Encontrarse con el fundador de OpenClaw en un hackathon: ¿Qué más pueden hacer estos langostas?

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

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En marzo de 2026, la UK AI Agent Hackathon 2026, organizado por la Asociación de Blockchain del Imperial College de Londres, se llevó a cabo en Londres. Este hackathon, centrado en OpenClaw como marco tecnológico principal, atrajo a más de 1200 participantes registrados, y en el Demo Day alcanzó un récord de 5000 espectadores en línea en tiempo real, llegando a ser tendencia mundial en la plataforma X.

Muchos participantes lo consideran el “primer Hackathon Universitario OpenClaw del mundo”, y Peter Steinberger, el padre de OpenClaw, viajó personalmente a Londres para participar en el evento.

¿Qué proyectos son los más interesantes?

El 7 de marzo, equipos de varias universidades presentaron prototipos construidos en una semana, cubriendo desde agricultura hasta bioseguridad, desde gobernanza urbana hasta protección DeFi. A continuación, seis proyectos destacados:

AgroMind: Datos satelitales + IA Agent, haciendo realidad la cobertura de riesgos agrícolas

AgroMind integra monitoreo satelital de cultivos, datos meteorológicos y señales de mercado, creando un sistema de predicción y cobertura automática de riesgos en la cadena de suministro agrícola, con un flujo de trabajo de cobertura automática como núcleo.

La información en la cadena agrícola siempre ha sido un problema de dinero. Los precios de las materias primas fluctúan drásticamente, a menudo debido a riesgos climáticos en regiones específicas que se gestaron meses antes, y el mercado solo reacciona cuando las noticias salen a la luz. AgroMind busca llenar ese vacío. Combina monitoreo satelital, datos meteorológicos y señales de mercado, cuando las imágenes satelitales muestran signos tempranos de sequía en una región de soja en Brasil, incluso sin informes oficiales, el sistema ya está en marcha. Verifica las existencias del usuario y la volatilidad del mercado actual, elabora un plan de cobertura y, si las condiciones son adecuadas, realiza órdenes en la bolsa de productos. Más que una herramienta de IA, es como un analista que vigila las imágenes satelitales por ti, pero que nunca duerme.

ClawBio: La Hugging Face de la bioinformática

La bioinformática tiene un problema persistente: las mejores herramientas y conocimientos están en unas pocas universidades y empresas farmacéuticas, y los investigadores comunes no tienen acceso. Lo que ClawBio quiere hacer, en términos simples, es replicar lo que Hugging Face hace con modelos de IA, pero en bioinformática. Es un repositorio abierto de habilidades biológicas, que almacena habilidades analíticas verificadas y reproducibles, que cualquier Agent puede usar directamente, incluyendo cribado de toxinas y reconocimiento de funciones biológicas peligrosas. Un escenario interesante: el usuario toma una foto del envase de un medicamento, el Agent consulta los archivos genómicos locales a través de ClawBio, y en segundos devuelve una tarjeta de dosificación personalizada. Los datos se procesan completamente localmente, sin subir nada a servidores. Este enfoque “Local-First” es especialmente sensible en salud y protección de datos, y muy necesario para la privacidad.

BioSentinel: Desde identificación de patógenos hasta candidatos a medicamentos, automatización de extremo a extremo

BioSentinel tiene una visión aún más ambiciosa. Comienza con datos de salud pública globales, recopilando continuamente información de fuentes como la OMS, CDC, CIDRAP, y cuando detecta una amenaza emergente, identifica la proteína objetivo del patógeno, y usa herramientas de biología computacional como RFdiffusion y ProteinMPNN para diseñar moléculas candidatas potencialmente efectivas. Cada candidato pasa por un filtrado en bases de datos de toxinas para evitar crear algo peligroso. Todo el proceso puede ser controlado mediante una interfaz de chat. Los investigadores no necesitan ejecutar comandos uno por uno; solo expresan sus necesidades y el Agent coordina las herramientas. Esto reduce mucho la barrera en biología computacional.

“Sistema nervioso de Londres”: De ciudad inteligente a “ciudad pensante”

Este proyecto parte de una idea sencilla: Londres genera una enorme cantidad de datos de sensores diarios — tráfico, calidad del aire, estado de infraestructura — pero estos datos están desconectados, y nadie sabe realmente cómo está la ciudad en tiempo real.

El equipo usa OpenClaw para integrar monitoreo en tiempo real de tráfico, sensores de calidad del aire y datos del mercado financiero. Si la calidad del aire en un distrito cae repentinamente, el sistema no solo registra el evento, sino que envía recomendaciones de rutas con menos contaminación a escuelas y viajeros cercanos. Si alguna farola o sensor falla, la respuesta del sistema será mucho más rápida que la de un reporte manual. El objetivo a largo plazo es abrir esta infraestructura a los gobiernos locales, integrándola en los sistemas existentes, en lugar de crear algo desde cero.

