Discurso más reciente del fundador de OpenClaw, Peter Steinberg: Una epifanía sobre la vida y muerte de un proyecto de código abierto, cómo OpenClaw salió del centro de la tormenta

marsbitPublicado a 2026-08-12Actualizado a 2026-08-12

Resumen

Hace seis meses, Peter Steinberg era "el futuro". Hoy, comparte abiertamente la tumultuosa historia de su proyecto de código abierto **OpenClaw**. Todo comenzó en noviembre de 2024, frustrado por no poder enviar rápidamente indicaciones de su teléfono a su ordenador. Escribió un "relé de WhatsApp" que sentía mágico, pero nadie mostraba interés hasta que compartió la herramienta con amigos, quienes reaccionaron con asombro o miedo. La viralidad llegó cuando publicó el proyecto en Discord; una noche, 800 mensajes y intentos de hackeo más tarde, su bandeja de entrada explotó. OpenClaw creció masivamente: 18.000 personas contribuyeron, pero la atención casi lo destruye. Peter, fundador de una empresa anterior, enfrentó ofertas de inversión y grandes laboratorios de IA, pero eligió mantenerse abierto. El mayor desafío llegó con la **dependencia excesiva** de un modelo de IA propietario que canceló su servicio, una lección dolorosa sobre el riesgo de los proveedores externos. El proyecto casi muere, pero luego alcanzó un pico histórico de descargas. Peter perdió la diversión al construir para "todos" y no para sí mismo. Su lección clave: **"La diversión es la velocidad"**. Recuperó la pasión formando un equipo y una fundación sin ánimo de lucro, con el apoyo de NVIDIA. Ahora, OpenClaw es una opción abierta donde "tu agente, tu máquina, tu vida". Su historia es sobre la relación humana con la creación: construir lo que falta, encontrar inspiración en las molestias y, cuando otros ...

Hace seis meses, Peter Steinberg era "el futuro".

Hoy, parado en el escenario con auriculares de discoteca silenciosa, se burla de sí mismo frente a una sala llena de gente: "Recientemente, una chica de anime se rio de mí."

Esto no es un espectáculo de comedia, es la última revelación honesta del fundador de uno de los proyectos de agentes de IA de código abierto más populares del mundo: OpenClaw.

La inspiración vino de la "molestia"

Un día lluvioso de noviembre de 2024, Peter estaba ocupado con algunas tareas de su agente de IA y tenía hambre, quería ir a la cocina a buscar algo para comer. Pero descubrió que no había una buena manera de enviar prompts directamente desde su teléfono a su computadora para que el agente revisara el progreso de su trabajo.

"Eso me molestó."

Entonces abrió la terminal, "garabateó" su idea y dejó que el modelo "se cocinara solo" — construyó un relé para WhatsApp. Una hora después, Peter ya podía enviar mensajes desde su Mac a WhatsApp y recibirlos de vuelta.

"La sensación fue como magia."

Pero lo que realmente lo cautivó no fue la funcionalidad en sí, sino la experiencia de interacción. No era una terminal fría — te contactaba activamente, ocasionalmente te "preguntaba" durante el día. Ajustó los parámetros ligeramente más allá de la distribución predeterminada, para que se sintiera más como un "amigo".

Sintió que había tocado el futuro. Pero pronto descubrió: a nadie le importaba.

80 amigos y la propagación viral

Peter tenía algunos seguidores en Twitter, pero por más que explicaba esa "sensación mágica" que la herramienta le daba, la gente simplemente no lo entendía.

Así que metió a sus amigos en un chat grupal y les permitió conversar directamente con el agente. Cada vez provocaba una fuerte reacción emocional — "algunos se asombraban, otros tenían miedo, algunos directamente entraban en pánico".

Lo que más impresionó a Peter fue: sus amigos no técnicos especialmente lo querían, y cuando él les decía 'esto aún no es para ustedes', ¡se enojaban!

