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Implementación de Sistemas Multi-Agente con OpenClaw

⚠️ DISCLAIMER: El contenido de este taller es únicamente para fines demostrativos y educativos prácticos. Una implementación en producción requiere consideraciones de seguridad importantes. Se recomienda desplegar en ambientes aislados y controlados y nunca usar información personal o datos sensibles hasta tener mecanismos de observabilidad, trazabilidad y un flujo de trabajo orientado a la privacidad y protección de datos.

FLISOL 2026 — Taller Práctico Construye un sistema de ventas multi-agente para PYMEs usando OpenClaw — un gateway de IA multi-canal de código abierto que corre en tu propio servidor, sin suscripciones, sin enviar tus datos a terceros.


Introducción

Las PYMEs necesitan automatización inteligente pero no quieren pagar suscripciones costosas ni enviar sus datos a servicios externos desconocidos. Esto es soberanía tecnológica: la capacidad de una organización de controlar sus propias herramientas digitales.

OpenClaw es un gateway de IA multi-canal de código abierto (npm) que corre en tu propio servidor. En este taller construiremos una arquitectura multi-agente real donde cada agente tiene su propio workspace, identidad y canal de comunicación:

Telegram (Main Agent — único punto de entrada del usuario)
           │
           ▼
     OpenClaw Gateway        ← corre en TU máquina
           │
           ▼  API compatible OpenAI
     OpenRouter              ← enruta a cualquier LLM
           │
           ▼
  mistral / gemini / llama / qwen / deepseek / ...
  • El gateway OpenClaw corre completamente en tu servidor. Tus conversaciones y datos nunca salen de tu red.
  • OpenRouter actúa como router de modelos: una sola API key para acceder a más de 300 LLMs de bajo costo.
  • Cada agente se crea con openclaw agents add y obtiene un workspace aislado en ~/.openclaw/agents/<nombre>/.
  • Los archivos clave SOUL.md, MEMORY.md y HEARTBEAT.md definen el alma, la memoria y el ritmo de cada agente.
  • Canal de administración y orquestación: Telegram.
  • Canal de operación y desarrollo: CLI.

En este taller aprenderás a:

  • Instalar OpenClaw con el instalador oficial de una línea.
  • Conectar un modelo open-source de bajo costo via OpenRouter.
  • Crear agentes aislados con openclaw agents add.
  • Entender SOUL.md, MEMORY.md y HEARTBEAT.md por agente.
  • Definir la arquitectura con Main Agent (Orquestador vía Telegram) + AgenteMarketing + AgenteTecnico.
  • Usar el Main Agent (ya configurado durante el onboarding) como único punto de entrada.
  • Lanzar el sistema completo con un único mensaje en Telegram: Main Agent orquesta, Marketing estratega, Técnico construye.

Preparación de Claves y Canales (Haz Esto Primero)

Antes de ejecutar el quickstart, deja listas todas las credenciales para no frenar el taller a mitad de camino.

1) OpenRouter — obtener API key

  1. Crea una cuenta gratuita en openrouter.ai/keys.
  2. Genera una nueva API key (formato: sk-or-v1-xxxxxxxxxxxx).
  3. Si puedes, carga algunos créditos (desde $1 USD para el taller completo).

¿Por qué OpenRouter? Una sola API key te da acceso a más de 300 modelos: mistral, gemini-flash, llama, qwen, deepseek, y más — la mayoría con costos de fracciones de centavo por request.

2) Telegram (admin) — crear bot y guardar token

  1. Abre Telegram y busca @BotFather.
  2. Envía /newbot y sigue las instrucciones para nombrar tu bot.
  3. Guarda el bot token (formato: 123456789:AAFxxxx...). Lo necesitarás en el onboarding.
  4. Ten Telegram instalado en tu dispositivo para enviar mensajes de prueba al bot.

Referencia oficial: https://docs.openclaw.ai/channels/telegram

3) Checklist rápido de llaves listas

  • Tienes OPENROUTER_API_KEY disponible (sk-or-v1-...).
  • Tienes el token del bot de Telegram a mano (123456789:AAF...).
  • Tienes Telegram instalado y puedes enviar mensajes al bot.

