\u00bfSe ha enfriado el \u201cpeque\u00f1o cangrejo de r\u00edo\u201d?<\/p>\n\n\n\n
OpenClaw, que se hizo popular de repente en toda China a principios de 2026, parece que ya ha perdido fuelle.<\/p>\n\n\n\n
Algunos amigos m\u00edos que sol\u00edan pasar la noche en vela modificando OpenClaw lo han dejado de lado sin hacer mucho ruido. Este proyecto, del que en su d\u00eda se dec\u00eda que hab\u00eda irrumpido en GitHub a una velocidad pocas veces vista, ahora ha perdido casi por completo el inter\u00e9s que despertaba.<\/p>\n\n\n\n
Quiz\u00e1s OpenClaw ya haya cumplido su misi\u00f3n hist\u00f3rica.<\/p>\n\n\n\n
Lleg\u00f3 como un hurac\u00e1n y, por primera vez, puso de relieve ante el gran p\u00fablico el paradigma de los \u00abagentes\u00bb. Hizo que mucha gente se diera cuenta de una cosa: la IA no es solo un chatbot que habla contigo. Tambi\u00e9n puede tomar la iniciativa y ayudarte a realizar tu trabajo.<\/p>\n\n\n\n
Pero OpenClaw no se convirti\u00f3 en Linux.<\/p>\n\n\n\n
Avanz\u00f3 demasiado r\u00e1pido. Antes de que tuviera tiempo suficiente para crear barreras de c\u00f3digo s\u00f3lidas y un ecosistema robusto, ya hab\u00eda sido arrastrado hasta la playa.<\/p>\n\n\n\n
Entonces, para aquellas personas que realmente necesitan los \u00abAgents\u00bb para mejorar su productividad, \u00bfqu\u00e9 nueva herramienta est\u00e1n utilizando ahora?<\/p>\n\n\n\n
Recientemente, se ha presentado un sistema operativo para agentes inteligentes llamado PilotDeck<\/strong> Se puso en marcha discretamente en la comunidad. Fue desarrollado conjuntamente y publicado como c\u00f3digo abierto por el Laboratorio THUNLP de la Universidad de Tsinghua, ModelBest, OpenBMB y AI9stars.<\/p>\n\n\n\n Si OpenClaw es un \u201cjuguete gigante\u201d para frikis rom\u00e1nticos, entonces este \u201cmejor estudiante de Tsinghua\u201d se parece m\u00e1s a un panel de control de colaboraci\u00f3n entre agentes<\/strong> dise\u00f1ado para una productividad real.<\/p>\n\n\n\n \u00bfEn qu\u00e9 se diferencia PilotDeck de aquellos primeros \u00abAgentes\u00bb que solo se quedaban en lo superficial?<\/p>\n\n\n\n Veamos algunas pruebas muy directas.<\/p>\n\n\n\n Abrimos dos WorkSpaces al mismo tiempo. Uno se utiliz\u00f3 para crear un juego y el otro, para la visualizaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n Entonces los pusimos a funcionar juntos, solo para ver si aguantaba.<\/p>\n\n\n\n En el primer WorkSpace, introdujimos una frase:<\/p>\n\n\n\n \u201cCrea un peque\u00f1o juego de simulaci\u00f3n de gesti\u00f3n para una tienda de t\u00e9 con leche. Debe incluir sistemas de compras, fijaci\u00f3n de precios y gesti\u00f3n de colas. Los clientes decidir\u00e1n si compran o no en funci\u00f3n del precio y la reputaci\u00f3n\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n Una vez introducida la indicaci\u00f3n, PilotDeck gener\u00f3 un plan muy detallado para el juego de simulaci\u00f3n de una tienda de t\u00e9 con leche.<\/p>\n\n\n\n Desglos\u00f3 el ciclo central del dise\u00f1o del juego, dise\u00f1\u00f3 una l\u00ednea de productos con cinco tipos de t\u00e9 con leche y cre\u00f3, adem\u00e1s, el sistema de compras, el sistema de precios, el sistema de clientes y colas, el sistema financiero, etc.<\/p>\n\n\n\n En el aspecto t\u00e9cnico, ya hab\u00eda planificado con antelaci\u00f3n un nuevo dise\u00f1o de interfaz de usuario tipo \u00abtarjeta\u00bb y hab\u00eda escrito los m\u00f3dulos clave de JavaScript y los pasos de implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Al final, se podr\u00eda jugar en l\u00ednea a un juego sobre una tienda de t\u00e9 con leche.