OpenClaw causó una crisis de seguridad y dos frameworks competidores emergieron. IronClaw trae aislamiento basado en Rust y cero telemetría; NemoClaw envuelve OpenClaw en el sandbox a nivel de kernel de NVIDIA. Aquí está cómo se comparan.
El ecosistema “claw” ha pasado de ser un proyecto personal de Peter Steinberger a un verdadero campo de batalla empresarial en solo unos cuatro meses. OpenClaw se lanzó en noviembre de 2025, se convirtió en el repositorio de GitHub que crece más rápido en la historia , atrajo a cientos de miles de usuarios, y consiguió que su creador fuera contratado por OpenAI.
No pasó mucho tiempo antes de que la popularidad inicial desencadenara dos nuevos frameworks competidores importantes — IronClaw de NEAR AI y NemoClaw de NVIDIA. Ambos se lanzaron dentro de semanas el uno del otro. Si estás tratando de averiguar cuál pertenece a tu stack y por qué, aquí está lo que realmente necesitas saber.
OpenClaw es un framework de agente IA de código abierto construido alrededor de la idea simple de darle a un modelo de lenguaje memoria persistente, acceso a tus herramientas y servicios, y dejarle operar de forma autónoma. Se conecta a aplicaciones y servicios de mensajería populares, puede codificar, ejecutar comandos, gestionar tus archivos, navegar por la web, y mucho más. Para comenzar a trabajar, solo necesita un mensaje conversacional.
Creado por el desarrollador austriaco Peter Steinberger como un proyecto de una hora durante un agotamiento llamado Clawdbot en noviembre de 2025 (posteriormente rebautizado como Moltbot, luego OpenClaw después de presión de marca registrada de Anthropic ), el proyecto alcanzó 215,000 estrellas en GitHub para febrero de 2026. Atrajo a dos millones de visitantes en una sola semana, y la comunidad de desarrolladores comenzó a llamar a los despliegues simplemente “criando langostas”.
Arquitectónicamente, OpenClaw se ejecuta como un servidor Node.js local. Utiliza Skills como los bloques modulares que definen lo que el agente puede hacer. Skills son plugins de JavaScript o TypeScript que se ejecutan con acceso completo al entorno del host. El agente mantiene memoria persistente a través de sesiones mediante un almacén de vectores local, y la orquestación de múltiples agentes es posible a través de llamadas de skills anidadas.
El acceso a herramientas se maneja a través de servidores MCP, lo que hace que la integración con servicios de terceros sea sencilla. Pero esto también significa que cualquier servidor MCP que conectes hereda el conjunto completo de permisos del agente, y ese es exactamente el meollo del asunto.
El modelo de permisos de OpenClaw es plano: no hay limitación de capacidades, no hay sandbox por skill, y no hay distinción entre acceso de lectura y escritura a servicios conectados. Un skill que necesita leer tu calendario obtiene el mismo acceso de credenciales que uno que puede enviar correos electrónicos en tu nombre. Cuando un skill se carga desde ClawHub, se ejecuta con esos mismos permisos inmediatamente.
Los investigadores de seguridad que escaneaban Internet encontraron más de 30,000 instancias públicamente expuestas de OpenClaw, muchas ejecutándose sin autenticación alguna. Incluso cuando todavía se llamaba Clawdbot, una auditoría de Kaspersky del proyecto identificó 512 vulnerabilidades en total, ocho de ellas críticas.
CVE-2026-25253 , divulgado en febrero de 2026, permitió ejecución de código remoto de un clic a través de robo de token de WebSocket y afectó a más de 17,500 instancias expuestas a Internet. La campaña ClawHavoc, documentada por Koi Security, encontró 341 skills maliciosos en ClawHub, el registro de plugins de OpenClaw, ¡lo que equivale aproximadamente al 12% de todo el mercado! Los escaneos actualizados posteriormente empujaron ese número por encima de 800.
El problema estructural es arquitectónico: OpenClaw da a los modelos de lenguaje acceso directo al sistema de archivos, aplicaciones de mensajería, y servicios web. Cuando se carga un skill malicioso — o cuando la inyección de prompts engaña al agente para que ejecute algo que no debería, hereda todos esos permisos. El mismo Steinberger reconoció que “lograr seguridad completa con modelos de lenguaje grandes es inalcanzable” y enfatizó que la herramienta estaba destinada a individuos con el conocimiento técnico para manejar esos riesgos.
OpenAI contrató a Steinberger en febrero de 2026. El proyecto hizo la transición a una fundación independiente con respaldo financiero y técnico de OpenAI. La mayoría de CVEs conocidos han sido parcheados en versiones recientes, pero el consenso de la comunidad es que la tensión arquitectónica entre utilidad y seguridad no ha sido resuelta.
OpenClaw sigue siendo una gran opción para usuarios avanzados, entusiastas, y desarrolladores que quieren máxima flexibilidad mientras entienden lo que están asumiendo. Pero debido a los problemas de seguridad, es una opción terrible para casos de uso corporativos a escala o uso con datos altamente sensibles. Son exactamente estos problemas los que impulsaron la creación de IronClaw y NemoClaw.