Highstreet AI: Creando “empleados digitales” para tiendas en las calles de Londres

La mayoría de los productos de IA están diseñados para empresas tecnológicas, no para pequeños negocios como un restaurante de Kingston Street. Highstreet AI quiere solucionar esa brecha.

Se dirige a pequeñas y medianas empresas que reciben pedidos por correo, WhatsApp y teléfono, pero no tienen sistemas informáticos. La solución de Highstreet es desplegar un grupo de Agents colaborativos: uno entiende la solicitud, otro consulta inventario en tiempo real, otro redacta facturas y enlaces de pago, y finalmente muestra en un panel de control una opción de “aprobación” para el dueño.

El dueño solo necesita confirmar en la última etapa. Highstreet afirma que este sistema puede ahorrar más de 10 horas a la semana a un comerciante, sin necesidad de conocimientos técnicos.

AlphaMind AI: Llevar lógica de inversión institucional a los pequeños inversores

La brecha entre inversores minoristas e institucionales no solo es por el tamaño del capital, sino también por análisis y velocidad de respuesta.

AlphaMind busca cerrar esa brecha. Los usuarios pueden comparar su portafolio con posiciones públicas de Buffett, pero el sistema no solo muestra un gráfico comparativo, sino que, usando Agents de OpenClaw, analiza la concentración de activos en múltiples corredores y bolsas, y realiza reequilibrios automáticos. Su lema: los datos históricos te dicen qué pasó, AlphaMind te dice por qué, y además, se encarga de gestionar.

Presencia de Peter Steinberger, el “Padrino del Langosta”

En noviembre, el desarrollador austriaco Peter Steinberger lanzó un proyecto llamado “Clawdbot”. Puedes enviarle mensajes por Telegram o WhatsApp, y te ayuda a gestionar tu calendario, correos, scripts e incluso navegar en la web. Nadie esperaba que este proyecto se volviera viral en solo dos meses en el mundo de la IA. OpenClaw se popularizó a finales de enero de 2026, y el 14 de febrero Steinberger anunció que se unía a OpenAI para impulsar la próxima generación de Agentes de IA personales, transfiriendo el proyecto a una fundación de código abierto independiente. Este desarrollador, que acaba de convertirse en una figura central en el mundo de la IA, llegó a Londres por esta hackathon.

Su viaje a Londres casi no se realiza. La organización reveló que, justo antes de partir, Steinberger tuvo problemas con su visa, y “todo el equipo entró en pánico”, hasta que, dos días antes del evento, lograron resolverlo. Después, cambió su vuelo para asegurarse de asistir a todas las actividades. Cuando entró por primera vez en un aula del Imperial College, solo miraba su teléfono, tomaba notas y preparaba su charla, sin ninguna actitud de “celebridad de IA”.

Durante la hackathon, Peter

En la fiesta de inversión de Sequoia, un desarrollador que no consiguió entrada se quedó bajo la lluvia afuera del lugar. Peter lo vio, sin dudarlo, se acercó y empezó a charlar con él. Cuando le preguntaron cómo la explosión de Agents cambiará el futuro de los grandes modelos, respondió con honestidad: “No lo sé. Soy mejor construyendo cosas interesantes con las herramientas que tengo a mano.” La charla, originalmente de 30 minutos, se extendió más de dos horas por la buena energía y las preguntas del público. Después, los organizadores dijeron: “Para nosotros fue muy importante. Para ser sinceros, todavía le debemos una disculpa.”

Al abandonar Londres, Peter dejó una frase: “No buscas significado, creas significado.” Quizá, esa es la lección más importante para quienes quieren hacer algo en la era de la IA.

OpenClaw × Web3: Gran potencial, pero la seguridad es el mayor obstáculo

Steinberger no tiene buena opinión del mundo cripto, pero la lista de proyectos en esta hackathon y su postura personal muestran un contraste claro. En la página del proyecto en DoraHacks, aparecen varias direcciones concretas para Web3:

• La identidad y soberanía del Agent es un tema recurrente. clawOS se construye sobre el protocolo Nostr, donde cada Agent tiene identidad y wallet independientes, sin depender de plataformas; Cortex.OS intenta resolver el problema de caja negra en IA en Web3, haciendo que cada decisión del Agent sea trazable en la cadena.
• Gestionar fondos directamente es otra línea, con Trading Narwhal y Vibe4Trading apostando a que Agents pasen de asistencia a ejecutar operaciones, aunque la arquitectura de OpenClaw no favorece las claves privadas.
• Gobernanza y supervisión pública también tienen proyectos interesantes: WatchDog usa 6 Agents autónomos para monitorear contratos del gobierno británico en busca de anomalías; CivicLift permite a los ciudadanos interactuar con gobiernos locales mediante Agents; GreenClaw es un centro de operaciones de seguridad urbana colaborativa con múltiples Agents.

Pero, desde el principio, la seguridad sigue siendo la mayor barrera para que OpenClaw entre en Web3. Los Agents pueden acceder a tus archivos, API y sistemas, pero no hay nada que supervise qué hacen exactamente. En escenarios con activos reales, aún hay que ser muy cauteloso al usar OpenClaw.