Requisitos de OpenClaw en local: hardware, VRAM y Ollama

OpenClaw es un entorno de código abierto para ejecutar agentes de IA autónomos en tu propio equipo: conecta un modelo de lenguaje (LLM) a tu sistema de archivos, tus apps de mensajería, el navegador y tus APIs, de forma que el agente puede planificar y ejecutar tareas de varios pasos de manera continua. Es uno de los proyectos de agentes que más rápido ha crecido (más de 390.000 estrellas en GitHub en octubre de 2026).

OpenClaw en sí no es un modelo: es el orquestador que decide qué hacer y llama al LLM en cada paso. Por eso el hardware crítico no lo marca OpenClaw, sino el modelo que decidas correr debajo. Si usas un modelo local (vía Ollama), tu GPU determina la velocidad y la calidad del agente. Si usas un modelo en la nube (Claude, GPT, Gemini) mediante tu propia API key, el hardware deja de ser el cuello de botella, pero tus datos pasan por ese proveedor.

OpenClaw corre como un único proceso 'gateway': un daemon de Node.js que vive en segundo plano de forma permanente y gestiona conexiones WebSocket, sesiones, autenticación y el enrutado de cada mensaje hacia el agente. Este proceso es muy ligero: consume pocos recursos y puede correr en casi cualquier máquina, incluido un mini PC encendido 24/7.

El trabajo pesado es la inferencia del LLM. Aquí hay dos arquitecturas posibles: (1) todo en la misma máquina —gateway + modelo local en la misma GPU—, ideal para un equipo de sobremesa o workstation; o (2) gateway en un mini PC o VPS de bajo consumo encendido siempre, y la inferencia en una máquina con GPU potente a la que se conecta. La segunda opción es la más eficiente para tener un agente disponible a todas horas sin dejar la workstation encendida las 24 horas.

Para el proceso de OpenClaw en sí: cualquier CPU x86_64 o ARM64 reciente, 4-8 GB de RAM y unos pocos GB de disco. Un mini PC tipo Intel N100/N305 o un equipo de bajo consumo es más que suficiente y consume poca electricidad funcionando de forma continua.

Si solo vas a usar modelos en la nube (con tu API key de Claude, GPT o Gemini), esto es todo el hardware que necesitas: el mini PC ejecuta el agente y la inteligencia viene por API. Es la opción más barata para empezar, a cambio de enviar tus datos a un tercero.

Si quieres privacidad total, el modelo debe correr en local —normalmente vía Ollama, que es proveedor oficial de OpenClaw—. Aquí la VRAM de tu GPU es lo que manda. Para agentes autónomos conviene apuntar algo más alto que para un simple chat, porque el agente encadena muchas llamadas y un modelo demasiado pequeño comete más errores en los pasos intermedios.

16 GB VRAM (RTX 5060 Ti 16 GB, RX 9060 XT 16 GB): punto de entrada práctico. Corre la clase 9-14B (Qwen 3.5 9B, Gemma 4 12B) con buena fluidez, y gpt-oss-20b. Suficiente para agentes personales y tareas acotadas.

24-32 GB VRAM (RTX 3090 de segunda mano, RTX 5090 o una profesional de 32 GB): el punto dulce para agentes serios. Modelos densos de 27-31B (Qwen 3.6 27B, Gemma 4 31B, Muse Glimmer 30B, este último ajustado por Meta para agentes que funcionan de forma continua) con buena capacidad de razonamiento multi-paso, que es justo lo que un agente autónomo necesita para no descarrilar.

48 GB+ VRAM (dos GPUs de 24 GB o GPUs profesionales): modelos grandes (70B+) o varios agentes en paralelo. Territorio de producción empresarial, donde el agente atiende a varios usuarios o procesos a la vez.

La forma más sencilla y robusta de correr el modelo en tu equipo es Ollama. El flujo es: (1) instalar Ollama y descargar el modelo (p. ej. un Qwen 3.5, Qwen 3.6 o Gemma 4 de tamaño acorde a tu VRAM; evita las etiquetas -cloud, que se ejecutan fuera de tu equipo); (2) instalar OpenClaw y arrancar su gateway; (3) configurar Ollama como proveedor del modelo dentro de OpenClaw; (4) conectar el agente a los canales que uses (mensajería, archivos, APIs).

Con esta combinación, documentos y conversaciones no pasan por ningún proveedor de IA externo: el agente razona, lee tus archivos y ejecuta acciones en tu equipo. Los requisitos de Ollama en detalle están en la guía de requisitos de Ollama.

Personal / pruebas (modelo en la nube): mini PC N100 + 8 GB RAM corriendo el gateway, modelo vía API key. Inversión mínima, ideal para evaluar OpenClaw antes de comprometerte con GPU.

Personal / modelo local: equipo de sobremesa con RTX 5060 Ti 16 GB (o RX 9060 XT 16 GB) + 32 GB RAM + NVMe 1 TB. Gateway y modelo local en la misma máquina. Agente privado para casa o autónomos.

Negocio / agente siempre disponible: mini PC de bajo consumo (un ASUS NUC va sobrado) para el gateway 24/7 + workstation con GPU de 24-32 GB para la inferencia. El agente está siempre disponible sin tener la workstation encendida en vacío.

Empresa / multiagente: workstation o servidor con 2 GPUs de 24 GB (o GPU profesional 48 GB+), 64-128 GB RAM ECC y NVMe en RAID. Varios agentes en paralelo, modelos grandes y datos sensibles que no pueden salir de la empresa.