La rápida adopción viral del asistente de inteligencia artificial de código abierto del desarrollador austriaco Peter Steinberger garra abierta en las últimas semanas enviado empresas y desarrolladores independientes en un lío.
La razón es fácil: OpenClaw ahora está disponible de forma gratuita y ofrece una forma poderosa de completar trabajos y realizar tareas de forma autónoma en la computadora, el teléfono o incluso la empresa de un usuario, con indicaciones en lenguaje natural que generan enjambres de agentes. Desde su lanzamiento en noviembre de 2025, ha conquistado el mercado con más de 50 módulos y amplias integraciones, pero su arquitectura “sin permiso” ha encendido las alarmas entre los desarrolladores y los equipos de seguridad.
Para escribir nanogarrauna versión más ligera y segura que debutó bajo una licencia de código abierto del MIT el 31 de enero de 2026 y ha logrado un crecimiento explosivo: superó las 7.000 estrellas en GitHub en poco más de una semana.
Creado por Gavriel Cohen, un ingeniero de software experimentado que pasó siete años en el creador de sitios web Wix.com, el proyecto fue diseñado para resolver la “pesadilla de seguridad” inherente a los marcos de agentes complejos y sin entornos aislados. Cohen y su hermano Lazer también son cofundadores de Qwibituna nueva agencia de comercialización de IA y vicepresidente y director ejecutivo, respectivamente, de Medios de hormigónuna respetada firma de relaciones públicas que trabaja frecuentemente con empresas de tecnología cubiertas por VentureBeat.
La solución inmediata de NanoClaw a esta ansiedad arquitectónica es un difícil giro hacia el aislamiento a nivel del sistema operativo. El proyecto coloca a cada agente dentro de contenedores Linux aislados, utilizando contenedores Apple para una ejecución de alto rendimiento en entornos macOS o Docker para Linux.
Esto crea un entorno estrictamente “sandbox” donde la IA solo interactúa con directorios montados explícitamente por el usuario.
Mientras que otros marcos crean “protecciones” internas o listas blancas a nivel de aplicación para bloquear ciertos comandos, Gavriel afirma que tales defensas son inherentemente frágiles.
“No voy a ejecutar esto en mi máquina y dejar que un agente se vuelva loco”, explicó Cohen durante una entrevista técnica reciente. “Siempre habrá una salida si se ejecuta directamente en la máquina host. En NanoClaw, el ‘radio de explosión’ de una posible inyección inmediata se limita estrictamente al contenedor y su canal de comunicación específico”.
Una base más segura para la autonomía de los agentes
La crítica técnica en el centro del desarrollo de NanoClaw es la hinchazón y la auditabilidad. Cuando Cohen evaluó por primera vez OpenClaw (anteriormente Clawbot), descubrió una base de código de aproximadamente 400.000 líneas con cientos de dependencias.
En el panorama de la IA en rápida evolución, tal complejidad es un obstáculo de ingeniería y un riesgo potencial.
“Como desarrollador, observas cada dependencia de código abierto que agregamos a nuestra base de código. Observas cuántas estrellas tiene, quiénes son los mantenedores y si tienes un proceso adecuado implementado”, señala Cohen. “Cuando tienes una base de código con medio millón de líneas de código, nadie la revisa. Se rompe el concepto de que la gente confía en el código abierto”.
NanoClaw contrarresta esto reduciendo la lógica central a aproximadamente 500 líneas de TypeScript. Este minimalismo garantiza que todo el sistema, desde la gestión del estado hasta la invocación de agentes, pueda ser auditado por un humano o una IA secundaria en aproximadamente ocho minutos.
La arquitectura emplea un orquestador Node.js de proceso único que administra una cola de mensajes por grupo con control de concurrencia.
En lugar de pesados intermediarios de mensajes distribuidos, se basa en SQLite para una persistencia ligera y un IPC basado en el sistema de archivos. Esta elección de diseño es intencionada: al utilizar primitivas simples, el sistema sigue siendo transparente y reproducible.
Además, el aislamiento va más allá del sistema de archivos. NanoClaw admite de forma nativa Agent Swarms a través de SDK del agente antrópicopermitiendo que agentes especializados colaboren en paralelo. En este modelo, cada subagente de un enjambre puede aislarse con su propio contexto de memoria específico, evitando la fuga de datos confidenciales entre diferentes grupos de chat o funciones comerciales.
