Lucy-agent es uno de esos proyectos pequeños que explican bastante bien hacia dónde se está moviendo el desarrollo con Inteligencia Artificial. Ya no se trata solo de llamar a un modelo por API, lanzar un prompt y esperar una respuesta. La nueva capa de trabajo está en crear agentes con identidad, memoria, reglas de operación, habilidades técnicas y una forma
En pleno auge de los “AI agents”, la mayoría de asistentes personales y frameworks de automatización han seguido una tendencia clara: más capacidades… a costa de más dependencias, más memoria y más complejidad operativa. Frente a ese camino, PicoClaw plantea lo contrario: un asistente de IA ultra ligero, escrito en Go, empaquetado como binario autocontenido y pensado para funcionar en
En el ecosistema de asistentes basados en Inteligencia Artificial que se ejecutan “cerca de casa” (en un portátil, un homelab o un VPS), el cuello de botella rara vez es el modelo. Suele ser la operativa: sesiones que se mezclan, agentes que hay que parametrizar, tareas programadas que nadie vigila, y una configuración del servidor que termina viviendo en ficheros
OpenClaw está dejando de ser “otra moda de IA” para convertirse en algo mucho más incómodo —y atractivo— para administradores de sistemas y desarrolladores: un agente que vive cerca del usuario, con conectores a herramientas reales (correo, chat, calendario, navegador) y con capacidad de ejecutar flujos de trabajo de forma persistente. En febrero, el proyecto dio además un salto simbólico:
La idea de tener un “agente” que responda mensajes, consulte tu correo, acceda a tus notas y ejecute acciones en tu máquina suena atractiva… hasta que te paras a pensar en el modelo de amenazas. En proyectos tipo “OpenClaw”, parte del debate reciente ha girado precisamente alrededor de esto: cuando el agente puede ver credenciales o tocar más de lo
La escena se repite en muchos equipos técnicos: un agente de Inteligencia Artificial promete automatizar tareas repetitivas, desde revisar un repositorio hasta operar con APIs, generar informes o “limpiar” bandejas de entrada. Se instala un skill, se copian un par de comandos y el sistema empieza a “hacer cosas”. El problema, según el análisis publicado por VirusTotal a principios de
Lucy-agent es uno de esos proyectos pequeños que explican bastante bien hacia dónde se está moviendo el desarrollo con Inteligencia Artificial. Ya no se trata solo de llamar a un modelo por API, lanzar un prompt y esperar una respuesta. La nueva capa de trabajo está en crear agentes con identidad, memoria, reglas de operación, habilidades técnicas y una forma
En pleno auge de los “AI agents”, la mayoría de asistentes personales y frameworks de automatización han seguido una tendencia clara: más capacidades… a costa de más dependencias, más memoria y más complejidad operativa. Frente a ese camino, PicoClaw plantea lo contrario: un asistente de IA ultra ligero, escrito en Go, empaquetado como binario autocontenido y pensado para funcionar en
En el ecosistema de asistentes basados en Inteligencia Artificial que se ejecutan “cerca de casa” (en un portátil, un homelab o un VPS), el cuello de botella rara vez es el modelo. Suele ser la operativa: sesiones que se mezclan, agentes que hay que parametrizar, tareas programadas que nadie vigila, y una configuración del servidor que termina viviendo en ficheros
OpenClaw está dejando de ser “otra moda de IA” para convertirse en algo mucho más incómodo —y atractivo— para administradores de sistemas y desarrolladores: un agente que vive cerca del usuario, con conectores a herramientas reales (correo, chat, calendario, navegador) y con capacidad de ejecutar flujos de trabajo de forma persistente. En febrero, el proyecto dio además un salto simbólico:
La idea de tener un “agente” que responda mensajes, consulte tu correo, acceda a tus notas y ejecute acciones en tu máquina suena atractiva… hasta que te paras a pensar en el modelo de amenazas. En proyectos tipo “OpenClaw”, parte del debate reciente ha girado precisamente alrededor de esto: cuando el agente puede ver credenciales o tocar más de lo
La escena se repite en muchos equipos técnicos: un agente de Inteligencia Artificial promete automatizar tareas repetitivas, desde revisar un repositorio hasta operar con APIs, generar informes o “limpiar” bandejas de entrada. Se instala un skill, se copian un par de comandos y el sistema empieza a “hacer cosas”. El problema, según el análisis publicado por VirusTotal a principios de
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