Instalación

Paso 1 (Opcional) — SearXNG para websearch local

docker run -d -p 8080:8080 searxng/searxng

Paso 2 — Instalar OpenClaw

El instalador oficial descarga y configura todo en una sola línea:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Más detalle en https://docs.openclaw.ai/install

¿Qué hace el instalador? Instala el paquete npm openclaw globalmente, configura cualquier dependencia necesaria y lanza el asistente interactivo de onboarding (openclaw onboard). Durante el onboarding configuramos:

Parámetro Valor recomendado para el taller
Proveedor OpenRouter
Modelo openrouter/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free o openrouter/openai/gpt-oss-120b:free o openrouter/google/gemma-4-26b-a4b-it:free
Canal Telegram (ingresa tu bot token)
WebSearch SearXNG (http://localhost:8080)
Hooks bootstrap-extra-files, command-logger, session-memory
openclaw doctor   # verifica la instalación

Paso 3 — Configurar acceso web en GitHub Codespaces

🔒 NOTA DE SEGURIDAD: Por motivos estrictamente demostrativos para este taller, se expone la interfaz a la web pública. En una implementación real, se recomienda que el acceso sea protegido y, de preferencia, únicamente local.

Solo si usas un Codespace. El gateway expone la Web UI en el puerto 18789.

openclaw config set gateway.trustedProxies '["::1","127.0.0.1"]' --strict-json
openclaw config set gateway.controlUi.dangerouslyDisableDeviceAuth true --strict-json
openclaw config set gateway.controlUi.allowInsecureAuth true --strict-json

Reinicia el gateway y abre https://<CODESPACE_NAME>-18789.app.github.dev. El token de acceso está en:

cat ~/.openclaw/openclaw.json | grep '"token"'

Fase 1 — El LLM Desnudo (Sin Configuración)

Objetivo: Medir la capacidad base del modelo antes de configurar ningún agente. Este ejercicio nos enseña exactamente por qué la arquitectura multi-agente importa.

Antes de crear agentes, prueba el poder bruto del LLM directamente desde la CLI:

openclaw chat
Realiza una investigación de mercado sobre productos orgánicos en Quito, Ecuador.
Incluye demanda estimada, competidores locales, canales de venta y una oportunidad de nicho.

Fase 2 — Estructura del Workspace

~/.openclaw/
├── workspace/               # Workspace del Main Agent (Telegram) — contexto raíz compartido
│   ├── SOUL.md              # Identidad y rol orquestador del Main Agent ← editar aquí
│   ├── MEMORY.md            # Memoria curada de largo plazo (opcional)
│   ├── HEARTBEAT.md         # Tareas periódicas y monitoreo automático
│   ├── AGENTS.md            # Tablero de coordinación: jerarquía y TASKS activas
│   ├── IDENTITY.md          # Nombre, estilo y presentación del sistema
│   ├── TOOLS.md             # Convenciones y notas sobre herramientas
│   ├── USER.md              # Contexto persistente entre sesiones
│   └── memory/              # Bitácora diaria memory/YYYY-MM-DD.md
│
└── agents/                  # Sub-agentes aislados ← creados con `openclaw agents add`
    ├── marketing/
    │   ├── SOUL.md          # Identidad del AgenteMarketing
    │   ├── MEMORY.md        # Memoria de estrategia: campañas, copy, segmentos
    │   └── HEARTBEAT.md     # Chequeos de performance y oportunidades de crecimiento
    └── tecnico/
        ├── SOUL.md          # Identidad del AgenteTecnico
        ├── MEMORY.md        # Stack técnico, dependencias, decisiones
        └── HEARTBEAT.md     # Checks de salud: scripts, backups, dashboards

Diferencia clave con el enfoque de Skills: cada openclaw agents add genera un directorio propio en ~/.openclaw/agents/<nombre>/. Los agentes tienen sesiones aisladas, memoria independiente y pueden recibir instrucciones en paralelo desde canales distintos — todo sin interferirse entre sí.

El workspace global en ~/.openclaw/workspace/ define la identidad del sistema base que todos heredan como contexto raíz.

Los tres archivos base: SOUL, MEMORY y HEARTBEAT

Estos son los archivos más importantes del sistema. Definen el alma, la memoria y el ritmo de cada agente.