La visión del producto: habilidades sobre características
Uno de los cambios más radicales de NanoClaw es el rechazo del modelo de software tradicional “rico en funciones”. Cohen describe NanoClaw como un software “nativo de IA”, un sistema diseñado para ser administrado y ampliado principalmente a través de la interacción de IA en lugar de la configuración manual.
El proyecto desalienta explícitamente a los contribuyentes a enviar relaciones públicas que agreguen características amplias como soporte para Slack o Discord a la rama principal. En su lugar, se les anima a contribuir con “Habilidades”: instrucciones modulares contenidas en .claude/skills/ que enseñan al asistente de IA local de un desarrollador cómo transformar el código.
“Si quieres Telegram, copia WhatsApp y ponte Telegram”, dice Cohen. “Cada persona debe tener exactamente el código necesario para operar su agente. No es una navaja suiza; es un equipo seguro que se personaliza hablando con Claude Code”.
Este modelo de “habilidades sobre funciones” significa que un usuario puede ejecutar un comando como /add-telegram o /add-gmail, y la IA reescribirá la instalación local para integrar la nueva función, manteniendo la base de código optimizada. Esta metodología garantiza que si un usuario sólo necesita un asistente basado en WhatsApp, no se verá obligado a heredar las vulnerabilidades de seguridad de otros cincuenta módulos no utilizados.
Utilidad del mundo real en una agencia nativa de IA
Este no es sólo un experimento teórico para los hermanos Cohen. Su nueva agencia de comercialización de IA, Qwibit, utiliza NanoClaw (específicamente una instancia personal llamada “Andy”) para ejecutar sus operaciones internas.
“Andy gestiona nuestro canal de ventas por nosotros. Yo no interactúo directamente con el canal de ventas”, explicó Cohen.
El agente ofrece sesiones informativas de domingo a viernes a las 9 a. m., detallando el estado de los clientes potenciales y asignando tareas al equipo.
La utilidad radica en la captura de datos sin fricciones. A lo largo del día, Lazer y Gavriel reenvían notas confusas de WhatsApp o conversaciones por correo electrónico a su grupo de administración.
Andy analiza estas entradas, actualiza los archivos relevantes en una bóveda de Obsidian o en una base de datos SQLite y establece recordatorios de seguimiento automatizados.
Debido a que el agente tiene acceso al código base, también se le pueden asignar tareas técnicas recurrentes, como revisar el historial de git en busca de “sesgos de documentación” o refactorizar sus propias funciones para mejorar la ergonomía para futuros agentes.
Evaluación estratégica de la empresa.
A medida que el ritmo del cambio se acelera a principios de 2026, los tomadores de decisiones técnicas enfrentan una elección fundamental entre conveniencia y control. Para los ingenieros de IA centrados en una implementación rápida, NanoClaw ofrece un modelo para lo que Cohen llama el “mejor equipo” para el “mejor modelo”.
Al desarrollar Claude Agent SDK, NanoClaw proporciona un camino para aprovechar los modelos de próxima generación (como Opus 4.6) dentro de un marco que un equipo de ingeniería eficiente realmente puede mantener y optimizar.
Desde la perspectiva de los ingenieros de orquestación, la simplicidad de NanoClaw es su mayor activo para construir tuberías escalables y confiables.
Los marcos tradicionales e inflados a menudo introducen gastos generales que agotan el presupuesto a través de microservicios complejos y colas de mensajes.
El enfoque de NanoClaw de priorizar los contenedores permite la implementación de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial (incluidos enjambres autónomos) sin las limitaciones de recursos y la “deuda técnica” asociadas con los sistemas heredados de 400.000 subprocesos.
Quizás lo más importante es que, para los líderes de seguridad, NanoClaw aborda las “múltiples responsabilidades” de respuesta a incidentes y protección organizacional.
En un entorno donde la inyección y exfiltración de datos sobre la marcha evoluciona a diario, un núcleo auditable de 500 filas es mucho más seguro que un sistema genérico que intenta admitir todos los casos de uso.
“Le recomiendo que envíe el enlace del repositorio a su equipo de seguridad y les pida que lo auditen”, aconseja Cohen. “Pueden revisarlo en una tarde; no solo leer el código, sino poner todo el sistema en la pizarra, trazar los vectores de ataque y asegurarse de que sea seguro”.
En última instancia, NanoClaw representa un cambio en la mentalidad de los desarrolladores de IA. Es un argumento que a medida que la IA se vuelve más poderosa, el software que la aloja debería volverse más simple. En la carrera por automatizar la empresa, los ganadores pueden no ser aquellos que adopten la mayor cantidad de funciones, sino aquellos que construyan sobre las bases más transparentes y seguras.