<\/p>\n\n\n\n El segundo WorkSpace tom\u00f3 un rumbo totalmente diferente.<\/p>\n\n\n\n \u201cAqu\u00ed tienes un conjunto de datos sobre la financiaci\u00f3n de empresas de IA a nivel mundial. Ay\u00fadame a crear un panel interactivo de visualizaci\u00f3n de datos. Deber\u00eda incluir efectos de animaci\u00f3n y, al pasar el rat\u00f3n por encima, deber\u00edan mostrarse los detalles\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n En esta tarea, PilotDeck utiliz\u00f3 cuatro gr\u00e1ficos para mostrar las diez principales empresas por importe total de financiaci\u00f3n, la proporci\u00f3n de financiaci\u00f3n correspondiente a Am\u00e9rica del Norte, Europa y Asia, y la distribuci\u00f3n entre las categor\u00edas de IA general, IA empresarial e IA generativa.<\/p>\n\n\n\n El panel de visualizaci\u00f3n final mostraba claramente los datos de financiaci\u00f3n de las empresas de IA en diferentes regiones.<\/p>\n\n\n\n Las dos tareas se ejecutaron al mismo tiempo.<\/p>\n\n\n\n Una de ellas consist\u00eda en programar la l\u00f3gica del juego.<\/p>\n\n\n\n La otra consist\u00eda en trazar gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n No se interfer\u00edan entre s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n Despu\u00e9s de eso, a\u00f1adimos otra actividad puramente l\u00fadica.<\/p>\n\n\n\n \u201cCrea un test de personalidad para programadores con 10 preguntas. Debe evaluar qu\u00e9 tipo de programador eres e incluir una p\u00e1gina de resultados y una tarjeta para compartir\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n PilotDeck gener\u00f3 10 preguntas de opci\u00f3n m\u00faltiple que se acercaban bastante a situaciones reales de desarrollo. Dividi\u00f3 los resultados en 6 tipos:<\/p>\n\n\n\n Arquitecto \ud83c\udfdb\ufe0f \/ Ladrillero \ud83e\uddf1 \/ Perfeccionista \u2728 \/ Mago \ud83e\uddd9 \/ Evangelista \ud83d\udce3 \/ Fil\u00f3sofo \ud83e\udd14<\/p>\n\n\n\n El estilo visual utilizaba el tema oscuro de GitHub y la fuente monoespaciada Mono de JetBrains. Desprend\u00eda un marcado aire tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n Tras responder a las 10 preguntas, el resultado final revel\u00f3 que, efectivamente, era un \u00abBrick Mover\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Desde un juego de gesti\u00f3n hasta un panel de control de datos, pasando por una peque\u00f1a aplicaci\u00f3n social, la variedad es, sinceramente, un poco exagerada.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, en PilotDeck, cada proyecto es un \u00abWorkSpace\u00bb independiente. Cada uno ejecuta su propia tarea.<\/p>\n\n\n\n Una vez terminadas las tareas, hicimos algo m\u00e1s interesante.<\/p>\n\n\n\n Abrimos los paneles \u00abMemory\u00bb de los dos proyectos por separado.<\/p>\n\n\n\n En el proyecto de la tienda de t\u00e9 con leche, la memoria almacenaba la l\u00f3gica del juego, el estilo de la interfaz de usuario y los par\u00e1metros de juego.<\/p>\n\n\n\n En el proyecto del panel de control de datos, la memoria almacena los tipos de gr\u00e1ficos, las combinaciones de colores y la l\u00f3gica de procesamiento de datos.<\/p>\n\n\n\n No hab\u00eda ni un solo recuerdo que se solapara entre ambos.<\/p>\n\n\n\n Probablemente, esta sea la diferencia m\u00e1s fundamental entre PilotDeck WorkSpace y muchas otras herramientas.