SOUL.md — Personalidad del Agente

El archivo SOUL define la voz, el tono y la postura del agente. Según la documentación oficial de OpenClaw, aquí va lo que cambia cómo se siente hablar con el agente: tono, opiniones, brevedad, humor, nivel de franqueza.

Separación crítica: SOUL.md = voz y estilo. AGENTS.md = reglas operativas, responsabilidades y herramientas. No mezcles los dos. Un SOUL.md lleno de listas de reglas procedurales produce un agente corporativo y sin personalidad.


MEMORY.md — Memoria Persistente

El archivo MEMORY almacena contexto que debe sobrevivir entre sesiones: decisiones tomadas, reglas de negocio descubiertas, patrones de clientes y estado actual. Puede que necesitemos inicializar este archivo.


HEARTBEAT.md — Latido del Sistema

El archivo HEARTBEAT define las tareas periódicas y de monitoreo que el agente ejecuta de forma autónoma: checks de salud, alertas y rutinas programadas.

¿Cómo se usa? HEARTBEAT.md vive en el workspace del agente y puede combinarse con un crontab para verificaciones periódicas reales.


Fase 3 — Configuración Multi-Agente

Paso 1 — Preparar la base de datos local

Para agilizar el taller, ya tienes un archivo de ejemplo con 50 leads en data/leads.csv. Verifica que existe y tiene contenido:

head -5 data/leads.csv

Campos del archivo:

Campo Descripción
id Identificador único del lead
nombre Nombre del cliente potencial
telefono Número de contacto
producto_interes Producto consultado
estado Etapa comercial: nuevo lead, en seguimiento, cerrado
fecha_contacto Fecha del último contacto
notas Contexto breve para seguimiento

Paso 2 — Configurar el Main Agent (ya instalado)

Arquitectura de mando: El usuario habla exclusivamente con el Main Agent — el agente por defecto configurado con Telegram durante el onboarding. Recibe el objetivo de negocio vía Telegram, escribe tareas en el workspace compartido (AGENTS.md), delega a AgenteMarketing y AgenteTecnico, valida sus outputs y reporta al usuario por Telegram. El usuario nunca habla directamente con Marketing ni con Técnico.

El Main Agent ya existe: fue creado durante openclaw onboard y su bot de Telegram está conectado. Solo necesitas actualizar su identidad en ~/.openclaw/workspace/SOUL.md:

# Main Agent — Orquestador

Eres el director de operaciones y orquestador central de OrganicBox Quito.
Recibes mensajes del usuario por Telegram y coordinas a AgenteMarketing y AgenteTecnico.

## Tono
- Ejecutivo y directo. Sin ambigüedades.
- Cuando delegas, eres preciso: objetivo, contexto, restricciones, formato de entrega esperado.
- Cuando reportas, eres claro: estado, bloqueadores, próximo paso.

## Postura
- El workspace compartido (`AGENTS.md`) es tu tablero de coordinación. Lo actualizas con cada tarea.
- Si un agente entrega algo incompleto o ambiguo, lo devuelves con instrucciones específicas.
- Las decisiones estratégicas las tomas tú o las escalas al usuario. Nunca las dejas en manos de sub-agentes.
- Si hay conflicto entre la estrategia de Marketing y los límites técnicos, medias y propones solución.

## Voz
- Instrucciones a sub-agentes: Tarea → Objetivo → Restricciones → Formato de entrega.
- Reportes al usuario: Qué se hizo → Resultado → Próximo paso.

Nota: El Main Agent usa ~/.openclaw/workspace/ como su workspace. AGENTS.md en ese directorio es el tablero de coordinación que comparte con los sub-agentes.

Agrega esto a su rol en AGENTS.md

## Rol
- Eres el único punto de contacto del usuario. Recibes el objetivo, desglosas el trabajo,
  coordinas los agentes y validas el resultado.
- AgenteMarketing te propone estrategias de crecimiento. Tú las evalúas y apruebas o devuelves.
- AgenteTecnico te entrega implementaciones. Tú las revisas antes de dar el visto bueno al usuario.
- Nunca delegas sin especificaciones claras. Nunca reportas al usuario sin validar los outputs.

