqueda semántica, donde el agente encuentra conversaciones pasadas relacionadas incluso cuando usas palabras completamente diferentes. La memoria se mueve automáticamente entre las herramientas integradas, de modo que la información que mencionaste mientras chateabas pasa a estar disponible cuando el agente trabaja en tu editor de código. El almacenamiento escala según el uso: las configuraciones típicas utilizan entre 100 y 500 MB para varios meses de historial de conversaciones.
Selección de herramientas y planificación de tareas
Cuando haces una solicitud, el agente evalúa las habilidades disponibles y decide cuáles utilizar. Este proceso de automatización de tareas con IA se realiza a través del flujo de trabajo de shell «Lobster» de OpenClaw, que encadena múltiples capacidades en pipelines. El componente gestor de tareas de IA descompone solicitudes complejas en pasos, como planificar un proyecto de varios días.
Dile «monitoriza mi repositorio de GitHub para detectar nuevas incidencias y envía resúmenes» y el agente busca en su biblioteca de habilidades, encuentra la integración con GitHub, la instala automáticamente si hace falta, configura el acceso a la API usando credenciales almacenadas, deja configurada la monitorización y empieza a comprobarlo. Todo a partir de un solo mensaje. El sistema de flujos de trabajo con IA es modular, por lo que puedes encadenar habilidades. Por ejemplo: «Todos los lunes a las 9:00, obtén las incidencias de GitHub etiquetadas como urgent, crea una página en Notion con el resumen y envíalo al canal de Slack #dev-team».
Ejecución local en la infraestructura del usuario
Todo se ejecuta en hardware que tú controlas: un Mac Mini, un servidor Linux, un equipo Windows o un VPS. El enfoque autoalojado implica que el agente accede a archivos locales, ejecuta comandos de shell y se integra con aplicaciones dentro de la misma red.
El alojamiento en VPS es habitual para operaciones 24/7, donde un servidor con 2 núcleos de CPU, 4 GB de RAM y 20 GB de almacenamiento cubre la mayoría de los casos de uso. Añade más recursos si ejecutas modelos LLM locales en lugar de usar APIs, porque la inferencia local exige mucho más cómputo.
Los requisitos de recursos dependen de tu configuración. El uso de APIs externas como Claude o GPT-4 mantiene bajos los requisitos de hardware, ya que el procesamiento pesado del lenguaje se realiza fuera. Ejecutar modelos de IA locales en la misma máquina requiere recursos de GPU y más memoria RAM, pero elimina los costes por token de las APIs.
Respuestas proactivas y seguimientos
OpenClaw no espera a que le des órdenes. Puedes configurarlo para que supervise eventos y tome la iniciativa cuando las condiciones coincidan con tus preferencias. Tu pipeline de CI/CD falla en mitad de la noche y recibes al instante un mensaje en Telegram con los registros de error y sugerencias de solución. Esta capacidad proactiva de IA también se extiende a tareas programadas: le dices «recuérdame revisar las pull requests abiertas todos los viernes por la tarde» y comprueba GitHub, analiza las PR y te envía un resumen sin que tengas que pedir nada más. El agente de IA se ejecuta de forma continua cuando se despliega en un servidor y realiza tareas en segundo plano incluso mientras duermes.
Casos de uso y capacidades de OpenClaw
Los desarrolladores tratan a OpenClaw como su interfaz unificada para todas las herramientas de desarrollo. Monitoriza repositorios de GitHub, lanza despliegues, revisa código y consulta logs, todo desde Telegram sin tener que cambiar entre pestañas del navegador. La automatización de tareas con IA gestiona comprobaciones rutinarias, donde una pregunta como «¿hay pruebas fallidas en el último commit?» te devuelve una respuesta inmediata con los fragmentos de logs relevantes.
Los escenarios de asistente personal aprovechan la gestión del calendario, el correo electrónico y las comunicaciones. El check-in de los vuelos se realiza automáticamente 24 horas antes de la salida, mientras que los recordatorios de reuniones llegan con el contexto adjunto de conversaciones relacionadas anteriores. La clasificación del correo electrónico ordena los mensajes en categorías según las reglas que defines de forma conversacional.