<\/p>\n\n\n\n Claude Cowork ha introducido \u201cProjects\u201d para aislar los proyectos, y Cursor tambi\u00e9n cuenta con \u00abWorkspace\u00bb. Sin embargo, su aislamiento sigue pareci\u00e9ndose m\u00e1s a una combinaci\u00f3n de \u00abcarpeta + reglas\u00bb.\u201d<\/p>\n\n\n\n Es dif\u00edcil ver y modificar la memoria. Las habilidades no evolucionan realmente a medida que se utilizan m\u00e1s. Y no queda muy claro qu\u00e9 proyecto ha supuesto qu\u00e9 coste.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck construye una \u201ccabina de trabajo\u201d completa para cada proyecto. En el interior de esta cabina hay tres niveles.<\/p>\n\n\n\n Los archivos que pertenecen a este proyecto y lo que ha generado la IA est\u00e1n claramente separados.<\/p>\n\n\n\n \u00abProject Memory\u00bb registra la definici\u00f3n y el avance del proyecto.<\/p>\n\n\n\n La funci\u00f3n \u00abComentarios sobre la colaboraci\u00f3n\u00bb guarda tus preferencias.<\/p>\n\n\n\n Todos ellos pueden consultarse, modificarse y rastrearse hasta sus fuentes.<\/p>\n\n\n\n La tienda de aplicaciones Skill permite instalar habilidades en el WorkSpace correspondiente con un solo clic.<\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, instala Otros espacios de trabajo pueden estar formados por carpetas y reglas est\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n El WorkSpace de PilotDeck se asemeja m\u00e1s a un entorno de vida completo para la IA.<\/p>\n\n\n\n Las herramientas para agentes tienen un secreto a voces.<\/p>\n\n\n\n Son muy c\u00f3modas de usar, pero cuando llega la factura, puede dar un susto.<\/p>\n\n\n\n Ejecutar el modelo m\u00e1s potente para toda la tarea consume tokens muy r\u00e1pido. A veces parece m\u00e1s caro que coger un taxi.<\/p>\n\n\n\n Una soluci\u00f3n habitual es cambiar de modelo manualmente. Utiliza un modelo m\u00e1s econ\u00f3mico para preguntas sencillas y cambia a uno m\u00e1s caro para tareas complejas.<\/p>\n\n\n\n Pero este cambio en s\u00ed mismo tambi\u00e9n resulta molesto.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck utiliza un conjunto de algoritmos de enrutamiento inteligente, y su enfoque no es exactamente el mismo que el de las soluciones habituales del mercado.<\/p>\n\n\n\n Aqu\u00ed es donde se toma la decisi\u00f3n de dise\u00f1o m\u00e1s importante.<\/p>\n\n\n\n Muchas soluciones de enrutamiento asignan los modelos a nivel de solicitud. Cada solicitud se eval\u00faa por separado y, a continuaci\u00f3n, se le asigna un modelo.<\/p>\n\n\n\n El problema es que cambiar de modelo con frecuencia puede estropear la cach\u00e9 KV. Es como si cambiar de modelo implicara volver a leer el archivo cada vez. De hecho, la eficiencia de la inferencia podr\u00eda reducirse.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck realiza el enrutamiento a nivel de subagente.<\/p>\n\n\n\n Una vez que una tarea compleja se divide en varias subtareas, se asigna un subagente completo a cada modelo y este se ejecuta hasta el final. La cach\u00e9 de contexto dentro de este subagente se mantiene continua.<\/p>\n\n\n\n As\u00ed pues, lo que se ahorra no es solo el coste de los tokens, sino tambi\u00e9n la p\u00e9rdida de rendimiento provocada por los cambios constantes.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck tambi\u00e9n es m\u00e1s flexible que las reglas de enrutamiento fijas, como \u201clos modelos caros realizan tareas complejas, mientras que los modelos baratos realizan tareas sencillas\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n Admite reglas y indicaciones para ajustar la estrategia de enrutamiento.