Paso 3 — Crear el AgenteMarketing

openclaw agents add marketing

OpenClaw genera ~/.openclaw/agents/marketing/SOUL.md. Reemplaza el contenido con la voz del agente:

# AgenteMarketing

Eres el estratega de crecimiento y copywriter de OrganicBox Quito.

## Tono
- Creativo pero basado en datos. Las ideas brillantes sin métricas son decoración.
- El copy que generas vende porque entiende al cliente, no porque usa trucos.
- Propones estrategias concretas: segmento objetivo, mensaje, canal, métrica de éxito.
- Nunca lances una campaña sin baseline de datos. Mide antes, ejecuta después.

## Postura
- Toda estrategia que propones incluye: objetivo, audiencia, mensaje, canal y KPI.
- Si los datos muestran un segmento desatendido, lo señalas antes de que te lo pidan.
- No inventas comportamientos de clientes. Analizas los que existen en el CSV.
- Cada pieza de copy tiene un propósito claro: click, respuesta, o conversión.

## Voz
- Estrategias en formato: Objetivo → Segmento → Mensaje → Canal → KPI.
- Copy siempre con una CTA clara. Una sola por pieza.
- Propuestas concisas: el valor está en la precisión, no en la longitud.

Nota: Las responsabilidades operativas van en ~/.openclaw/agents/marketing/AGENTS.md, no en SOUL.md.

Crea ~/.openclaw/agents/marketing/AGENTS.md con las responsabilidades operativas:

# AGENTS.md — AgenteMarketing

## Rol
Eres el estratega de crecimiento de OrganicBox Quito. Recibes tareas del Main Agent,
operas sobre los datos de `data/leads.csv` y entregas tus outputs **solo al Main Agent**.
Nunca contactas directamente al usuario.

## Responsabilidades
- Analizar `data/leads.csv` para identificar segmentos, patrones y oportunidades.
- Diseñar estrategias de campaña con objetivo SMART, segmento, canal y KPI.
- Generar copy listo para enviar: mensajes escalonados, asunto, CTA por mensaje.
- Proponer métricas de seguimiento para cada campaña lanzada.

## Restricciones
- No tomes decisiones estratégicas sin datos del CSV que las respalden.
- No inventes comportamientos de clientes ni cifras de mercado.
- No envíes mensajes ni actives canales externos — eso es tarea del Main Agent.
- Si faltan datos para completar una tarea, lo indicas explícitamente en tu entrega.

## Formato de entrega al Main Agent
- Tablas Markdown para segmentaciones y métricas.
- Estrategias en bloques: **Objetivo → Segmento → Mensaje → Canal → KPI**.
- Copy en bloques numerados: Día 1 / Día 3 / Día 7, con CTA explícita en cada uno.

Paso 4 — Crear el AgenteTecnico

openclaw agents add tecnico

Edita ~/.openclaw/agents/tecnico/SOUL.md:

# AgenteTecnico

Eres el ingeniero de software y automatización de OrganicBox Quito.

## Tono
- Ingeniero de verdad: concreto, orientado a soluciones que funcionan.
- El código que generas es ejecutable sin modificaciones. Si no puede serlo, lo dices.
- Si hay una forma más simple de hacer algo, la propones antes de la complicada.
- Sin magia oscura: el código que no puedes explicar en una línea, lo simplificas.

## Postura
- Tienes criterio técnico. Si la arquitectura propuesta tiene un problema, lo señalas.
- Antes de cualquier operación destructiva (migración, sobrescritura), muestras el plan y esperas confirmación.
- El manejo de errores no es opcional: siempre está incluido.
- Los datos del usuario son sagrados: validas entrada antes de escribir en la DB.

## Voz
- Código siempre comentado. Pasos numerados. Decisiones técnicas explicadas en una línea.
- Explica el "por qué" de cada elección relevante, no solo el "qué".

Nota: Las responsabilidades, restricciones operativas van en ~/.openclaw/agents/tecnico/AGENTS.md.

Crea ~/.openclaw/agents/tecnico/AGENTS.md con las responsabilidades operativas:

# AGENTS.md — AgenteTecnico

## Rol
Eres un Desarrollador senior Fullstack y el ingeniero de implementación de OrganicBox Quito. Recibes especificaciones técnicas del Main Agent y entregas código ejecutable sin modificaciones. Nunca contactas directamente al usuario.

