Los agentes de IA están yendo más allá de responder preguntas. Cada vez se espera que tomen acciones, trabajen en distintas aplicaciones, recuerden tareas anteriores y operen durante largos períodos sin una supervisión constante. Eso plantea una pregunta difícil: ¿cómo se crea un agente de IA lo bastante capaz para actuar, sin darle acceso incontrolado a todo lo que pueda tocar?
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La IronClaw 1.0 de NEAR adopta un enfoque arquitectónico diferente.
Separar el pensamiento de la acción
IronClaw 1.0 es un arnés de agente de IA construido sobre una separación simple pero importante: el componente encargado de decidir qué debería ocurrir se separa del componente que en realidad lleva a cabo la acción.
Entre ellos se encuentra lo que NEAR AI llama el guard.
Cada acción pasa por esta capa de coordinación. En lugar de permitir que el modelo interactúe directamente con herramientas, credenciales, sitios web u otros sistemas externos, el guard proporciona un punto de control controlado antes de la ejecución.
Esto importa porque un agente puede ser muy capaz y aun así crear problemas si la capacidad y la autoridad se tratan como lo mismo. IronClaw también requiere aprobación explícita para acciones sensibles. Credenciales como contraseñas y tokens están diseñadas para usarse una sola vez y se depuran de los registros (logs), errores e informes.
Rendimiento en tres benchmarks diferentes
La arquitectura no se presenta únicamente como una mejora de seguridad. IronClaw 1.0 también se desempeña con fuerza en distintos tipos de tareas de agentes. Usando el mismo modelo base deepseek-v4-flash para comparar, IronClaw lidera tres benchmarks:
PinchBench: 93,5% — evaluando 147 tareas reales de uso cotidiano, incluyendo programación, correo electrónico, programación, investigación y gestión de archivos.
ClawBench: 88,6% — evaluando agentes en más de 140 sitios web de producción reales y tareas web complejas de múltiples pasos.
OfficeQA: 76,4% — evaluando el razonamiento sobre un gran conjunto de documentos empresariales, incluyendo casi un siglo de Boletines de la Tesorería de EE. UU.
La importancia no está tanto en un número impresionante, sino en la consistencia. Estos benchmarks evalúan distintos puntos de fallo, sin embargo, la misma arquitectura se desempeña con fuerza en los tres.
¿Qué hace que IronClaw sea diferente?
Una de sus funciones más prácticas es el estado persistente. Los agentes de IA pueden interrumpirse mediante solicitudes de permisos, reinicios u otras fallas. Tradicionalmente, eso puede significar perder el trabajo ya completado. IronClaw registra continuamente su progreso mediante checkpoints, permitiendo reanudar una tarea interrumpida en lugar de empezar de nuevo.
También está diseñado para operar a través de CLI, web, Slack y Telegram manteniendo las mismas reglas de memoria y seguridad. La idea es sencilla: cambiar dónde interactúas con el agente no debería significar cambiar cómo se comporta el agente.
Para las organizaciones, IronClaw admite tanto despliegues multi-tenant, donde las herramientas y habilidades se pueden compartir dentro de un equipo, como despliegues single-tenant, donde se prefiere un aislamiento total.
Dónde encajan NEAR AI y el Staking
IronClaw es un componente de una visión más amplia de NEAR AI centrada en una infraestructura de IA privada y controlada por los usuarios. Esa visión también se extiende a la forma en que las personas acceden a los servicios de IA. En julio de 2026, NEAR AI introdujo acceso basado en staking para inferencia confidencial y alojamiento de agentes. Los usuarios pueden hacer staking en NEAR para obtener créditos de uso y desplegar agentes de IronClaw, mientras que la NEAR subyacente permanece propiedad del usuario bajo el modelo no custodiado descrito por NEAR AI.
Esto le da al staking un papel más allá de simplemente buscar un porcentaje de rendimiento. La red NEAR subyacente proporciona la infraestructura descentralizada sobre la que opera este ecosistema, mientras que el staking contribuye a la seguridad de esa red. A nivel de servicio, NEAR AI también está conectando el staking con el acceso a cómputo de IA y al alojamiento de agentes.
Esa es una dirección interesante para la IA descentralizada: la red que asegura la infraestructura, la billetera que mantiene la participación del usuario y los servicios de IA que se acercan entre sí.
IronClaw 1.0 muestra cómo puede ser un agente de IA más capaz cuando la seguridad, la persistencia y la ejecución se tratan como requisitos de arquitectura, no como una ocurrencia posterior.
La gran pregunta ahora es hasta dónde puede llegar este modelo a medida que madure la infraestructura de IA descentralizada.