Hace tiempo que me interesa poner en práctica la automatización con IA. Durante el día también tengo que trabajar, así que un asistente que antes de que empiece la jornada recopile las novedades de los proyectos que sigo y los anuncios oficiales en un informe diario me ahorraría bastante tiempo de revisar mensajes.
Pero al ponerse manos a la obra con estas cosas, surge un problema muy práctico: el programa tiene que estar funcionando todo el tiempo. Una vez elegido el modelo y configurado el flujo de trabajo, todavía hay que pensar dónde ejecutarlo y qué hacer si se desconecta.
Por eso, cuando vi que Acurast había publicado una guía oficial para desplegar OpenClaw, enseguida me interesó ese caso de uso.
Con Cargo, se puede desplegar OpenClaw en nodos móviles de la red de Acurast. El asistente se ejecuta en un nodo remoto, así que no deja de funcionar aunque apagues tu ordenador. Para tareas como organizar información y generar informes diarios de forma programada, vale la pena explorar este tipo de despliegue.
Eso sí, conviene aclarar un detalle: la guía oficial todavía requiere configurar la API de OpenRouter. El nodo móvil se encarga de ejecutar el programa del asistente, mientras que el modelo de lenguaje grande se utiliza mediante una API; también hay que tener en cuenta esos costes por separado. No basta con buscar un teléfono para ejecutar gratis todo el sistema de IA.
Como desarrollador, me interesa saber cuánto tiempo lleva configurar todo, si funciona de manera estable y si es fácil consultar los registros cuando algo falla. Al fin y al cabo, la automatización debería ahorrarnos trabajo; si hay que estar pendiente todos los días de si se ha desconectado, sería contraproducente.
Todavía no lo he desplegado personalmente, así que por ahora no sacaré conclusiones sobre los resultados. Pero como ya hay una guía oficial, se puede empezar con una tarea programada sencilla, observar cómo funciona durante varios días seguidos y luego calcular el coste total del despliegue y de las llamadas al modelo.
Si consigue generar de forma estable un informe diario programado, me resultará mucho más convincente que ver una larga lista de parámetros de computación.
Pero al ponerse manos a la obra con estas cosas, surge un problema muy práctico: el programa tiene que estar funcionando todo el tiempo. Una vez elegido el modelo y configurado el flujo de trabajo, todavía hay que pensar dónde ejecutarlo y qué hacer si se desconecta.
Por eso, cuando vi que Acurast había publicado una guía oficial para desplegar OpenClaw, enseguida me interesó ese caso de uso.
Con Cargo, se puede desplegar OpenClaw en nodos móviles de la red de Acurast. El asistente se ejecuta en un nodo remoto, así que no deja de funcionar aunque apagues tu ordenador. Para tareas como organizar información y generar informes diarios de forma programada, vale la pena explorar este tipo de despliegue.
Eso sí, conviene aclarar un detalle: la guía oficial todavía requiere configurar la API de OpenRouter. El nodo móvil se encarga de ejecutar el programa del asistente, mientras que el modelo de lenguaje grande se utiliza mediante una API; también hay que tener en cuenta esos costes por separado. No basta con buscar un teléfono para ejecutar gratis todo el sistema de IA.
Como desarrollador, me interesa saber cuánto tiempo lleva configurar todo, si funciona de manera estable y si es fácil consultar los registros cuando algo falla. Al fin y al cabo, la automatización debería ahorrarnos trabajo; si hay que estar pendiente todos los días de si se ha desconectado, sería contraproducente.
Todavía no lo he desplegado personalmente, así que por ahora no sacaré conclusiones sobre los resultados. Pero como ya hay una guía oficial, se puede empezar con una tarea programada sencilla, observar cómo funciona durante varios días seguidos y luego calcular el coste total del despliegue y de las llamadas al modelo.
Si consigue generar de forma estable un informe diario programado, me resultará mucho más convincente que ver una larga lista de parámetros de computación.