## Responsabilidades
- Escribir scripts de migración de datos (CSV → SQLite) idempotentes y con manejo de errores.
- Construir dashboards como aplicaciones web usando únicamente los siguientes frameworks Astro + Astro DB + Tailwind.
- Documentar cada decisión técnica relevante dentro del propio código.

## Restricciones
- Todo código entregado debe ser ejecutable sin modificaciones. Si no puede serlo, lo declaras.
- Antes de cualquier operación destructiva (DROP TABLE, sobrescritura de archivos), describir el plan y esperar confirmación del Main Agent.
- El manejo de errores no es opcional: toda operación de I/O y DB incluye try/except.
- No abrir puertos ni conexiones de red fuera de `localhost` sin autorización explícita.
- Validar la entrada antes de escribir en la base de datos.

## Formato de entrega al Main Agent
- Archivos de script con nombre exacto indicado en la tarea (`migrate_leads.py`).
- Código comentado: cada bloque funcional con una línea de propósito.
- Pasos de verificación al final: cómo confirmar que la entrega funciona correctamente.

Paso 5 — Verificar los sub-agentes registrados

openclaw agents list
# Debe mostrar: marketing, tecnico
# El Main Agent no aparece aquí — es el agente por defecto del gateway

Paso 6 — Configurar la jerarquía en el workspace compartido

El archivo ~/.openclaw/workspace/AGENTS.md es el tablero de coordinación central. El Main Agent lo actualiza con tareas cuando recibe un objetivo del usuario; Marketing y Técnico lo leen para saber qué se espera de ellos.

Crea el contenido inicial de ~/.openclaw/workspace/AGENTS.md:

# AGENTS.md — Tablero de Coordinación OrganicBox Quito

## Workspace

Trabaja sobre `/workspaces/taller-openclaw`. Los datos se encuentran en `/workspaces/taller-openclaw/data`.

## Jerarquía operativa

| Agente | Rol | Canal | Interactúa con |
|--------|-----|-------|----------------|
| **Main Agent** | Orquestador — único punto de entrada del usuario | Telegram (bot configurado en onboarding) | Usuario, AgenteMarketing, AgenteTecnico |
| **AgenteMarketing** | Estrategia de crecimiento y copy | CLI interno | Main Agent únicamente |
| **AgenteTecnico** | Implementación técnica: scripts, dashboards, DB | CLI interno | Main Agent únicamente |

## Protocolo de delegación

1. El usuario envía el objetivo de negocio al **Main Agent por Telegram**.
2. El Main Agent escribe la tarea en este archivo con formato `TASK-XXX`.
3. El Main Agent invoca al sub-agente correspondiente con especificaciones precisas.
4. El sub-agente entrega su output al Main Agent.
5. El Main Agent valida el output y reporta al usuario por Telegram.

> Los sub-agentes (marketing, tecnico) **nunca interactúan directamente con el usuario**.
> Todo el control fluye a través del Main Agent y este archivo.

## TASKS activas

_(Main Agent actualiza esta sección con cada nueva tarea)_

Fase 4 — Interacción Multi-Agente desde CLI y Telegram

Sintaxis principal

Principio de operación: El usuario habla exclusivamente con el Main Agent vía Telegram. El Main Agent desglosa el objetivo, escribe especificaciones en AGENTS.md, delega a AgenteMarketing y AgenteTecnico, valida sus outputs y reporta al usuario por Telegram.

Interacción del usuario — solo por Telegram (mensajes al bot configurado en onboarding):

Escribe directamente en tu bot de Telegram: "<objetivo de negocio>"

Equivalente desde CLI (solo para desarrollo/pruebas):

openclaw chat   # abre sesión interactiva con el Main Agent
openclaw msg "<objetivo de negocio>"   # envía mensaje puntual al Main Agent

El Main Agent invoca a los sub-agentes internamente cuando corresponde:

# Main Agent invoca Marketing para estrategia
openclaw msg --agent marketing "<especificaciones de campaña>"

# Main Agent invoca Técnico para implementación
openclaw msg --agent tecnico "<especificaciones técnicas>"

Ejemplo 1 — Análisis del pipeline (Main Agent responde directamente)

El usuario envía en Telegram:

¿Cuál es el estado actual de nuestros leads y qué debería hacer esta semana?

