Peter Steinberger se armó un asistente de IA para uso personal. Temática de langosta, corriendo en su propio hardware, conectado a todas sus apps de mensajería. Lo llamó Clawdbot.
Un mes después, más de 100,000 desarrolladores lo marcaron con estrella en GitHub.
Eso no pasa todos los días. Y vale la pena entender por qué.
Pero espera… ¿Qué es Moltbot exactamente?
Moltbot (hace poco cambió de nombre, antes era Clawdbot – la langosta “mudó de caparazón”, o sea molted en inglés, de ahí el nombre) es un agente de IA open source que corre en tu propia máquina. Un Mac Mini, un servidor Linux, hasta una Raspberry Pi. Se conecta a tus plataformas de mensajería – WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal, iMessage, Teams y como ocho más – y actúa como tu asistente personal de IA en todas ellas.
Y ojo, no es un chatbot. Es un agente. La diferencia importa, y mucho.
Un chatbot te responde preguntas. Un agente hace cosas. Moltbot automatiza tu correo, gestiona tu calendario, navega por la web, ejecuta código, programa tareas con cron y trabaja de forma proactiva sin que tengas que estar supervisándolo. Un usuario reportó que lo usó para negociar la compra de un auto por correo electrónico. Se ahorró $4,200 dólares.
El stack es directo: Node.js, TypeScript, pnpm. Usa Claude, GPT-4 o modelos locales vía Ollama. Licencia MIT. Todo es tuyo.
¿Por qué 100K estrellas en un mes?
He visto muchos proyectos open source ganar tracción. Este fue diferente. Te cuento por qué:
Funciona de verdad. No es un demo ni un proof-of-concept que se ve bonito en un README. La gente lo corre 24/7 en sus servidores de casa y resuelve cosas reales. Cavas de vino catalogadas. Menús semanales planificados con entregas automáticas del super. Bugs en producción detectados durante la noche. Esto no son casos hipotéticos – son reportes de usuarios en el Discord del proyecto.
Self-hosted = tú eres dueño de tus datos. Cada conversación, cada archivo, cada API key se queda en tu hardware. En un año donde las noticias de privacidad de datos están por todos lados, eso pesa. Ningún proveedor de la nube leyendo tus mensajes. Sin lock-in de suscripción. Sin cambios repentinos en la API que rompan tus flujos de trabajo.
15+ integraciones de mensajería listas para usar. Y aquí viene lo que más me llama la atención: la integración con WhatsApp.
Bueno, pensemos un segundo en esto. En Latinoamérica y España, WhatsApp no es “una app más” – es la app. Según Statista, más del 90% de los usuarios de internet en países como México, Argentina, Colombia, Brasil y España usan WhatsApp diariamente. Es donde coordinamos el trabajo, la familia, los negocios, todo.
Entonces, ¿un agente de IA que se conecta directo a tu WhatsApp, corre en tu computadora, y hace cosas por ti? Eso cambia las reglas. No tienes que abrir otra app, no tienes que copiar y pegar prompts en una ventana del navegador. Le escribes a tu agente en WhatsApp como si fuera un contacto más y listo.
La reputación de Peter Steinberger. El creador de Moltbot fundó PSPDFKit (ahora Nutrient), un framework muy respetado en el mundo iOS/PDF. La comunidad dev ya confiaba en él. Cuando publicó su agente personal como open source, la gente prestó atención.
El cambio de chatbot a agente ya empezó
La explosión de Moltbot no ocurre en un vacío. Gartner predice que el 40% de las aplicaciones empresariales tendrán agentes de IA especializados para finales de 2026. OpenAI, Anthropic, Google – todos están construyendo frameworks de agentes. Microsoft Copilot se vuelve más “agéntico” cada trimestre.
Pero Moltbot representa algo distinto a las plataformas corporativas de agentes. Es el agente personal. Tu agente, en tu hardware, trabajando para ti. No para el departamento de TI de tu empresa. No para un vendor SaaS. Para ti.
Y pues, esa distinción resuena mucho en la comunidad de desarrolladores latinoamericanos. Llevamos años construyendo sobre open source. La cultura de compartir código, colaborar, y ser dueños de nuestras herramientas es parte del ADN tech de la región. Proyectos como Moltbot encajan perfecto con esa mentalidad.
Además, el tema de soberanía de datos no es menor. Desde la llegada del GDPR y las leyes de protección de datos en países como México (LFPDPPP), Brasil (LGPD), Argentina (Ley 25.326) y Colombia (Ley 1581), las organizaciones y los profesionales independientes están cada vez más conscientes de dónde viven sus datos. Un agente self-hosted resuelve eso de raíz.
