La ejecución de agentes de inteligencia artificial directamente en equipos personales continúa ganando terreno. En ese contexto, OpenClaw —desarrollado dentro del ecosistema OpenFlow como un agente “local-first”— ahora puede operar completamente en local en computadores con tarjetas NVIDIA RTX y en sistemas DGX Spark, según una guía técnica publicada por NVIDIA.
El enfoque “local-first” significa que el agente funciona de manera continua en la máquina del usuario, tomando contexto de archivos locales, bandejas de entrada y aplicaciones personales sin depender de servidores externos. Esto convierte a OpenClaw en un asistente digital capaz de interactuar con información privada sin necesidad de enviarla a la nube, un punto clave en términos de seguridad y control de datos.
La guía técnica de NVIDIA explica cómo configurar el entorno en Windows mediante WSL (Windows Subsystem for Linux), así como la instalación y ejecución de modelos de lenguaje locales a través de herramientas como LM Studio u Ollama. Estas plataformas permiten gestionar LLMs directamente desde la GPU del usuario, optimizando tiempos de respuesta y consumo de recursos.
El documento también ofrece recomendaciones de modelos según la capacidad de memoria de la tarjeta gráfica. En GPUs con entre 8 y 12 GB de memoria se sugiere el uso de modelos más ligeros, como los de 4B parámetros, mientras que en entornos más robustos, como DGX Spark con 128 GB de memoria, es posible ejecutar modelos de gran escala como gpt-oss-120B.
Uno de los elementos centrales de esta implementación es el uso de los Tensor Cores de las GPUs RTX y herramientas optimizadas con CUDA, como Llama.cpp y Ollama, que aceleran la inferencia de modelos de lenguaje. Esto permite flujos de trabajo agentivos más ágiles, con menor latencia y mayor capacidad de procesamiento directamente en el dispositivo.
Dado que OpenClaw está diseñado para permanecer activo de forma continua, su ejecución en local ofrece ventajas estratégicas: reducción de dependencia de servicios en la nube, menor exposición de información sensible y mayor personalización del entorno de trabajo. Para profesionales que gestionan datos confidenciales, esta arquitectura representa un cambio relevante frente a modelos puramente basados en servidores externos.
Entre las funciones habilitadas se encuentran la redacción automática de correos electrónicos, la gestión proactiva de calendarios, el seguimiento de proyectos y la generación de informes de investigación que combinan búsquedas web con el contexto específico almacenado en el equipo del usuario. Esta integración apunta a consolidar el concepto de asistente autónomo capaz de anticipar tareas.
