OpenClaw lanzó el 31 de agosto la actualización más ambiciosa de su historia: la versión 2.0, que transforma lo que empezó como un harness personal de agentes en algo diseñado para que toda una organización lo use a la vez. El proyecto —creado por el desarrollador austríaco Peter Steinberger, que ahora trabaja en OpenAI aunque OpenClaw permanece bajo la OpenClaw Foundation— ha procesado más de 16.000 pull requests solo en esta release, la mitad de todos los que ha tenido el proyecto en su historia.
La tesis de la 2.0 se resume en la frase que Steinberger publicó en X el día del lanzamiento: «los harnesses locales individuales ya se sienten como reliquias del pasado». Lo que OpenClaw está construyendo en su lugar es una capa de agentes compartida —con persistencia de sesión, identidad de participante, atribución de acciones, y controles de aprobación granulares— en la que un equipo puede operar sobre el mismo contexto sin tener que exportar ni reconstruir lo que el agente ha acumulado.
¿En qué consiste exactamente el modo «multiplayer» de OpenClaw 2.0?
Las sesiones compartidas son el cambio más estructural. Hasta ahora, dos desarrolladores que usaran OpenClaw en el mismo proyecto tenían que reconstruir el contexto cada vez que uno tomaba el relevo del otro. Con la 2.0, una sesión puede ser una unidad compartida: el segundo desarrollador entra al hilo activo, ve el historial completo, ve los artefactos generados por el agente, y puede añadir información sin haber estado presente desde el principio.
El CEO de Solvely, una empresa de métricas de marketing, describió exactamente esto: cuando otro desarrollador tomaba el relevo de un proyecto suyo, en lugar de preparar un documento de traspaso, el desarrollador entraba al hilo del agente y el contexto de la sesión se convertía en el propio documento de traspaso. OpenClaw llegó a iOS y Android en julio de 2026 como control remoto del harness local; la 2.0 lleva esa idea al equipo completo.
Multi-user Gateways pueden rastrear quién creó una conversación, qué prompts introdujo cada participante, y asignar permisos diferenciados: lectura, sugerencias, borrador, o participación directa. Los propietarios de sesión pueden determinar qué puede hacer cada participante con el contexto del agente.
El Control UI rediseñado pone las conversaciones como interfaz primaria, no la terminal ni el panel de overview. La decisión es deliberada: OpenClaw quiere que empleados que no son ingenieros puedan interactuar con el agente sin necesitar abrir un terminal. Pero no esconde lo que ocurre debajo. Un técnico puede ver los diffs de archivos, el historial de comandos, el estado de los pull requests y las tareas en segundo plano desde el mismo panel. El Settings workspace ahora centraliza agentes, memoria, plugins, servidores MCP, dispositivos, canales de comunicación y emparejamiento de dispositivos.
¿Cómo responde OpenClaw a las críticas de seguridad que permitieron el nacimiento de NanoClaw?
NanoClaw nació precisamente como alternativa a OpenClaw en organizaciones que priorizaban la seguridad sobre la amplitud de funcionalidades: contenedores Docker por defecto, filesystems explícitamente montados, procesos sin privilegios. Nvidia lanzó NemoClaw con sandboxing OpenShell como respuesta a los primeros problemas de seguridad de OpenClaw en empresas grandes.
OpenClaw 2.0 responde a esa crítica con capacidades: soporta Docker y Podman, sandboxing por agente y por sesión, credenciales protegidas en un Secret Store de equipo que no las expone al modelo, integración con 1Password y Vault, y auditoría expandida de acciones, aprobaciones e identidades. Puede reproducir muchos elementos del modelo endurecido de NanoClaw. La diferencia clave es el punto de partida: OpenClaw llega a todo eso con configuración explícita, mientras que NanoClaw lo tiene activado por defecto.
Para los equipos técnicos que entienden qué están configurando, OpenClaw 2.0 puede ser tan seguro como NanoClaw. Para los equipos que adoptan el harness sin leer la documentación de seguridad, la postura por defecto sigue siendo más permisiva que la de su rival. La discusión sobre si los frameworks de agentes deben ser herramientas de plataforma abierta o productos integrados curados sigue abierta: OpenClaw apuesta por la primera opción y lo asume como una característica, no como un déficit.
En wwwhatsnew.com hemos cubierto OpenClaw desde su primera semana, cuando acumuló 60.000 estrellas en GitHub en 72 horas. Lo que la 2.0 establece es una división más clara entre los dos mercados del proyecto: el desarrollador individual que quiere un agente potente con control granular, y el equipo empresarial que necesita que ese agente sea infraestructura compartida con gobernanza. Cuando Microsoft fichó a Omar Shahine para llevar OpenClaw a Microsoft 365 en abril, la apuesta era exactamente esa: que el agente como capa de equipo tenía un mercado masivo más allá de los ingenieros individuales. La 2.0 es el argumento técnico que respalda esa apuesta.
En wwwhatsnew.com hemos cubierto OpenClaw desde la primera semana. Peter Steinberger anunció en febrero de 2026 que se incorporaba a OpenAI mientras OpenClaw pasaba a ser gestionado por la OpenClaw Foundation bajo licencia MIT. La pregunta que muchos usuarios tenían era si esa estructura garantizaba la independencia del proyecto. La 2.0 da una respuesta parcial: la OpenClaw Foundation ha seguido desarrollando el proyecto a un ritmo que ningún equipo de producto interno de una empresa podría haber mantenido —16.000 pull requests en un release es un número que habla de miles de colaboradores activos, no de un equipo centralizado. La paradoja que esto crea es fascinante: el creador de OpenClaw describía 2026 como «el año del agente general» mientras sus propios agentes demostraban —en DseWiki, en Hugging Face— que la frontera entre «agente útil» y «agente no controlado» es más fina de lo que nadie esperaba.
Lo que OpenClaw 2.0 establece es que el valor del agente como infraestructura no depende de ser el mas capaz o el mas seguro por defecto. Depende de que las organizaciones puedan desplegarlo, configurarlo y mantenerlo con sus propios equipos. Esa es la apuesta que diferencia a OpenClaw de las soluciones agénticas cerradas que OpenAI, Anthropic y Google construyen en paralelo: no el modelo debajo, sino la capa de control y colaboracion alrededor.