La rápida adopción viral del asistente de inteligencia synthetic de código abierto del desarrollador austriaco Peter Steinberger garra abierta En las últimas semanas ha puesto nerviosos a las empresas y a los desarrolladores independientes.
Es fácil entender por qué: OpenClaw está disponible gratuitamente ahora y ofrece un medio poderoso para completar el trabajo y realizar tareas de forma autónoma en toda la computadora, el teléfono o incluso el negocio de un usuario con indicaciones en lenguaje pure que generan enjambres de agentes. Desde su lanzamiento en noviembre de 2025, ha capturado el mercado con más de 50 módulos y amplias integraciones, pero su arquitectura “sin permiso” generó alarmas entre los desarrolladores y los equipos de seguridad.
Ingresar nanogarrauna versión más ligera y segura que debutó bajo una licencia MIT de código abierto el 31 de enero de 2026 y logró un crecimiento explosivo, superando las 7000 estrellas en GitHub en poco más de una semana.
Creado por Gavriel Cohen, un ingeniero de software program experimentado que pasó siete años en el creador de sitios internet Wix.com, el proyecto fue creado para abordar la “pesadilla de seguridad” inherente a los marcos de agentes complejos y sin espacio aislado. 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 a menudo trabaja con empresas de tecnología cubiertas por VentureBeat.
La solución inmediata de NanoClaw a esta ansiedad arquitectónica es un giro firme 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 “aislado” donde la IA solo interactúa con directorios montados explícitamente por el usuario.
Mientras que otros marcos crean “protecciones” internas o listas permitidas a nivel de aplicación para bloquear ciertos comandos, Gavriel sostiene que tales defensas son inherentemente frágiles.
“No voy a ejecutar eso 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 de 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 cambiante panorama de la IA, tal complejidad es un obstáculo de ingeniería y una responsabilidad potencial.
“Como desarrollador, usted examina cada dependencia de código abierto que agregamos a nuestra base de código. Observa cuántas estrellas tiene, quiénes son los mantenedores y si cuenta con un proceso adecuado”, señala Cohen. “Cuando tienes una base de código con medio millón de líneas de código, nadie la revisa. Rompe el concepto de en qué confía la gente con 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 del agente, 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 management de concurrencia.
En lugar de intermediarios de mensajes pesados y distribuidos, se basa en SQLite para una persistencia ligera y un IPC basado en sistemas de archivos. Esta elección de diseño es intencionada: al utilizar primitivas simples, el sistema sigue siendo transparente y reproducible.
Además, el aislamiento se extiende 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 se puede aislar con su propio contexto de memoria específico, lo que evita que se filtren datos confidenciales entre diferentes grupos de chat o funciones comerciales.
La visión del producto: habilidades sobre características
Una de las desviaciones más radicales de NanoClaw es su rechazo del modelo de software program tradicional “rico en funciones”. Cohen describe NanoClaw como un software program “nativo de IA”, un sistema diseñado para ser administrado y ampliado principalmente a través de la interacción de IA en lugar de la configuración guide.
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 alojadas en .claude/expertise/ que enseñan al asistente de IA native del desarrollador cómo transformar el código.
“Si quieres Telegram, arranca WhatsApp y pon Telegram”, cube Cohen. “Cada persona debe tener exactamente el código que necesita para ejecutar su agente. No es una navaja suiza; es un arnés seguro que se personaliza hablando con Claude Code”.
Este modelo de “Habilidades sobre características” significa que un usuario puede ejecutar un comando como /add-telegram o /add-gmail, y la IA reescribirá la instalación native para integrar la nueva capacidad mientras mantiene 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 actual en una agencia nativa de IA
Este no es simplemente un experimento teórico para los hermanos Cohen. Su nueva agencia de comercialización de IA, Qwibit, utiliza NanoClaw (específicamente una instancia private 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 9:00 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 desordenadas de WhatsApp o hilos de 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 trabajos técnicos recurrentes, como revisar el historial de git en busca de “derivaciones de documentación” o refactorizar sus propias funciones para mejorar la ergonomía para futuros agentes.
Evaluación estratégica para la empresa.
A medida que el ritmo del cambio se acelera a principios de 2026, los tomadores de decisiones técnicas se enfrentan a una elección basic entre conveniencia y management. Para los ingenieros de IA centrados en una implementación rápida, NanoClaw ofrece un modelo para lo que Cohen llama el “mejor arnés” para el “mejor modelo”.
Al construir sobre Claude Agent SDK, NanoClaw proporciona una vía para aprovechar modelos de última generación (como Opus 4.6) dentro de un marco que un equipo de ingeniería eficiente puede realmente 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, que prioriza el contenedor, permite la implementación de tecnologías avanzadas de IA, incluidos enjambres autónomos, sin las limitaciones de recursos y la “deuda técnica” asociadas con los sistemas heredados de 400.000 líneas.
Quizás lo más crítico es que para los líderes de seguridad, NanoClaw aborda las “múltiples responsabilidades” de la respuesta a incidentes y la protección organizacional.
En un entorno donde la inyección rápida y la filtración de datos evolucionan diariamente, un núcleo auditable de 500 líneas 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 sólo leer el código, sino también escribir en pizarra todo el sistema, trazar los vectores de ataque y verificar 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 program que la aloja debería volverse más easy. 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.
