Cada semana, alguien en el Discord de OpenClaw pregunta: “¿Debería usar OpenClaw o LangChain?” Y cada semana, la respuesta es la misma: “No son realmente productos competidores.” Pero nadie explica por qué de manera clara, así que aquí está mi intento.
He usado ambos de manera extensiva. LangChain durante aproximadamente un año, OpenClaw durante ocho meses. He construido sistemas de producción con cada uno. Y
Una vez intenté ejecutar tres agentes de IA simultáneamente. El agente de investigación encontró información. El agente de redacción elaboró contenido basado en esa información. El agente de revisión verificó el borrador en busca de precisión. En teoría: un hermoso flujo de trabajo. En la práctica: el agente de investigación encontró información irrelevante, el agente de redacción la convirtió en un artículo convincente pero incorrecto, y
Cuando empecé con OpenClaw, pasé días buscando “la lista completa de todo lo que esta plataforma puede hacer.” Encontré publicaciones en blogs, repositorios de GitHub, hilos de Discord, tutoriales de YouTube — dispersos en docenas de fuentes, la mayoría incompletas o desactualizadas.
Así que hice el mapa yo mismo. Todo lo que he encontrado en ocho meses de uso diario,
El año pasado pagué $600 por una herramienta de IA propietaria que hacía tres cosas: resumir documentos, generar informes y responder preguntas sobre mis datos. Hacía las tres cosas… de manera adecuada. Luego la empresa cambió su modelo de precios, y de repente mi herramienta de $600/año costaba $1,200/año. Mis datos estaban bloqueados en su formato. Mis flujos de trabajo dependían de su
He visto a OpenClaw hacer cosas extrañas. Colapsar sin mensajes de error. Responder en el idioma incorrecto sin razón. Negarse a reconocer que existe un canal de Slack perfectamente configurado. Una vez, comenzó a responder a cada mensaje con un haiku. No pedí el modo haiku. No hay modo haiku.
Después de ocho meses y aproximadamente 400 “qué
Durante los primeros tres meses de funcionamiento de OpenClaw, mi estrategia de monitoreo fue: revisar la terminal cada pocas horas y esperar que nada estuviera en llamas. Spoiler: las cosas a veces estaban en llamas, y no lo supe hasta que alguien me lo dijo.
Luego configuré un panel de Grafana, y fue como ponerse gafas por primera vez.
La semana pasada, alguien en nuestro Discord preguntó: “¿Debería usar OpenClaw, Zapier o Make para mi flujo de trabajo?” Mi respuesta fue los tres, para cosas diferentes. La pregunta no es cuál es el mejor — es cuál es el adecuado para cada tipo de automatización.
He utilizado los tres de manera extensa, y la elección es mucho más simple de lo que la gente piensa.
Nuestro bot de Slack manejó 200 mensajes al día durante tres meses sin esfuerzo. Luego, un blogger de tecnología lo mencionó en un boletín, y pasamos de 200 a 12,000 mensajes en 48 horas.
Todo se rompió. No de forma dramática: el servidor no se incendió ni nada por el estilo. Simplemente… se ralentizó. Y se ralentizó aún más. Y
Actualmente estamos en la fase de “vala de desilusión” del ciclo de entusiasmo por los agentes de IA, y creo que eso es en realidad una gran noticia.
Hace un año, cada empresa de IA estaba promocionando agentes completamente autónomos que reemplazarían departamentos enteros. “Establece un objetivo y aléjate: el agente se encarga de todo.” Los videos de demostración mostraban a los agentes navegando sin problemas por flujos de trabajo complejos,
Di a mi agente OpenClaw acceso a mi base de datos de producción desde el primer día. Acceso total de lectura y escritura. Sin restricciones. Porque tenía prisa y “lo aseguraré más tarde.”
Tres semanas después, un aviso mal formateado hizo que el agente ejecutara una consulta UPDATE sin una cláusula WHERE. En producción. Un viernes.
Tuve suerte