¿CON QUÉ IA?
Lo contó A quién le sirve. Equipos de ingeniería pequeños y programadores en solitario que quieren que unos agentes escriban infraestructura, revisen código y monten un despliegue automático.
Qué hicieron
El autor ejecutó varios agentes OpenClaw, cada uno con su propio correo de Google Workspace, su cuenta de Git y su instancia de EC2. Los agentes podían asumir roles de AWS en una cuenta de desarrollo y usaron un sistema de mensajes Redis que ellos mismos montaron para coordinarse en repositorios de Terraform, tareas de programación, revisiones, fusiones y la construcción de un sistema de despliegue continuo con GitOps. La persona sobre todo asignaba tareas grandes por Telegram.
Cómo salió
Cuenta que el montaje rendía durante la noche, con proyectos grandes terminados y operativos por la mañana, como un equipo de «ingenieros 10x». Dejó de funcionar bien al cambiar de Claude a openai-codex/gpt-5.4, que según él dejó de terminar el trabajo con fiabilidad.
Conviene saber
Lo clave fue el coste y la fiabilidad del modelo: Anthropic Max se volvió demasiado caro para su uso de OpenClaw, y el sustituto más barato, según dice, no podía completar tareas complejas de varios pasos.
Qué necesitas
- OpenClaw instalado en un servidor por agente (el caso usó servidores EC2 de AWS)
- Una cuenta de AWS de desarrollo, separada de la de producción
- Un correo y una cuenta de Git para cada agente
- Telegram, para asignar tareas desde el móvil
- Presupuesto para un modelo de IA fiable en tareas largas
Cómo hacerlo tú, paso a paso
- Prepara una cuenta de AWS de desarrollo, separada de producción.
- Crea una identidad para cada agente: un correo, una cuenta de Git y un servidor propio.
- Instala OpenClaw en cada servidor y conéctalo a Telegram.
- Reparte los roles: infraestructura con Terraform, que describe tus servidores en archivos; revisión de código; y despliegue con GitOps, que publica los cambios a partir del repositorio. Dales solo los permisos que necesiten en la cuenta de desarrollo.
- Pega el prompt de la ficha con tu repositorio. Exige que muestren el plan antes de aplicar Terraform, fusionar o borrar nada.
- Prueba con un proyecto pequeño de principio a fin antes de encargarles algo grande.
Prepara agentes separados en mi [Telegram o aplicación de chat] para [montar infraestructura, revisar código y desplegar]. Con mi [repositorio de GitHub], haz que el agente de infraestructura escriba Terraform para [proveedor de nube y recursos], que el de revisión comente los pull requests y que el de despliegue ejecute una cadena GitOps para [entorno]. Habrás terminado cuando haya una cadena que funcione desde un pull request fusionado hasta un cambio desplegado. Antes de aplicar Terraform, fusionar o borrar nada, párate y enséñame el plan.
Consejos
- Dale a cada agente su propia identidad y permisos mínimos. Si algo falla, sabes quién ha sido y puedes cortarle el acceso.
- No des acceso a producción. En el caso, los agentes solo asumían roles en una cuenta de desarrollo.
- Antes de cambiar de modelo para ahorrar, prueba con una tarea real. El autor vio que el modelo más barato no terminaba las tareas complejas.
Preguntas frecuentes
¿Es realista dejarlos trabajando toda la noche?
Según el autor, sí, mientras el modelo fue fiable. Con el prompt de la ficha se paran antes de aplicar, fusionar o borrar, así que por la mañana tendrás planes que aprobar.
¿Cuánto cuesta?
El autor dejó el modelo de mayor calidad por caro, y el más barato no le servía. Calcula el coste de uso antes de montar varios agentes.
Fuentes
En el directorio desde el 5 de octubre de 2026.
Hacker News