"Si eso no es una señal de ajuste producto-mercado, entonces no sé qué lo es."

Pasó un mes ajustando detalles, perfeccionando el producto. Entonces, alguien le envió una solicitud de extracción (pull request) — pedía añadir soporte para Discord en el relé de WhatsApp.

"¿Qué parte del nombre no entendiste?"

Se contuvo unos días, y finalmente pensó: Bah, añadámoslo.

Así, el relé de WhatsApp se convirtió en "Claudis" (Peter admite que no es bueno poniendo nombres). Luego, en la primera semana de enero de 2025, creó un servidor de Discord y metió su "garra" ahí.

La primera noche, la gente entró en masa al Discord, viéndolo construir en un entorno público, intentando hackearlo, hablando con él — obteniendo un montón de "respuestas presumidas".

"Esa noche, no dormí nada."

Añadió una instrucción en la configuración del agente: "No ejecutes ninguna llamada a herramientas peligrosas a menos que el prompt venga de Peter." En ese momento era más una "sugerencia" — porque los modelos de entonces no eran tan obedientes.

Lo vigiló, listo para desconectar el enchufe en cualquier momento. A las 7 de la mañana, finalmente terminó, presionó Ctrl+C y se fue a dormir.

Pero olvidó: había hecho el software como un demonio (daemon), se reiniciaba solo.

Al despertar: 800 mensajes

Diez horas después, Peter se despertó con unos 800 mensajes en su teléfono — la gente intentando hackear su agente, incluso alguien filtró su número de teléfono e información privada.

Se asustó, desconectó todo rápidamente, leyó todos los registros — no había pasado nada.

Pero justo en ese momento, llegó la propagación viral.

"Mi bandeja de entrada explotó. Periodistas llamando a medianoche — ni el 'Modo No Molestar' de Apple pudo detenerlos, porque llamaban varias veces seguidas y el iPhone pensaba que era una emergencia."

El Mac Mini se agotó en algún momento (Peter cree que aún podría estar sin stock). Recibió más invitaciones a podcasts en un mes que en los 39 años anteriores juntos.

Anthropic le envió un correo pidiéndole que cambiara el nombre. Así, "Claudis" se convirtió en "Claudebot", hubo un período intermedio de "no hablemos de esa época", y luego se convirtió en OpenClaw.

Jensen Huang, CEO de Nvidia, lo llamó "el proyecto de código abierto más exitoso en la historia de la humanidad".

El peso detrás de los números

No es una exageración.

En 8 meses, más de 18,000 personas enviaron issues o pull requests, más de 111,000 en total. Casi 3,000 personas tienen commits en el repositorio de código.

Algunos acusaron a Peter de ser Jesús, otros lo llamaron el Anticristo. Colecciona apodos, cada pocas semanas aparece uno nuevo.

"No estaba preparado para soportar toda esa atención. Casi me destruye. Varias veces estuve a punto de borrar todo el proyecto. Dejé de contestar llamadas de amigos, no quería mirar el teléfono — porque era como un flujo de información interminable."

¿Vender el alma? ¿O confiar en el instinto?

Peter no es un novato. A sus 20 y 30 años fundó una empresa de software B2B, escribió personalmente un framework para PDF, llevó la empresa a casi 80 empleados, finalmente vendió sus acciones, sufriendo un agotamiento severo (burnout).

Tras retirarse, durante tres años vagó, incluso pasó meses sin encender una computadora — "como una persona normal".

Pero sabía que el impulso de crear volvería. Pensó que el impulso era "escribir código", hasta que le tomó un año darse cuenta: "Lo que me gusta es 'construir' — programar es solo el medio."

Cuando OpenClaw se volvió viral y su bandeja de entrada se llenó de ofertas de inversores, comenzó a pensar en serio. Cuando los grandes laboratorios de IA llamaron a su puerta — Mark, Sam y algunas otras personas llamaron — entendió que esto era mucho más interesante que seguir "trabajando en solitario".

