Recientemente tuve el placer de charlar con Iñaki Huerta en su canal de Youtube "Hecho con IA" sobre un tema que me apasiona. Cómo llevar la inteligencia artificial de preguntas en un chat a automatización agéntica. En mis más de 20 años en el sector del SEO y el marketing, pocas veces he visto una revolución tan disruptiva como la que estamos viviendo ahora con la IA y los agentes.
En el vídeo enseño cómo podemos utilizar OpenClaw no solo como un asistente personal, sino como un framework multiagente muy configurable, capaz de gestionar flujos de trabajo complejos y profesionales.
¿Qué es realmente OpenClaw?
Muchos ven a OpenClaw como un simple "Jarvis" para tareas cotidianas, pero su verdadera potencia reside en que es un paquete de código abierto que conecta modelos de lenguaje (LLM) con herramientas, sistemas de memoria y programación de tareas.
Lo que lo hace especial es que es agnóstico al modelo (puedes usar GPT, Claude, Gemini o modelos locales) y se instala en tu propio equipo o en un servidor, dándole acceso a tus archivos y al software que quieras. Y puedes controlarlo desde tu móvil a través de Telegram, Whatsapp, Discord o iMessage con voz o por escrito.
Os dejo el vídeo, creo que tuvimos una charla muy interesante, y en él pude enseñar una demo en vivo de este sistema agéntico:
La clave Flujos Híbridos (Determinismo vs. No Determinismo)
Uno de los puntos clave que tratamos es por qué las automatizaciones basadas 100% en IA suelen fallar en producción debido a las alucinaciones. Para solucionar esto, propongo en el vídeo un enfoque híbrido:
- Flujo No Determinista: Es la IA pura, excelente para resumir o razonar, pero con resultados variables.
- Flujo Determinista: Basado en reglas y scripts que producen resultados predecibles y auditables.
Dentro de OpenClaw, herramientas como Lobster (para scripting de herramientas) y LM Task (para llamadas controladas al LLM) nos permiten crear pipelines donde cada paso genera un "artefacto" (JSON o CSV) que podemos verificar.
Caso de estudio: El rastreador de tendencias en tiempo real
Mostré cómo he configurado a "Jefry" (mi asistente personal en OpenClaw) para ejecutar una rutina de búsqueda de tendencias y publicación automática:
- Captura de datos: El sistema navega por Twitter y Google Trends usando navegadores con sesión persistente para evitar el coste de APIs caras y saltar bloqueos antibots.
- Validación: Antes de publicar, el sistema realiza un fact-checking y verifica reglas de estilo (como la longitud del título, descripción, cantidad de palabras, etc). Si algo falla, la noticia queda en borrador.
- Fábrica Generativa: Se generan contenidos e imágenes mediante IA y se envían a un CMS ultra-ligero que creé a medida. Este genera HTML 100% estático y consume apenas 29MB de RAM.
Sistemas de Memoria y el Modo "Dreaming"
OpenClaw gestiona la información a través de varios niveles de memoria: diaria o de sesión, archivo de memoria general operativa MEMORY.md y también puedes activar Memory-Wiki u otros sistemas RAG basados en vectores.
Algo muy interesante y relativamente novedoso, es el sistema de "Sueños" (Dreaming) por la noche cuando el sistema está mas ocioso, analiza lo hecho durante el día para encontrar patrones y evitar errores, reordenando su memoria y evolucionando de forma autónoma.
Consejos si vas a trabajar con estos sistemas
Si vas a empezar con sistemas agénticos, te sugiero:
- Seguridad ante todo: No des acceso a tus cuentas principales; crea emails y calendarios específicos para tus agentes y comparte acceso con control de permisos.
- Foco en el "Qué": Antes que el prompt, define bien el proceso y el objetivo que quieres alcanzar.
- Talento humano: La IA es un potenciador, no un sustituto total. El contenido final siempre debería tener una supervisión de calidad