La automatización para desarrolladores se vuelve más específica cuando conectas OpenClaw a tu sistema de CI/CD, donde monitoriza builds, revisa logs y lanza acciones mediante chat. En lugar de notificaciones por correo que revisas horas después, recibes mensajes en Telegram con contexto y opciones accionables en el momento en que algo falla. El asistente personal de IA te indica qué servicio ha fallado, sugiere causas probables basadas en commits recientes y te ofrece reiniciar el servicio o revertir el despliegue.
Consideraciones de seguridad de OpenClaw
La seguridad autoalojada te da control directo sobre la seguridad de tu agente de IA. Tus datos no pasan por infraestructura de terceros, más allá de las llamadas a la API del LLM para el procesamiento del lenguaje. Esto es clave para cumplir requisitos de cumplimiento que prohíben el uso de servicios de IA externos.
Ejecutar un agente con acceso a nivel de sistema introduce riesgos reales, porque OpenClaw puede ejecutar comandos de shell, leer archivos y realizar llamadas a APIs usando credenciales almacenadas. Si el agente se ve comprometido por una vulnerabilidad en sus dependencias, una mala configuración o una interfaz de gestión expuesta, un atacante obtiene las mismas capacidades que tú le concediste a la IA.
Aquí se aplican de forma estricta las mejores prácticas de seguridad para IA. Ejecuta el agente con los permisos mínimos necesarios, nunca como root. Guarda las claves de API en variables de entorno o en un gestor de secretos, no en archivos de configuración en texto plano. Utiliza firewalls de red para limitar a qué servicios puede acceder el agente. La naturaleza de código abierto tiene dos caras: puedes auditar el código tú mismo o apoyarte en la revisión de la comunidad, pero las actualizaciones dependen de mantenedores y colaboradores en lugar de un proveedor comercial con equipos de seguridad dedicados.
Ten en cuenta la seguridad de las integraciones con plataformas de mensajería, porque cualquiera que consiga acceso a tu cuenta de WhatsApp o Telegram puede dar órdenes a tu agente. Activa la autenticación de dos factores y ten cuidado con los chats de grupo, donde varias personas podrían activar acciones de forma involuntaria. Activa el modo sandbox para la ejecución de comandos, ya que ejecutarlos sin aislamiento permite que se ejecuten con menos restricciones. Defiéndete contra la inyección de prompts tratando toda entrada externa como no confiable. Bloquea explícitamente comandos peligrosos: eliminaciones recursivas, git push forzados y llamadas de red arbitrarias.
Las consideraciones de seguridad de los datos de la IA también se extienden a los proveedores de LLM que conectes. Cuando OpenClaw envía una consulta a Anthropic o a OpenAI para su procesamiento, ese prompt y la respuesta pasan por su infraestructura. Gestionar información verdaderamente sensible implica ejecutar exclusivamente modelos locales, lo que elimina por completo las llamadas a APIs externas, a costa de mayores requisitos de hardware.
¿Quién debería usar OpenClaw?
Los usuarios técnicos que valoran la privacidad y el control son quienes más se benefician. Si te sientes cómodo con Linux, entiendes la configuración de APIs y quieres herramientas de automatización con IA que se integren con tu infraestructura existente, OpenClaw ofrece capacidades que no están disponibles en los servicios de IA de consumo. Que sea el mejor agente de IA o no depende de tu capacidad técnica y de tus requisitos específicos.
Los desarrolladores encuentran un valor inmediato en las integraciones con GitHub, CI/CD y los flujos de trabajo de desarrollo. Una IA para desarrolladores que monitoriza repositorios, avisa de fallos en los builds y ejecuta despliegues mediante chat elimina la fricción del trabajo mecánico. Los usuarios preocupados por la privacidad que no pueden enviar datos a servicios de IA en la nube necesitan alternativas autoalojadas. Consultas médicas, despachos legales y asesores financieros que manejan información sensible de clientes pueden desplegar OpenClaw en infraestructura local.
Las soluciones en la nube tienen más sentido si quieres cero mantenimiento y disponibilidad inmediata en todos tus dispositivos, sin necesidad de acceso al sistema local. OpenClaw requiere conocimientos técnicos para la configuración, mantenimiento continuo para aplicar actualizaciones e infraestructura para el alojamiento. El proyecto aún no está listo para usuarios no técnicos, ya que la instalación requiere familiaridad con la línea de comandos, configuración de claves de API y habilidades de resolución de problemas.