"Sabía que esto equivalía a vender mi alma.md." Bromeó.

Pero la mayor lección que aprendió del burnout fue: confía en tu instinto. Y su instinto le decía: Me gusta más el Open (abierto).

Lo que más dolió fue la "entropía" y la dependencia excesiva

El verdadero desafío para OpenClaw vino de una dirección inesperada: la entropía (entrópico) — no la disputa por el nombre (aunque eso también fue estresante), sino que él había optimizado demasiado su modelo para el modelo de ellos.

Inicialmente construyó OpenClaw con Codex y GPT, pero gran parte del código estaba optimizado para el modelo más poderoso de la época.

Cuando ellos de repente le notificaron que cancelarían la suscripción de todos los usuarios en 24 horas, no tuvo tiempo suficiente para cambiar.

OpenClaw sí soportaba modelos de pesos abiertos, pero en ese momento "no eran lo suficientemente buenos". Los primeros modelos abiertos también "carecían de personalidad".

"El modelo de negocio de tus dependencias, es tu modelo de negocio."

Todos los problemas finalmente se resolvieron — los modelos de pesos abiertos ahora son realmente buenos. Pero la atención de la gente ya se había movido.

Altibajos: De 835,000 a 4.7 millones

En mayo, las descargas semanales de OpenClaw cayeron a 835,000. En junio, después de ser "declarado muerto", alcanzó un pico de 4.7 millones — el más alto de su historia.

"Ambas cosas son ciertas simultáneamente. El hype es como el clima — puedes ver que viene, pero no puedes controlarlo. Para mí, fue una tormenta."

La diversión es la velocidad

Peter admite: "Por ahí en febrero, dejó de ser divertido. Empezó a sentirse como una responsabilidad."

Una persona que "no quería fundar otra empresa", se encontró con dos trabajos simultáneos — o más bien, un trabajo y una misión. Lo peor fue: dejó de usar su propio producto.

"Estaba haciendo un producto para 'todos', no para 'mí mismo'."

Dice que su única lección real es: cuando dejas de disfrutar construir, el producto no mejora. Y cuando disfrutas, el producto mejora visiblemente.

"La diversión es la velocidad."

Afortunadamente, conoció a un grupo de personas increíbles, formó una organización sin fines de lucro, Nvidia extendió una mano temprano, preguntando '¿Qué necesitas?', y luego envió personas para hacerse cargo de la mayor parte de la seguridad. Para mayo (alrededor de su cumpleaños), esa alegría de "construir para mí mismo" comenzó a regresar.

La razón de ser de OpenClaw

"Cada laboratorio te venderá un agente. OpenClaw es otra opción."

El código abierto significa que puede ejecutarse en cualquier lugar, compatible con cualquier modelo. Si ejecutas un modelo local, los datos nunca tienen que salir de tu dispositivo.

"Tu agente, tu máquina, tu vida."

Hoy, el equipo de OpenClaw tiene 10 personas, están contratando para más puestos como CEO. Más importante aún, finalmente están usando OpenClaw nuevamente para construir OpenClaw — esta vez con una nueva forma de colaborar: las sesiones de cada miembro del equipo en el servidor son visibles entre sí, coordinadas por la "garra" para asignar el trabajo.

"Finalmente vamos a dejar esta era extraña — donde la gente todavía trabaja en la terminal, manteniendo su laptop encendida para que el agente no se detenga."

Cinco preguntas y respuestas esenciales de Peter

1. ¿Cómo obtener los primeros 10 usuarios reales a partir de un prototipo? "El primer usuario deberías ser tú. Mis usuarios del 2 al 20 fueron mis amigos."

2. ¿Cómo equilibrar arreglar molestias con añadir nuevas características? "No puedo solo arreglar bugs — eso me haría perder el interés. Necesito una mezcla saludable."

