El fin de semana en que Clawdbot agotó el Mac Mini - y por qué Kakao debería preocuparse
Clawdbot demostró que los agentes de IA ejecutándose localmente en tu propio hardware pueden sustituir a las apps de mensajería. He aquí por qué eso amenaza a todas las plataformas de chat.
El fin de semana pasado, cualquier publicación que mencionara a Clawdbot en X se acercaba a los 1.000 likes. La reacción fue comparable al lanzamiento original de ChatGPT.
La gente estaba comprando Mac Minis solo para ejecutarlo, hasta el punto de agotar el stock. Ya tenemos ChatGPT, Gemini y Claude. Entonces, ¿por qué este proyecto generó una respuesta tan desproporcionada?
¿Qué es Clawdbot?
Clawdbot es un asistente personal de IA de código abierto creado por el desarrollador Peter Steinberger, quien volvió a construir tras la exitosa salida de PSPDFKit (~100 M€). Está impulsado por la API de Claude, pero el diferenciador clave es que se ejecuta localmente en tu propio hardware. Un portátil viejo, una Raspberry Pi, un PC gaming, un Mac Mini, un VPS barato - cualquier cosa con Node.js sirve.
No interactúas con él a través de una interfaz web. Le hablas por WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage o Slack. Su mascota es la langosta espacial Clawd, y su eslogan es «IA que realmente hace cosas».
- Servicio: clawd.bot
- GitHub: github.com/nicepkg/clawdbot
¿En qué se diferencia de la IA existente?
Las herramientas de IA actuales siguen un patrón de pregunta y respuesta dentro de una ventana de chat. Clawdbot rompe ese modelo por completo.
- Memoria persistente. Retiene el contexto entre conversaciones y retoma exactamente donde lo dejaste.
- Contacto proactivo. Te escribe primero - «3 correos urgentes, reunión en 20 minutos» - sin que se lo pidas.
- Ejecución real. Cancela suscripciones a newsletters, organiza archivos, controla la domótica y edita sitios web directamente.
- Control del dispositivo. Ejecuta comandos de shell, navega por la web y gestiona tu calendario.
La arquitectura revela una filosofía de diseño clara
Analicé el código fuente en detalle. En el centro hay un servidor Gateway que orquesta todo a través de cuatro subsistemas.
- Sessions: Almacenan el estado y el contexto de cada conversación. Este es el motor detrás de la «IA con memoria».
- Channels: Gestionan las conexiones a mensajeros como WhatsApp, Telegram y Slack.
- Agents: Los modelos de IA (Claude, etc.) que procesan la entrada del usuario - el cerebro del sistema.
- Tools: La capa de ejecución - control del navegador, gestión de archivos, integración con el sistema.
El flujo de mensajes muestra por qué es tan potente
Lo que más me impresionó fue el flujo de datos. Cuando envías un mensaje por Telegram, esto es lo que ocurre:
- El plugin del canal recibe el mensaje y lo convierte a un formato estándar.
- El Gateway encuentra o crea una sesión para asociar el contexto correcto.
- El agente combina el historial de conversación con los prompts del sistema y lo pasa al modelo de IA.
- Si el modelo «piensa» o invoca una herramienta, el resultado vuelve al modelo para razonamiento adicional.
- La respuesta final regresa al canal original y se sincroniza en tiempo real en todos los clientes conectados.
Esta arquitectura hace que si le pides al agente que tome una foto con la cámara de tu móvil, pueda hacerlo de verdad. La app de Mac, la de iOS y la de Android están todas conectadas como nodos.
La extensibilidad está bien diseñada
La carpeta de extensiones muestra que Discord, Matrix y Microsoft Teams están conectados como plugins. Añadir soporte para un nuevo mensajero significa incorporar una sola extensión de canal. Lo mismo aplica para las herramientas.
Como Claude Code, Clawdbot utiliza archivos SKILL.md para definir habilidades personalizadas - combinaciones de prompts y scripts que crean automatizaciones a medida. Esta composabilidad es probablemente un factor clave del rápido crecimiento de la comunidad.
¿Por qué ChatGPT, Gemini y Claude no pudieron hacer esto?
La respuesta es directa: eran demasiado caros, tenían demasiadas restricciones en las acciones permitidas y carecían del ecosistema para conectarse con otros servicios. Clawdbot se ejecuta localmente, integra mensajeros por defecto y ejecuta comandos de shell. El abanico de lo que puede hacer es fundamentalmente distinto.
Y lo decisivo: la gestión de sesiones mantiene el contexto vivo. Con la IA existente, había que volver a explicar todo cuando la conversación se interrumpía. Clawdbot recuerda y continúa.
Aquí es donde Kakao debería prestar atención
Las plataformas de mensajería como KakaoTalk han dependido de sus redes de suscriptores para lograr fuertes efectos de bloqueo. Pero cuando usas IA para pedir cosas y gestionar tareas, en realidad no necesitas que tus amigos y familiares estén en la misma plataforma.
Si un nuevo mensajero nativo de IA se vuelve abrumadoramente más útil, crea un nuevo centro de gravedad - y la gente migra hacia él.
Dicho esto, Clawdbot no es barato de operar. Ejecutarlo correctamente requiere rendimiento a nivel de Claude Opus. Pero DeepSeek V4 parece estar a la vuelta de la esquina. Los artículos recientes sugieren un buen rendimiento con un enfoque particular en la memoria, y si el precio es competitivo, el desenlace se vuelve impredecible.
La verdadera batalla es quién construye el bloqueo primero
Lo que Clawdbot demostró es una infraestructura de agentes de IA capaces de ejecutar tareas reales, ya extendiéndose entre una gran base de usuarios. Una vez que se resuelva el problema de costes, los agentes de IA pueden sustituir a los mensajeros. Gana usuarios uno a uno, apila el bloqueo encima, y el juego cambia.
Estamos entrando en una era donde la IA con memoria se convierte en el mensajero. El centro de la conversación se está desplazando de las personas a los agentes.
Una nota de seguridad antes de empezar
Clawdbot ejecuta comandos de shell y manipula archivos directamente. Un comando erróneo puede borrar archivos importantes o dañar tu sistema.
Usa una máquina dedicada en lugar de tu portátil principal o tu ordenador de trabajo. Crea una cuenta de usuario sin permisos de administrador y tómate el tiempo de entender el modelo de permisos antes de ceder el control.
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