Lo que aprendí construyendo una startup de agentes de IA en 30 días (EasyClaw)

El 7 de febrero de 2026 lancé una startup de IA. Sin meses de planificación. Sin levantar capital. Sin un producto pulido. La primera versión la construí en 12 horas.

La idea era simple: hacer que OpenClaw fuera usable para gente normal. OpenClaw es un framework increíblemente potente para agentes de IA. Pero para la mayoría, usarlo de verdad implica lidiar con cosas como:

• infraestructura de servidores
• configurar un VPS
• configuración de modelos
• crear un bot de Telegram
• variables de entorno
• problemas de despliegue

Dicho de otro modo: demasiada fricción. Y al mismo tiempo veía entusiasmo por OpenClaw por todas partes. La gente quería usarlo. Simplemente no conseguía ponerlo en marcha. Así que construí EasyClaw. Una versión alojada. Lista para funcionar. Sin instalación. Conectas y empiezas a usarlo.

Construir el MVP en 12 horas

La primera versión de EasyClaw se construyó en un solo día. Mi stack era simple:

• Next.js para el frontend y el backend
• Supabase para autenticación y base de datos
• Stripe para pagos
• Telegram como interfaz de chat
• OpenClaw corriendo en un VPS

Lo construí completamente solo. Sin equipo. Sin financiación. Sin roadmap. Solo curiosidad y velocidad. Y en cuanto funcionó, lo lancé.

Lanzar sin un gran plan

Los primeros sitios donde compartí EasyClaw fueron LinkedIn y Twitter. Después empecé a publicar en IndieHackers y Reddit.

Lo que más me sorprendió fue de dónde llegó la tracción de verdad. No de las redes grandes. Llegó de Reddit, en concreto del subreddit /openclaw. Sigue siendo una comunidad pequeña, pero extremadamente específica.

Esa experiencia reforzó algo que ya había aprendido varias veces: la distribución suele importar más que el propio producto. Las plataformas grandes son ruidosas. Las comunidades pequeñas con un interés compartido pueden generar una respuesta mucho más fuerte.

El primer mes de EasyClaw

EasyClaw lleva ya alrededor de un mes en marcha. Las gráficas que comparto abajo muestran los últimos 30 días, pero el proyecto se lanzó el 7 de febrero. Estos son los números hasta ahora:

• 3.675 visitantes
• 8.975 páginas vistas
• 592 usuarios registrados
• 179 conectaron su cuenta de Telegram
• 528 se conectaron a un agente de IA
• 49 intentos de pago en Stripe
• 6 usuarios de pago

Para un experimento de un mes, lo considero una señal temprana sólida. No por los ingresos, sino porque la gente probó el producto de verdad, conectó agentes y exploró la idea. Esa curiosidad es la base sobre la que se construyen los productos en fase temprana.

La lección del onboarding

Uno de los mayores problemas al principio fue el onboarding. Al inicio, el usuario tenía que crear su propio bot de Telegram, configurar tokens y conectar varios servicios. Eso generaba fricción. Y la fricción mata a los productos tempranos. Así que lo simplifiqué todo. Ahora el flujo es así:

1. Pulsas Conectar Telegram
2. El agente ya viene configurado
3. Empiezas a usarlo

Sin crear bots. Sin configuraciones complicadas. Solo con quitar ese paso, el número de conexiones de Telegram completadas subió de forma notable. A veces crecer es simplemente eliminar complejidad innecesaria.

Mi error de 313 dólares en IA

Una de las lecciones más dolorosas vino de un error de configuración. Al principio del proyecto configuré mal cómo interactuaba el sistema de heartbeat de OpenClaw con EasyClaw. Los heartbeats están pensados para mantener a los agentes vivos y receptivos. Pero en mi arquitectura tenía:

• el heartbeat interno de OpenClaw
• más una capa adicional de monitoreo de actividad dentro de EasyClaw

Eso provocó llamadas de IA innecesarias repitiéndose una y otra vez. En un solo día, el consumo de tokens se disparó. El resultado: una factura de IA de 313 dólares. No es una sensación agradable en un producto recién lanzado. Pero me obligó a repensar la arquitectura. Después de arreglarlo:

• se eliminaron las llamadas innecesarias
• el consumo de tokens bajó drásticamente
• el sistema se volvió mucho más eficiente

A veces errores así son simplemente lecciones caras de arquitectura.

El problema de posicionamiento

Otra lección apareció rápido. Muchos usuarios no acababan de entender para qué sirve OpenClaw realmente. Algunos daban por hecho que EasyClaw era “otra interfaz de ChatGPT”. Y ese no es el objetivo. El potencial real de sistemas de agentes como OpenClaw está en cosas como:

• agentes persistentes
• flujos de trabajo automatizados
• acciones proactivas
• tareas en segundo plano

Pero esos casos de uso siguen siendo nuevos para mucha gente. Eso significa que el producto tiene que explicar mucho mejor por qué importan los agentes. Va a ser una de las mayores mejoras de la próxima versión.

La competencia apareció de inmediato

Pasó algo interesante poco después del lanzamiento. En cuestión de días empecé a ver aparecer varios proyectos con ideas parecidas, mensajes parecidos y a veces incluso el mismo nombre. A primera vista puede sonar desalentador. Pero en realidad confirmó algo importante.

Hay demanda. Cuando varias personas empiezan a construir herramientas parecidas al mismo tiempo, normalmente significa que el mercado está despertando.

La lección más importante

Si tuviera que resumir la mayor lección de este primer mes, sería esta: construye rápido, lanza pronto, escucha con atención. La primera versión nunca va a ser perfecta. Lo que importa es conseguir feedback real lo antes posible.

La otra lección clave fue la distribución. La tracción más valiosa no vino de anuncios ni de trucos de crecimiento. Vino de hablar con comunidades reales que ya estaban interesadas en el problema.

Qué viene ahora

EasyClaw sigue siendo muy temprano. La próxima versión se centrará en:

• casos de uso más claros para los agentes de IA
• flujos de automatización en lugar de solo chat
• mejor onboarding y explicación
• menores costes de infraestructura de IA

El objetivo es que EasyClaw se sienta menos como una herramienta de chat y más como un asistente de IA proactivo. Algo que ayude a automatizar tareas, no solo a responder preguntas.

Un mes después

EasyClaw acaba de cumplir un mes. Sigue desordenado. Sigue evolucionando. Sigue aprendiendo. Pero así es exactamente como debería verse una startup temprana. Y lo mejor es que el camino apenas empieza.