Código abierto
OpenClaw 2.0 llega con agentes multijugador y reescribe sus cimientos
OpenClaw regresa tras siete semanas con una reescritura completa y una apuesta clara: varios desarrolladores trabajando a la vez con el mismo agente en una sesión compartida.
En resumen
- OpenClaw 2.0 vuelve tras siete semanas de silencio con un rework total impulsado por 933 contribuidores y 16.000 pull requests.
- La gran novedad son los agentes multijugador: un espacio compartido en team.openclaw.ai donde varios desarrolladores usan el mismo agente.
- La sesión compartida funciona como documento de traspaso y elimina la necesidad de copiar contextos entre personas.
- El proyecto simplifica instalación y configuración, los dos puntos más criticados por su comunidad de usuarios.
- Nacido como Clawdbot y hoy gestionado por una fundación sin ánimo de lucro, inspiró a proyectos como Hermes y Grokbot.
Siete semanas de silencio y una reescritura completa
OpenClaw, el harness (armazón de ejecución) open source (código abierto) para agentes de IA, ha vuelto este 2 de septiembre tras siete semanas sin novedades públicas. El equipo no ha publicado una actualización incremental, sino un rework total del proyecto: una reescritura de sus fundamentos que llega acompañada de cifras poco habituales en el ecosistema. Según el anuncio publicado en openclaw.ai, la nueva versión acumula el trabajo de 933 contribuidores y unas 16.000 pull requests, las solicitudes de incorporación de cambios con las que se construye cualquier proyecto colaborativo en GitHub.
El volumen explica el silencio. Un proyecto que en enero de 2026 se convirtió en fenómeno viral —lo que muchos describieron entonces como el momento del "agente Big Bang"— acumuló en pocos meses una deuda técnica considerable y una base de usuarios que crecía más rápido que su arquitectura. La versión 2.0 es, en la práctica, un intento de refundación: consolidar lo aprendido, limpiar lo que no funcionaba y fijar una dirección concreta para lo que viene después.
Agentes multijugador: varios desarrolladores, un mismo agente
La apuesta central de OpenClaw 2.0 son los agentes multijugador (multiplayer agents). La idea es sencilla de enunciar y difícil de ejecutar: en lugar de que cada desarrollador mantenga su propia instancia aislada del agente, el proyecto habilita un espacio de trabajo compartido, alojado en team.openclaw.ai, donde varias personas interactúan con el mismo agente dentro de la misma sesión. Todos ven lo que el agente hace, todos pueden intervenir y el estado de la conversación es único para el equipo entero.
El cambio de modelo mental es notable. Hasta ahora, los agentes de programación se han diseñado como herramientas individuales: un usuario, un contexto, un historial. Llevar esa relación a un formato colectivo acerca el agente a lo que un repositorio compartido o un documento colaborativo hicieron en su día por el trabajo en equipo. La diferencia es que aquí el objeto compartido no es un fichero estático, sino un proceso vivo que ejecuta tareas mientras varias personas lo observan y lo corrigen.
La sesión compartida se convierte en el traspaso
La consecuencia más práctica de este diseño afecta al handoff (traspaso de trabajo entre personas). En los flujos actuales, pasar una tarea de un compañero a otro obliga a reconstruir el contexto: explicar qué se intentó, qué falló, qué decisiones se tomaron y por qué. Con frecuencia eso implica copiar y pegar conversaciones enteras, resumirlas a mano o repetir instrucciones que el agente ya tenía interiorizadas en otra sesión.
OpenClaw propone eliminar ese paso: la sesión compartida es el documento de traspaso. Quien recoge el trabajo entra en la misma conversación, con el mismo historial y el mismo estado del agente, sin necesidad de trasvasar contextos entre instancias. Es una respuesta directa a uno de los cuellos de botella menos visibles del trabajo con agentes, donde el coste de coordinación puede acabar superando el ahorro que la automatización promete generar en las tareas individuales.
Instalación y configuración, la deuda que arrastraba
La segunda gran línea de trabajo de la versión 2.0 es menos vistosa pero igual de necesaria: simplificar la instalación y la configuración. Ha sido, con diferencia, la queja más repetida de su comunidad. Poner OpenClaw en marcha exigía un proceso considerado excesivamente complejo para un proyecto que aspiraba a la adopción masiva, y esa fricción inicial dejaba fuera a buena parte de los desarrolladores que se acercaban por curiosidad tras la ola de enero.
A esa crítica se sumaba otra más incómoda: las actualizaciones que rompían instalaciones existentes. Un creador del ecosistema llegó a cifrar en torno al 70% las veces que una actualización le dejaba el sistema inservible. Para un harness que se sitúa en la capa de infraestructura —justo debajo de los flujos de trabajo diarios de quien lo usa— esa tasa de fallo es difícil de sostener. La reescritura busca precisamente cerrar esa herida antes de escalar.
De Clawdbot a fundación sin ánimo de lucro
OpenClaw no siempre se llamó así. El proyecto nació como Clawdbot, pasó por Moltbot y adoptó su nombre actual tras un recorrido que incluye un cambio de gobernanza relevante. Lo creó Peter Steinberger, que posteriormente fue absorbido por OpenAI, y desde entonces el desarrollo se gestiona a través de una fundación nonprofit (sin ánimo de lucro). El código y las releases siguen publicándose de forma abierta en su organización de GitHub, en github.com/openclaw.
Esa estructura importa para entender la versión 2.0. Un proyecto con casi mil contribuidores y dieciséis mil pull requests necesita un marco de decisión que no dependa de una sola persona ni de los intereses de una empresa concreta. La fundación es la apuesta por la continuidad: separar el destino del harness del de su creador original y del de la compañía que hoy lo emplea, en un terreno donde los proyectos virales suelen apagarse tan rápido como aparecen.
Hermes, Grokbot y las comparaciones inevitables
El impacto de OpenClaw se mide también por lo que ha provocado alrededor. Su modelo inspiró a Hermes, el proyecto de Nous Research, y a Grokbot, dos exponentes de una misma corriente: llevar los agentes fuera del entorno de desarrollo y convertirlos en asistentes persistentes. La coincidencia temporal ha sido notable, con Nous Research lanzando el mismo día Pantheon 0.21.0, versión que incorpora bot mode (modo bot) y Hermes Peer.
Las comparaciones entre Hermes y OpenClaw se han vuelto habituales en la comunidad, y no siempre favorecen al segundo. La discusión gira menos en torno a capacidades y más en torno a fiabilidad, facilidad de puesta en marcha y estabilidad entre versiones. OpenClaw 2.0 responde a esa conversación con un rework que ataca justo esos frentes, mientras añade una función —el trabajo colectivo sobre un mismo agente— que ningún competidor directo ofrece todavía en ese formato.
Conclusión
OpenClaw 2.0 es más una refundación que una actualización. Su propuesta de agentes multijugador plantea una idea con recorrido: si el agente es el nuevo lugar donde ocurre el trabajo, tiene sentido que sea compartido, y que la sesión sustituya al traspaso manual de contexto. El reto está en la ejecución. La comunidad ya ha señalado dónde duele —instalación compleja, actualizaciones que rompen— y esta versión promete corregirlo. Los próximos meses dirán si la reescritura ha sido suficiente o si el proyecto vuelve a crecer más rápido de lo que sus cimientos aguantan.
Fuentes primarias
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