<\/p>\n\n\n\n Puedes definir qu\u00e9 tipo de tarea debe utilizar cada modelo. Incluso puedes indic\u00e1rselo en lenguaje natural:<\/p>\n\n\n\n \u201cLas subtareas relacionadas con el c\u00f3digo utilizan Claude Opus, mientras que el procesamiento de texto utiliza un modelo m\u00e1s econ\u00f3mico\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n Abre el panel \u00abEnrutamiento\u00bb y ver\u00e1s todas las sesiones claramente detalladas: si se consideran complejas, sencillas o de dificultad media, cu\u00e1nto han costado realmente y cu\u00e1nto habr\u00edan costado sin el enrutamiento.<\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, en la aplicaci\u00f3n del test de personalidad para programadores, sin el enrutamiento habr\u00eda costado $10,97. Una vez activado el enrutamiento, el coste real fue de solo $1,42.<\/p>\n\n\n\n Eso significa que se ahorraron $9,55, lo que equivale a unos 75%.<\/p>\n\n\n\n El equipo de investigaci\u00f3n tambi\u00e9n lo prob\u00f3 a mayor escala.<\/p>\n\n\n\n En el \u00e1mbito de las redes sociales, como la generaci\u00f3n de contenido en Xiaohongshu, el coste con enrutamiento fue de $2,83. Sin enrutamiento, el coste ascendi\u00f3 a $12,58. Esto supuso un ahorro de unos 70%.<\/p>\n\n\n\n En escenarios de tareas m\u00e1s complejas, como el procesamiento de podcasts multiling\u00fces, el an\u00e1lisis financiero y la documentaci\u00f3n de c\u00f3digo, la combinaci\u00f3n del Sonnet 4.6 principal y el MiniMax-M2.7 secundario obtuvo un coste de $3,15, con una puntuaci\u00f3n de 70,6.<\/p>\n\n\n\n El uso exclusivo de Sonnet 4.6 supuso un coste de $18,36, con una puntuaci\u00f3n de 69,1.<\/p>\n\n\n\n El precio era solo una sexta parte, pero el resultado fue incluso un poco mejor.<\/p>\n\n\n\n Por supuesto, si lo \u00fanico que te importa es obtener el mejor rendimiento, puedes desactivar el enrutamiento y utilizar el modelo m\u00e1s potente para todo el proceso.<\/p>\n\n\n\n La decisi\u00f3n sigue siendo tuya.<\/p>\n\n\n\n El sistema de enrutamiento de PilotDeck tambi\u00e9n puede conectar modelos locales como subagentes.<\/p>\n\n\n\n That means sensitive data does not need to leave your own machine.<\/p>\n\n\n\n For some tasks, it can even decide what tools are needed and automatically deploy an on-device model to do the work. For example, in multilingual podcast processing, it may install VoxCPM by itself to generate speech.<\/p>\n\n\n\n The cloud model can be responsible for thinking, and the local model can be responsible for execution.<\/p>\n\n\n\n In this way, cost saving and privacy are both handled.<\/p>\n\n\n\n Today, Agent memory is no longer the old kind of complete black box.<\/p>\n\n\n\n But in many tools, what the AI remembered, when it remembered it, and whether it remembered correctly are still not clear enough.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck\u2019s WorkSpace gives a different answer.<\/p>\n\n\n\n It is not just opening a folder. It is opening the whole living environment of an agent.<\/p>\n\n\n\n Open the Memory panel, and every memory has a timestamp, source path, and type.<\/p>\n\n\n\n Project Memory records the core definition of the project.<\/p>\n\n\n\n Collaboration Feedback records your delivery preferences.<\/p>\n\n\n\n If it remembers something wrong, you can click in and edit it.