Equivalente CLI:

openclaw msg "¿Cuál es el estado actual de nuestros leads y qué debería hacer esta semana?"

Main Agent ejecuta:

  1. Lee data/leads.csv y calcula métricas: totales por estado, leads dormidos, tasa de conversión.
  2. Identifica el lead más antiguo sin respuesta y el producto más solicitado.
  3. Presenta un plan de acción priorizado al usuario por Telegram.

Ejemplo 2 — Campaña de reactivación (Main Agent coordina Marketing)

El usuario envía en Telegram:

Necesitamos reactivar los leads en seguimiento. Quiero una estrategia con mensajes listos.

Main Agent ejecuta:

  1. Analiza el segmento en seguimiento en data/leads.csv.
  2. Actualiza AGENTS.md con TASK-001 especificando segmento, objetivo y formato de entrega.
  3. Delega a AgenteMarketing:
# Main Agent invoca internamente:
openclaw msg --agent marketing \
  "TASK-001: Segmento: leads en 'en seguimiento' > 48h sin respuesta. \
Objetivo: reactivar 30% en 7 días. Canal: Telegram/WhatsApp. \
Entrega: estrategia con 3 mensajes escalonados (día 1/3/7) segmentados por producto, \
cada uno con CTA diferente. Formato: tabla Markdown."
  1. Valida que la estrategia incluya objetivo cuantificable, segmento basado en datos y KPI definido.
  2. Presenta al usuario la estrategia validada + mensajes listos para enviar.

Fase 5 — Un Comando, Sistema Completo

El usuario envía un único mensaje al Main Agent por Telegram. Main Agent orquesta a AgenteMarketing para la estrategia y a AgenteTecnico para el dashboard. Resultado: sistema operativo completo, sin intervención adicional.

--

El Comando Único

El usuario envía una sola instrucción al Main Agent por Telegram:

Construye una campaña de crecimiento y un dashboard de seguimiento para nuestros leads orgánicos.

Equivalente CLI:

openclaw msg "Construye una campaña de crecimiento y un dashboard de seguimiento a través de una aplicación web para nuestros leads orgánicos."

Lo que el Main Agent hace internamente

Paso 1 — Main Agent actualiza el tablero de coordinación

Main Agent escribe las tareas en ~/.openclaw/workspace/AGENTS.md:

## TASKS — Campaña de Crecimiento + Dashboard [2026-04-25]

### TASK-001: AgenteMarketing
**Objetivo:** Estrategia de crecimiento basada en data/leads.csv
**Entrega esperada:**
- Segmentación de leads por potencial de conversión (tabla Markdown)
- Estrategia de campaña: objetivo SMART, segmento prioritario, canal y KPI
- 3 mensajes de reactivación listos para enviar, segmentados por producto
**Formato:** Markdown con tablas
**Estado:** pendiente

### TASK-002: AgenteTecnico
**Objetivo:** Dashboard web CRUD + entorno listo para ejecutar
**Entrega esperada:**
- `migrate_leads.py`: migración idempotente CSV → SQLite
- `dashboard.html`: app autocontenida con sql.js, filtros y edición inline
- `launch.sh`: migra datos, levanta servidor y abre el dashboard automáticamente
**Formato:** Archivos ejecutables sin modificaciones
**Estado:** pendiente (espera validación de TASK-001)

Paso 2 — Main Agent invoca AgenteMarketing

# Main Agent ejecuta internamente:
openclaw msg --agent marketing \
  "TASK-001: Analiza data/leads.csv. Entrega: \
(1) tabla de segmentación — estado | count | producto_top | días_promedio_sin_contacto, \
(2) estrategia con objetivo SMART, segmento prioritario, canal y KPI de éxito, \
(3) 3 mensajes de reactivación escalonados (día 1/3/7) por producto, CTA progresiva. \
Todo basado en datos reales del CSV. Formato Markdown."

Paso 3 — Main Agent valida la estrategia de Marketing

Main Agent verifica que el output de Marketing incluya:

  • Segmentación basada en datos reales del CSV
  • Objetivo cuantificable (no vago)
  • Copy con CTA clara por mensaje
  • KPI de éxito definido y medible

Si algo falta, Main Agent devuelve con instrucciones específicas. Si está completo, marca TASK-001: ✓ aprobado en AGENTS.md y continúa con TASK-002.

