La inteligencia artificial ha avanzado desde asistentes que siguen instrucciones hasta agentes que actúan de manera independiente. Estos agentes, llamados claws, pueden establecer un objetivo, desarrollar un plan para alcanzarlo y ejecutarlo indefinidamente, actuando sin intervención del usuario. A medida que sus capacidades aumentan, también lo hace la dificultad para confiar en ellos, ya que su autonomía en evolución transforma el entorno en el que operan.
Hasta ahora, no existía una infraestructura que permitiera ejecutar claws de manera más segura, pero eso ha cambiado.
Nueva infraestructura de NVIDIA para Claws
NVIDIA ha anunciado NemoClaw, un stack de código abierto que simplifica la ejecución de asistentes siempre activos, OpenClaw, mediante un solo comando. Este sistema incorpora guardrails basados en políticas de privacidad y seguridad, otorgando control sobre el comportamiento y manejo de datos de los agentes. Así, los claws pueden operar de manera más segura en la nube, en instalaciones locales, en PCs NVIDIA RTX y en NVIDIA DGX Spark.
NVIDIA NemoClaw utiliza modelos de código abierto, como NVIDIA Nemotron, junto con el runtime NVIDIA OpenShell, parte del NVIDIA Agent Toolkit. Esta combinación de modelos de código abierto con medidas de seguridad integradas simplifica y asegura el despliegue de agentes de IA.
Características del NVIDIA Agent Toolkit
El NVIDIA Agent Toolkit proporciona el stack completo para el despliegue de agentes: modelos, herramientas, evaluación y runtimes. Esto permite construir, probar y optimizar agentes que pueden planificar tareas, trabajar en aplicaciones y datos empresariales, y funcionar como servicios listos para producción.
OpenShell, basado en Apache 2.0, actúa como intermediario entre el agente y la infraestructura, regulando la ejecución del agente, sus capacidades y el flujo de inferencias. Además, permite que los claws operen en entornos aislados, brindando un control preciso sobre la privacidad y la seguridad mientras se aprovechan las capacidades de los agentes.
Con un simple comando: openshell sandbox create --remote spark --from openclaw, es posible ejecutar agentes sin necesidad de modificar el código. Así, cualquier claw o agente de codificación, como OpenClaw, Claude Code de Anthropic, o Codex de OpenAI, puede funcionar sin cambios dentro de OpenShell.
Este artículo abordará la evolución de los agentes de IA y detallará el funcionamiento de OpenShell.
Riesgos asociados a los Claws
Los claws retienen el contexto entre sesiones, generan subagentes para actuar de forma independiente, programan su propio código para adquirir nuevas habilidades durante tareas, utilizan herramientas y continúan ejecutándose mucho después de que el usuario cierra su laptop. Por primera vez, un desarrollador individual puede crear un agente que realiza el trabajo de un equipo, operando de manera continua y gestionando complejidades que previamente requerían coordinación y semanas de esfuerzo.
Los agentes de larga duración como OpenClaw han demostrado incrementar la productividad, pero también presentan riesgos de seguridad. Los entornos de ejecución de agentes actuales son similares a los primeros días de la web: potentes, pero carentes de primitivas de seguridad fundamentales como el aislamiento y la gestión de permisos.
Construcción de OpenShell por NVIDIA
La decisión arquitectónica clave detrás de OpenShell es la aplicación de políticas de manera externa al proceso. En lugar de depender de comandos de comportamiento, se establecen restricciones en el entorno donde opera el agente, asegurando que no pueda ser anulado, incluso si se ve comprometido. Este modelo de pestaña del navegador se aplica a los agentes, donde las sesiones están aisladas y los permisos se verifican antes de que se ejecute cualquier acción.
Herramientas como Claude Code y Cursor incluyen salvaguardias internas valiosas, pero esas protecciones residen dentro del agente. OpenShell envuelve esos sistemas, transfiriendo el control final fuera del alcance del agente.
El runtime de OpenShell se basa en múltiples componentes, entre ellos:
- El sandbox está diseñado específicamente para agentes de larga duración y en evolución, gestionando el desarrollo y verificación de habilidades, aislamiento programable y entornos de ejecución aislados.
- El motor de políticas aplica restricciones en el entorno del agente a través de capas de sistema de archivos, red y procesos.
- El enrutador de privacidad mantiene el contexto sensible en el dispositivo local y establece conexiones con modelos externos solo cuando la política lo permite.
OpenShell y su impacto en el futuro de los Claws
OpenShell está diseñado para escalar desde un solo desarrollador en un NVIDIA DGX Spark hasta implementaciones a nivel empresarial, utilizando los mismos principios en todos los niveles. Esto incluye configuraciones de denegación por defecto, actualizaciones de políticas en tiempo real y un registro completo de auditoría, independientemente de si se trata de un desarrollador único o de un clúster empresarial de GPU.
La adopción y utilización de claws está en aumento, y las decisiones de infraestructura que se tomen en los próximos seis a doce meses influirán en cómo se desplegarán los agentes en el futuro.
Los agentes construidos con OpenShell pueden desarrollar continuamente nuevas habilidades a lo largo del tiempo utilizando agentes de codificación populares y se pueden añadir herramientas, modelos y comportamientos a través de la interfaz del sandbox, manteniendo cada nueva capacidad sujeta a las mismas políticas y controles de privacidad.
Para comenzar con OpenShell, visita el repositorio de GitHub de NVIDIA y ejecútalo en tu NVIDIA DGX Spark, NVIDIA DGX Station, o en un PC dedicado con una GPU RTX de NVIDIA.