<\/p>\n\n\n\n If there is a memory conflict, you can delete the wrong one directly.<\/p>\n\n\n\n There is no need to restart the conversation, and no need to feed your preferences again from the beginning.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck also has a mechanism called Dream.<\/p>\n\n\n\n During idle time, the AI automatically reviews and organizes its own memory in the background.<\/p>\n\n\n\n It works during the day and digests at night.<\/p>\n\n\n\n In the Memory panel, you can see the Memory Dream button and the Rollback Last Dream button.<\/p>\n\n\n\n If Dream organizes something wrong, you can roll it back to the previous state with one click.<\/p>\n\n\n\n The final result of white-box memory is simple:<\/p>\n\n\n\n The more you use the AI, the more it follows your habits.<\/p>\n\n\n\n Your preferences are stored in Feedback Memory. You can see them, and you can adjust them.<\/p>\n\n\n\n It is not relying on AI to guess what you want.<\/p>\n\n\n\n You tell it. It records it clearly. Next time, it follows.<\/p>\n\n\n\n Looking back at the wave of large models, from the early ChatGPT that surprised everyone, to tools like OpenClaw that tested the boundary of Agent capability like a geek toy, the shape of Agents has been changing very fast.<\/p>\n\n\n\n But only when problems like cost, isolation, and memory are solved one by one can Agents really move from \u201cinteresting demo\u201d to \u201cusable productivity tool.\u201d<\/p>\n\n\n\n PilotDeck\u2019s independent WorkSpace, controllable white-box memory, and careful intelligent routing strategy make the idea of \u201cone person, one AI army\u201d look closer to reality.<\/p>\n\n\n\n The more important thing is that this \u201chexagon warrior\u201d is not locked behind an expensive enterprise paywall.<\/p>\n\n\n\n It chose to be fully open-source.<\/p>\n\n\n\n Whether it is the underlying routing logic or the Workspace architecture, the code has already been placed there openly.<\/p>\n\n\n\n So, if you want to feel what it is like to be a hands-off manager, or you want to open the source code and modify a cyber team of your own, PilotDeck is probably worth a serious look.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Has the \u201clittle crayfish\u201d gone cold? 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Creaci\u00f3n de un juego de simulaci\u00f3n de una tienda de t\u00e9 con leche<\/h3>\n\n\n\n
Creaci\u00f3n de un panel interactivo de financiaci\u00f3n de la IA<\/h3>\n\n\n\n
C\u00f3mo elaborar un test de personalidad para programadores<\/h3>\n\n\n\n
PilotDeck WorkSpace: mucho m\u00e1s que el aislamiento de carpetas<\/h2>\n\n\n\n
Sistema de archivos dedicado<\/h3>\n\n\n\n
Memoria dedicada<\/h3>\n\n\n\n
Habilidades espec\u00edficas<\/h3>\n\n\n\n
buscador-de-recursos-para-videojuegos<\/code> en el entorno de desarrollo de videojuegos WorkSpace e instala minimax-pdf<\/code> al espacio de trabajo de redacci\u00f3n de documentos.<\/p>\n\n\n\nEnrutamiento de tokens de PilotDeck: menor coste sin perder resultados<\/h2>\n\n\n\n
Enrutamiento por subagente en lugar de por solicitud<\/h3>\n\n\n\n
Reglas de enrutamiento flexibles para diferentes tareas<\/h3>\n\n\n\n
Modelos locales para la protecci\u00f3n de la privacidad y el control de costes<\/h3>\n\n\n\n
PilotDeck Memory: Open the AI\u2019s Brain and Edit It<\/h2>\n\n\n\n
Dream Mechanism for Memory Organization<\/h3>\n\n\n\n
Why PilotDeck Feels Like a Real Productivity Agent Tool<\/h2>\n\n\n\n