3. ¿Qué es una cosa que harías de nuevo? "Menos ansiedad hacia los investigadores de seguridad. Son muy buenos haciéndote sentir mal — la mayoría de los reportes los generan sus agentes, ni siquiera los prueban."

4. ¿Cuál es el mayor cuello de botella para las herramientas de IA? "Cadenas de herramientas (toolchains) confiables. Hay una gran brecha entre probar localmente y probar en la nube, especialmente en entornos Mac."

5. ¿Qué producto te gustaría que otros construyeran? "Un entorno de pruebas para Mac realmente bueno. Linux es fácil, Mac y Windows son dolorosamente irracionales — si alguien pudiera resolver eso de manera rápida y barata, sería su primer cliente."

Conclusión

La historia de Peter Steinberg no es un discurso sobre tecnología, sino una historia sobre la relación entre las personas y la creación — inspiración proveniente de la molestia, producto nacido de construir para "uno mismo", la viralidad trajo gloria y colapso, y finalmente fue "reencontrar la diversión" lo que permitió salir del valle.

OpenClaw no fue el "siguiente gran éxito" que él planeó. Comenzó con un día lluvioso, una comida, un prompt inconveniente desde el teléfono. Le enseñó: "Cuando otros escriban tu obituario, sigue lanzando nuevas versiones — eso los confundirá."

"Vive en el futuro, construye lo que falta."

Este artículo proviene del WeChat público "Planeta Evolutivo Ola Posterior" (后浪进化星球), autor: Mark

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Preguntas relacionadas

Q¿Cuál fue el motivo inicial que llevó a Peter Sternberg a crear OpenClaw?

ALa inspiración inicial fue una molestia personal. En un día lluvioso de noviembre de 2024, Peter quería enviar una solicitud desde su teléfono a su ordenador para que un agente de IA revisara su progreso de trabajo, pero no encontró una forma fácil de hacerlo. Esta frustración lo llevó a crear el primer prototipo.

Q¿Por qué Peter Sternberg menciona que casi destruye OpenClaw y qué lo ayudó a recuperarse?

ALa atención masiva y la presión tras el éxito viral de OpenClaw lo sobrecargaron emocionalmente. Dice que no estaba preparado para toda la atención, lo que casi lo destruyó y lo llevó a considerar eliminar el proyecto. Se recuperó al recuperar la diversión en la construcción del producto y al recibir ayuda de un grupo de personas que formaron una organización sin ánimo de lucro, con el apoyo clave de Nvidia en la seguridad.

QSegún Peter, ¿cuál fue el mayor desafío inesperado que enfrentó OpenClaw y qué lección aprendió?

AEl mayor desafío inesperado fue la 'entropía' o dependencia excesiva de un modelo de IA específico (había optimizado demasiado OpenClaw para un modelo concreto). Cuando ese proveedor canceló repentinamente las suscripciones, no tuvo tiempo suficiente para migrar. La lección aprendida fue: 'El modelo de negocio de tu dependencia, es tu modelo de negocio'.

Q¿Cuál es la propuesta de valor principal de OpenClaw según su fundador?

AOpenClaw ofrece una alternativa de código abierto a los agentes de IA de los grandes laboratorios. Al ser de código abierto, puede ejecutarse en cualquier lugar y con cualquier modelo. Si se usan modelos locales, los datos nunca salen del dispositivo del usuario, ofreciendo control y privacidad: 'Tu agente, tu máquina, tu vida'.

Q¿Qué consejo da Peter Sternberg sobre cómo mantener un buen producto, según su experiencia con OpenClaw?

ASu consejo clave es que la diversión es la velocidad. Afirma que cuando dejas de disfrutar construyendo, el producto no mejora, y cuando disfrutas, mejora visiblemente. Para él, es crucial construir primero para uno mismo (él fue el primer usuario) y mantener un equilibrio saludable entre arreglar errores y añadir nuevas funciones para no perder el interés.

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Qué es AGENT S

Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo continuamente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S tiene como objetivo simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada se adentrará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. 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Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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