Cómo configurar OpenClaw
Antes de desplegar la IA, verifica los requisitos: una máquina Linux, macOS o Windows con al menos 2 GB de RAM disponibles, acceso a la API del proveedor de LLM que elijas y cuentas en las plataformas de mensajería que quieras integrar. Necesitas habilidades básicas con la línea de comandos y la capacidad de configurar credenciales de API.
Hay dos caminos de despliegue que se adaptan a necesidades distintas. La instalación local ofrece máximo control y cero costes de alojamiento, pero depende de que tu hardware esté encendido. El alojamiento en VPS proporciona funcionamiento continuo (always-on), a cambio de un coste mensual del servidor y una configuración de red ligeramente más compleja.
Instalación local autogestionada
Ejecuta OpenClaw en tu ordenador personal o en una Raspberry Pi para experimentar y realizar pruebas de IA en local. Este enfoque de IA autoalojada no requiere costes de servidores externos más allá de la máquina que ya tienes. Descarga el repositorio desde GitHub, instala las dependencias necesarias como Python y varias bibliotecas, y después configura las credenciales de la API de tu LLM en el archivo de configuración.
Los despliegues de IA en Raspberry Pi funcionan bien con los modelos Pi 5. La arquitectura ARM gestiona bien la orquestación del agente, ya que la mayor parte del cómputo se realiza de forma remota a través de las APIs de los LLM. La instalación local implica que la disponibilidad depende de tu hardware: si apagas tu portátil, el agente deja de responder. La configuración se guarda en archivos Markdown dentro de tu directorio personal, donde los editas para añadir credenciales de las plataformas de mensajería, configurar las habilidades disponibles y definir las políticas de retención de memoria.
Despliegue en VPS para operación 24/7
El alojamiento en VPS te ofrece operación persistente, donde el agente se ejecuta de forma continua en un servidor en la nube y responde a los mensajes independientemente de que tus dispositivos personales estén conectados o no. Este enfoque es estándar para uso en producción, donde los desarrolladores que monitorizan repositorios de GitHub necesitan recibir alertas incluso mientras duermen.
Elige un VPS como un Cloud VPS 10 de Contabo con 4 vCPU, 8 GB de RAM y 75 GB de almacenamiento NVMe como base. Instala Docker si prefieres un despliegue en contenedores, ya que muchos usuarios ejecutan OpenClaw en Docker para simplificar las actualizaciones y aislarlo de otros servicios. Los despliegues con Docker simplifican las actualizaciones: descargas la imagen más reciente, reinicias los contenedores y ya estás al día. La configuración persiste en volúmenes montados, por lo que la memoria y los ajustes del agente se conservan aunque se recree el contenedor.
Contabo 1-Click OpenClaw Setup
Contabo ahora ofrece un Add-On gratuito de OpenClaw con instalación en un clic para VPS y VDS que gestiona automáticamente todo el proceso de configuración. Solo tienes que seleccionar la imagen durante el aprovisionamiento del VPS, y el servidor se iniciará con OpenClaw preconfigurado, las dependencias instaladas y la configuración básica lista para personalizar.
Esta es la forma más rápida de pasar de cero a OpenClaw en funcionamiento. Solo añades tus claves de API del LLM y las credenciales de las plataformas de mensajería durante el proceso de configuración inicial. Después del despliegue, sigues teniendo el control de todo, así que es importante que gestiones la seguridad correctamente y que vigiles el uso de tus tokens de API para controlar los costes.
Tu IA, tus reglas
OpenClaw representa un enfoque diferente, en el que tú controlas la infraestructura, los datos y las capacidades, en lugar de alquilar acceso al sistema de otra persona. El modelo de código abierto y la arquitectura autoalojada crean posibilidades que los servicios en la nube no pueden igualar: acceso sin restricciones al sistema, privacidad total y personalización hasta el nivel del código fuente.
La puesta en marcha exige conocimientos técnicos y tú te encargas del mantenimiento y la seguridad. Pero para desarrolladores y usuarios técnicos que necesitan automatización con IA integrada con su infraestructura existente y que respete la soberanía de los datos, esos compromisos sí tienen sentido. Despliégalo en un VPS de pruebas, conéctalo a Telegram y dedica un fin de semana a descubrir qué es posible cuando tu agente de IA puede acceder a tus archivos y ejecutar comandos en local.