La pregunta de seguridad que nadie quiere hacer
Y aquí es donde toca frenar un poco.
Investigadores de seguridad ya detectaron problemas en despliegues de Moltbot. API keys expuestas. Tokens de OAuth accesibles. Historiales de conversación legibles para cualquiera que encuentre el puerto correcto.
El proyecto tiene protecciones – códigos de emparejamiento por DM para remitentes desconocidos, sandboxing con Docker, integración con Tailscale para acceso remoto. Pero un agente de IA que está siempre encendido con acceso a tu correo, navegador y apps de mensajería es un blanco jugoso. Y la mayoría de quienes lo instalan no son ingenieros de seguridad.
Si vas a correr Moltbot, aquí van unas recomendaciones:
- No expongas el puerto 18789 a internet público
- Usa Docker sandboxing para cada sesión
- Revisa los skills antes de instalarlos (al final son código ejecutable)
- Configura Tailscale o una VPN para acceso remoto
- Rota tus API keys regularmente
No es para asustarte. Es el mismo consejo que le darías a cualquiera corriendo un servicio self-hosted con acceso a datos sensibles.
Lo que Moltbot entiende bien sobre el futuro
Tres cosas destacan:
1. Multi-canal es la abstracción correcta
Nadie quiere otra app. Que la IA te encuentre donde ya estás – en WhatsApp, en Slack, en Telegram – es como debería funcionar. La mejor herramienta es la que no tienes que acordarte de abrir.
Y para nosotros en Latinoamérica eso significa WhatsApp. Punto. Si tu agente de IA no llega a WhatsApp, prácticamente no existe.
2. Skills como plataforma
Moltbot tiene un sistema de “skills” (le dicen ClawdHub) donde la comunidad construye y comparte capacidades. ¿Te suena familiar? Es exactamente el mismo patrón que hemos construido en FindSkill – skills de IA reutilizables que cualquiera puede copiar, personalizar y usar. La idea de que el poder de la IA viene de prompts y flujos de trabajo bien diseñados, no solo del modelo en bruto, está ganando.
3. Local-first es una opción real
Correr IA localmente antes significaba calidad terrible. Con modelos como Claude, GPT-4 y opciones locales a través de Ollama, self-hostear ya no es un compromiso. Es una decisión.
¿Lo deberías probar?
Depende de quién seas.
Si eres desarrollador y te sientes cómodo con Node.js, Docker y servicios self-hosted: dale. Moltbot es uno de los proyectos open source más interesantes que han salido de la ola de agentes de IA. Los 130+ contribuidores y 8,900+ miembros del Discord significan que no vas a estar solo.
Si no eres técnico pero quieres agentes de IA trabajando para ti: todavía no. El setup requiere comodidad con la línea de comandos. Pero mantente atento – la brecha entre “herramienta para devs” y “herramienta para todos” se cierra rápido.
Si solo quieres mejores resultados de IA hoy: no necesitas hostear nada. Un prompt bien armado corriendo en Claude o ChatGPT puede automatizar la mayoría de lo que Moltbot hace para tareas individuales. La diferencia es que Moltbot corre continuamente, en todas tus plataformas, sin que tú lo actives cada vez.
El panorama completo
Moltbot importa porque demuestra algo: la gente quiere agentes de IA, no chatbots. Quieren herramientas que trabajen para ellos en segundo plano, en cada plataforma que usan, en hardware que controlan.
Esa es una visión fundamentalmente diferente a “abre chatgpt.com y escribe una pregunta”.
Si Moltbot específicamente se convierte en el estándar o no, ese no es el punto. El patrón es lo que importa. Y el patrón es claro: la IA se está moviendo de algo que visitas a algo que vive contigo.
La langosta mudó de caparazón. Y no va a volver al viejo.
Empieza con agentes y skills de IA
¿No estás listo para self-hostear? Puedes empezar a usar la IA como agente hoy con los skills correctos:
- Planificador de Tareas Autónomo – Divide metas complejas en pasos ejecutables
- Agente de Automatización de Navegador – Automatiza tareas web con IA
- Arquitecto de System Prompts – Diseña personas de IA personalizadas para cualquier tarea
- Diseñador de Agentes de IA – Construye tus propios flujos de trabajo con agentes
- Experto en Docker – Self-hostea cualquier cosa con confianza
O explora todos los skills de asistentes de IA para encontrar lo que se adapte a tu flujo de trabajo.