Paso 4 — Main Agent invoca AgenteTecnico

# Main Agent ejecuta internamente:
openclaw msg --agent tecnico \
  "TASK-002: Construye el sistema de seguimiento de leads. Entrega tres archivos: \

1. migrate_leads.py: migra data/leads.csv → data/pyme.db (SQLite). \
   Tabla 'leads' con todas las columnas. Idempotente. \
   Imprime count de filas al finalizar. \

2. dashboard.html: app web autocontenida con sql.js (CDN). \
   Carga data/pyme.db via fetch(). Muestra: \
   - Tarjetas de métricas: total leads, por estado, tasa de conversión \
   - Tabla filtrable por estado y búsqueda por nombre/producto \
   - Edición inline de estado y notas con persistencia en memoria \
   - Botón Exportar CSV con el estado actual \
   CSS inline. Sin frameworks. Un solo archivo. \

3. launch.sh: ejecuta migrate_leads.py, luego lanza python3 -m http.server 3000 \
   en background y abre http://localhost:3000/dashboard.html en el navegador. \
   Imprime la URL al finalizar. Usa set -e."

Paso 5 — Main Agent valida las implementaciones técnicas

Si algo falla, Main Agent devuelve a Técnico con el error específico y el comportamiento esperado.

Paso 6 — Main Agent lanza el sistema y reporta al usuario por Telegram

# Main Agent ejecuta el sistema completo:
bash launch.sh

Main Agent reporta al usuario por Telegram:

✓ Campaña de crecimiento generada (AgenteMarketing):
  - 3 segmentos identificados con estrategia y copy listo
  - 3 mensajes de reactivación para leads > 48h dormidos

✓ Dashboard de seguimiento activo (AgenteTecnico):
  - URL: http://localhost:3000/dashboard.html
  - 50 leads cargados, filtros y edición inline operativos
  - Exportación CSV disponible

Próximo paso: ¿Apruebo los mensajes de campaña para enviar,
o ajustamos algo primero?

Arquitectura final del sistema

        Usuario
           │
           │  Telegram (canal único del usuario)
           ▼
  ┌─────────────────────┐
  │     Main Agent      │
  │   (Orquestador)     │
  │  ~/.openclaw/       │
  │  workspace/ 📱Telegram  │
  └──────────┬──────────┘
             │  escribe TASKS en AGENTS.md
             │  valida outputs
             │  reporta al usuario por Telegram
      ┌───────┴────────┐
      ▼                ▼
┌───────────┐   ┌──────────────┐
│  Agente   │   │    Agente    │
│ Marketing │   │   Técnico    │
│           │   │              │
│ Estrategia│   │ Scripts      │
│ Campañas  │   │ Dashboard    │
│ Copy      │   │ Migraciones  │
└─────┬─────┘   └──────┬───────┘
      │                │
      └────────┬────────┘
               ▼
    ┌───────────────────┐
    │  data/leads.csv   │
    │  data/pyme.db     │
    │  dashboard.html   │
    │  launch.sh        │
    └───────────────────┘

Soberanía Tecnológica y Próximos Pasos

Al correr OpenClaw en tu propio servidor: tus datos no salen de tu máquina, no hay puertos abiertos (solo conexiones salientes), y puedes revocar, cambiar o desconectar cualquier agente en cualquier momento. Esto es soberanía tecnológica.

Próximos pasos

Paso Acción
1. Datos reales Reemplaza leads.csv por tu base de datos real (SQLite, PostgreSQL).
2. Más agentes openclaw agents add soporte para post-venta o inventario para stock.
3. Telegram + crontab Conecta alertas de HEARTBEAT al bot con crontab -e usando openclaw msg.
4. Modelos locales openclaw config set agents.defaults.model ollama/llama3 para correr 100% offline.
5. Dashboard en producción Sirve dashboard.html con Nginx o Caddy para acceso desde todo el equipo.

Recursos


"La mejor tecnología es la que puedes entender, modificar y controlar." FLISOL 2026 — Festival Latinoamericano de Instalación de Software Libre

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Taller de instalación, configuración de openclaw

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