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IronClaw, desarrollado por NEAR AI y anunciado a principios de 2026, es un runtime de agente inspirado en OpenClaw reconstruido desde cero en Rust con seguridad como la restricción de diseño principal. Su cofundador Illia Polosukhin lo describió como “un arnés agencial diseñado para la seguridad”.
El uso de Rust elimina clases enteras de vulnerabilidades en tiempo de compilación — desbordamientos de búfer, errores de use-after-free, y otros problemas de seguridad de memoria. Para un sistema que orquesta docenas de llamadas de herramientas concurrentes y procesa documentos grandes en un bucle, estas propiedades importan en producción.
La arquitectura de seguridad central de IronClaw se construye alrededor de tres mecanismos:
Cada capa de seguridad está aislada de las otras. Comprometer una no compromete automáticamente la siguiente. IronClaw también incluye iron-verify, una herramienta de análisis estático para skills que verifica inyección SQL, inyección de comandos, patrones de traversal de ruta, y sobre-solicitudes de capacidades. En pruebas documentadas por ibl.ai
, marcó 23 de 25 skills problemáticos. La sobrecarga es aproximadamente 15ms por invocación de skill — negligible para la mayoría de flujos de trabajo.
IronClaw se despliega en NEAR AI Cloud dentro de un Entorno de Ejecución Confiable (TEE), proporcionando encriptación respaldada por hardware desde el principio sin configuración adicional. También soporta auto-alojamiento local para usuarios que quieren que los datos permanezcan completamente en las instalaciones. Todos los datos se almacenan en una base de datos PostgreSQL local con encriptación AES-256-GCM, con cero telemetría.
Más allá de la seguridad, IronClaw es un framework de agente funcional con soporte multicanal (REPL, webhooks, Telegram, Slack, navegador), rutinas programadas por cron, disparadores de eventos, manejo de trabajos paralelos, búsqueda híbrida de texto completo y vectores para memoria persistente, y soporte del protocolo MCP. Soporta NEAR AI, OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, y backends compatibles con OpenAI.
El proyecto se lanzó con una capa Starter gratuita incluyendo una instancia de agente alojada en NEAR AI Cloud, con capas de pago para agentes adicionales.
La seguridad añadida hace de IronClaw una gran alternativa adecuada para usuarios y organizaciones para quienes la confidencialidad de datos es innegociable. IronClaw también es significativo para usuarios avanzados que quieren el techo de capacidad de OpenClaw pero sin confiar sus credenciales de producción a un agente que puede ser manipulado.
NemoClaw no es un framework independiente. Es un stack de seguridad y gobernanza de código abierto que envuelve OpenClaw. Fue anunciado por Jensen Huang en GTC 2026 el 16 de marzo , con un posicionamiento que pocos en la sala podrían haber perdido. Huang comparó OpenClaw con Windows y Linux: “OpenClaw es el sistema operativo para IA personal”. NemoClaw es la carcasa de titanio.
NemoClaw se instala mediante un comando único como un plugin de TypeScript para la CLI de OpenClaw junto con un blueprint de Python que orquesta el runtime OpenShell de NVIDIA. OpenShell proporciona un sandbox a nivel de kernel usando módulos de seguridad de Linux que se ubica entre el agente y el sistema operativo.
El modelo de seguridad está invertido respecto a los valores predeterminados de OpenClaw. Donde OpenClaw es permisivo a menos que explícitamente lo restrinjas, OpenShell bloquea todo a menos que explícitamente lo permitas. Las políticas se escriben en YAML, permitiendo a las organizaciones definir:
Las acciones bloqueadas aparecen en una interfaz de terminal para revisión humana en lugar de fallar silenciosamente. El motor de políticas se ejecuta fuera del proceso, lo que significa que el agente no puede anularlo manipulando su propia configuración.
NemoClaw también incluye un router de privacidad que enruta consultas complejas a modelos frontera basados en la nube mientras mantiene datos sensibles locales en modelos Nemotron. La familia Nemotron 3, optimizada para cargas de trabajo agenciales y con una arquitectura híbrida de Mamba-Transformer, se convierte en el backend de inferencia local predeterminado.
NemoClaw es ante todo una empresa empresarial, con asociaciones con Salesforce, Cisco, Google, Adobe, y CrowdStrike anunciadas. El proyecto ya tenía 9,000+ estrellas en GitHub dentro de días del lanzamiento.
Anunciado hace menos de un mes (al momento de escribir este artículo), NemoClaw aún es una vista previa alfa. Las interfaces y el comportamiento pueden cambiar sin previo aviso, y la inferencia local sigue siendo experimental en algunas plataformas. Más importante, el proceso de endurecimiento aún está en marcha, ya que menos de una semana después del lanzamiento un investigador de ciberseguridad identificó un bypass de configuración.
Los analistas de Futurum Research señalaron que NemoClaw aborda bien el extremo de despliegue de la cadena de confianza del agente, pero argumentaron que la seguridad debe estar integrada a lo largo del ciclo de vida del desarrollo, no solo en la capa de runtime.
También hay un modelo de negocio a leer aquí. Por defecto, NemoClaw enruta solicitudes de inferencia a través del punto final de la nube de NVIDIA. Puedes configurar modelos Nemotron locales para despliegue completamente en las instalaciones, pero el camino predeterminado crea una dependencia de la infraestructura de NVIDIA. Si eso es un problema o una característica depende de tu modelo de amenaza.
NemoClaw busca posicionarse como una alternativa para organizaciones que quieren las capacidades de OpenClaw con un modelo de aplicación de políticas que sus equipos de cumplimiento y legales puedan revisar y aprobar.
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IronClaw y NemoClaw luchan por la posición de la opción más segura, pero la verdad es que los tres sistemas pueden causar problemas si les das las herramientas equivocadas. La diferencia está en cuánto daño es estructuralmente posible, y cuánto requiere un error activo de tu parte.
OpenClaw da al agente acceso completo a todo en tu máquina. Probablemente no tengas un inventario completo de lo que está instalado y accesible en una computadora que has estado usando durante años. Está bien para entusiastas y desarrolladores que saben con qué están trabajando. Es un riesgo genuino para cualquier otro.
NemoClaw construye una jaula de calidad alrededor de ese animal peligroso. La protección vive en la capa de infraestructura — el sandbox a nivel de kernel de OpenShell, aplicación de políticas, y el modelo de denegación por defecto. El respaldo de NVIDIA lo hace el más probable para lograr estabilidad de producción y adopción amplia. El dinero está en este en el mercado empresarial, pero el enrutamiento de nube predeterminado son cosas a monitorear.
IronClaw tiene posiblemente la arquitectura de seguridad más sofisticada de los tres: runtime seguro en memoria en Rust, aislamiento WASM por herramienta, inyección de credenciales segura, detección de inyección de prompts, y defensas en capas donde comprometer una capa no se propaga a la siguiente. También es el más opinionado sobre soberanía de datos — cero telemetría, almacenamiento local, alojamiento en la nube respaldado por TEE. Para casos de uso donde los datos simplemente no pueden dejar la infraestructura de la organización, es el único framework aquí que hace eso estructuralmente verdadero en lugar de una configuración que tienes que mantener.
Ninguno de estos resuelve completamente la inyección de prompts. Ese es un problema abierto en toda la industria, y cualquier proveedor que afirme lo contrario está exagerando el caso.
El encuadre de “cuál gana” es un poco una pregunta falsa. OpenClaw y su comunidad increíble siguen siendo el centro de gravedad del ecosistema. NemoClaw e IronClaw están respondiendo a las limitaciones de OpenClaw, pero con filosofías diferentes.
El camino de NemoClaw hacia el dominio es el más obvio. NVIDIA tiene las relaciones empresariales, la distribución, el ecosistema de hardware para hacer que la adopción sea sin fricción para grandes organizaciones. La apuesta que Huang enmarco — cada empresa necesita una estrategia de OpenClaw de la manera que cada empresa una vez necesitó una estrategia de Linux, es probablemente correcta, y NemoClaw está posicionado para ser la respuesta predeterminada a esa pregunta en entornos corporativos.
La propuesta de valor de IronClaw es más específica y más duradera en industrias reguladas. Es el único framework donde la confidencialidad de datos está estructuralmente forzada en lugar de forzada por políticas. La seguridad de memoria basada en Rust y el aislamiento de herramientas WASM son propiedades del runtime, no configuraciones que un administrador olvidó establecer. Para casos de uso legales, de salud, y financieros operando bajo GDPR, HIPAA, o marcos similares, esa distinción tiene valor real de cumplimiento.
OpenClaw en sí no va a ningún lado. Peter Steinberger puede estar en OpenAI ahora, pero la estructura de fundación mantiene el proyecto independiente y dirigido por la comunidad, y sus capacidades siguen siendo incomparables para usuarios avanzados individuales dispuestos a manejar la superficie de seguridad ellos mismos.
La pregunta más interesante no es cuál garra sobrevive sino qué tan rápido NemoClaw madura de alfa y si su enfoque a nivel de kernel puede mantenerse al ritmo de la superficie de ataque continuamente expandida que viene con agentes que se auto-evolucionan. Dado el historial de NVIDIA de convertir apuestas de software en estándares de infraestructura, el dinero inteligente es que llega allí.
Este post fue actualizado por última vez en marzo de 2026. El ecosistema claw se está moviendo rápido — los cronogramas de CVE y la disponibilidad de características pueden haber cambiado.
Maria es redactora en FlowHunt. Apasionada de los idiomas y activa en comunidades literarias, es plenamente consciente de que la IA está transformando la forma en que escribimos. En lugar de resistirse, busca ayudar a definir el equilibrio perfecto entre los flujos de trabajo con IA y el valor insustituible de la creatividad humana.
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