Fundador de OpenClaw: La nueva versión se actualizará para utilizar MCP, que puede sustituir al canal de mensajería de Anthropic
Peter Steinberger, fundador de OpenClaw, publicó en la plataforma X que la próxima versión de OpenClaw también adoptará el MCP (Model Context Protocol), lo que permitirá a los usuarios sustituir el protocolo de contexto del modelo de canal de mensajes de Anthropic y, de este modo, conectarse a una gama más amplia de proveedores de mensajes. Peter Steinberger también admitió que este ajuste resulta «un poco incómodo», pero ampliará considerablemente las capacidades de acceso a mensajes y la compatibilidad ecológica de OpenClaw.
En respuesta a las preocupaciones de la comunidad de que OpenClaw tiene un «sesgo» a favor de OpenAI, Peter Steinberger también afirmó que OpenClaw es compatible con diversas aplicaciones, desde Microsoft Teams y Matrix hasta WhatsApp.
Precio de --
Este contenido se ofrece únicamente con fines informativos generales y no constituye un asesoramiento financiero, de inversión, legal ni fiscal. Cualquier evento, recompensa, promoción en línea o información relacionada que se mencione en el presente documento no debe considerarse como una recomendación, solicitud o invitación a comprar, vender, operar o de negociar de otra manera con cualquier criptoactivo. Los criptoactivos son sumamente volátiles y pueden provocar pérdidas. La disponibilidad de los servicios, productos y eventos relacionados de WEEX puede variar según la región. Tienes la responsabilidad de asegurarte de que tu participación esté de acuerdo con las leyes y regulaciones locales vigentes.
Te puede gustar

De la teoría a los mercados en vivo: El sistema de doble cerebro de AOT Matrix en WEEX AI Trading Hackathon
En los criptomercados, uno de los sistemas no estacionarios más implacables, el fracaso de la estrategia rara vez se debe a que los modelos son demasiado simples. Sucede porque la mayoría de las estrategias nunca están verdaderamente expuestas a la presión del mercado en vivo. Este es exactamente el problema que WEEX AI Trading Hackathon está diseñado para surgir, cambiando el enfoque de la innovación teórica a la implementabilidad real, la ejecución real y el rendimiento real. Entre los equipos participantes, AOT Matrix destacó con capacidades cuantitativas avanzadas impulsadas por la IA. A través de su arquitectura de doble cerebro V4.4, el sistema logró una optimización de extremo a extremo, desde la lógica central hasta la ejecución, lo que refleja el doble énfasis de la plataforma en la innovación y el rendimiento del mundo real.

Preliminary Round Participant Insights — AOT Matrix: Análisis cerebro-izquierdo, decisiones cerebro-derecho en el trading de IA
En el WEEX AI Trading Hackathon, AOT Matrix eligió un camino más cauteloso en el diseño de sistemas, uno que en realidad es más difícil de lograr en un entorno de trading en vivo. Desde el principio, tomaron decisiones claras sobre qué papel debe y no debe desempeñar la IA en el sistema de trading. Entrevistamos a AOT Matrix sobre su lógica de toma de decisiones, las múltiples iteraciones de su arquitectura de sistema y cómo es implementarla bajo el entorno real de trading y las restricciones de ingeniería de WEEX.

Arthur Hayes: La elegibilidad para el airdrop del token FLOP dependerá de la actividad de los usuarios en la red de pruebas

OpenAI ralentiza el desarrollo de nuevos modelos de IA debido a problemas de seguridad, a pesar de acercarse a la AGI

Panel sobre el estado de Solana: DFDV vale 222 millones en SOL, pero pierde 27 millones

Hoskinson abre la colaboración Cardano Ethereum: lista en pocos meses

El protocolo de préstamos de Ethereum Morpho realiza una prueba de estrés: una sola billetera compra masivamente certificados de rendimiento Pendle YT-reUSD, provocando una liquidación de 36,39 millones de dólares

La empresa ZEC Treasury publica su postura de votación sobre NU7, abogando por mantener el mecanismo de reducción a la mitad

¡Cero dólares en una noche! El gigante más estable del mundo cripto 'se estrella' en Sudamérica

Cuatro años después, se emite una nueva licencia: el mercado de criptomonedas de Japón se está reestructurando

LayerZero quiere convertirse en la Bolsa invisible de las finanzas, ZRO sube un 30%

Cripto: Grayscale lanza el primer ETF de Zcash cotizado en Estados Unidos

Caída del consumo de combustibles: en ocho provincias la bajada superó el 10%

Deflación en el IPCA-15 de agosto: ¿qué cambia para los intereses y las inversiones?

Células descubren una defensa inesperada contra la sobrecarga de hierro

Impuestos: la UIA pide a ARCA que suspenda los embargos a las empresas durante 180 días

Las stablecoins entran en la vida diaria de los negocios con agentes de IA: el gasto mensual con tarjetas de pago criptográfico supera los 750 millones de dólares

Gemini se asocia con Apex para expandir sus mercados predictivos de criptomonedas a corredores estadounidenses

Reforma del BCRA: Puntos Clave del Proyecto de Javier Milei y Cambios

La caída del 40% no es un colapso: el informe de Galaxy Q2 revela la clave de la resiliencia del mercado de crédito cripto

El euro digital promete privacidad similar al efectivo, dice el BCE

El dólar se afianza por encima de los 1.500$: por qué el Gobierno ha elevado el techo y qué observa ahora el mercado

¿Por qué tu artículo suena como si lo hubiera escrito una IA? Un editor de a16z te enseña a recuperar el "toque humano"

5 empresas que pueden beneficiarse del auge de la IA en 2026. GPW y Wall Street

¿Bonos del Tesoro de EE. UU., IA e inflación no pueden coexistir: ¿en qué lado apuesta BTC?

Riesgo de crédito Gemini AI: Deutsche Bank lo analiza en 5 minutos

Cripto en Europa: MiCA deja a Polonia al margen

Informe de MEXC Ventures: Aumento del comercio de activos múltiples en Asia

Trump saca su última arma contra el mercado de bonos: el ejército

Escasez de carne de pollo y huevos en Ucrania tras los ataques a los almacenes: los avicultores se oponen a los nuevos requisitos del retail
De la teoría a los mercados en vivo: El sistema de doble cerebro de AOT Matrix en WEEX AI Trading Hackathon
En los criptomercados, uno de los sistemas no estacionarios más implacables, el fracaso de la estrategia rara vez se debe a que los modelos son demasiado simples. Sucede porque la mayoría de las estrategias nunca están verdaderamente expuestas a la presión del mercado en vivo. Este es exactamente el problema que WEEX AI Trading Hackathon está diseñado para surgir, cambiando el enfoque de la innovación teórica a la implementabilidad real, la ejecución real y el rendimiento real. Entre los equipos participantes, AOT Matrix destacó con capacidades cuantitativas avanzadas impulsadas por la IA. A través de su arquitectura de doble cerebro V4.4, el sistema logró una optimización de extremo a extremo, desde la lógica central hasta la ejecución, lo que refleja el doble énfasis de la plataforma en la innovación y el rendimiento del mundo real.
Preliminary Round Participant Insights — AOT Matrix: Análisis cerebro-izquierdo, decisiones cerebro-derecho en el trading de IA
En el WEEX AI Trading Hackathon, AOT Matrix eligió un camino más cauteloso en el diseño de sistemas, uno que en realidad es más difícil de lograr en un entorno de trading en vivo. Desde el principio, tomaron decisiones claras sobre qué papel debe y no debe desempeñar la IA en el sistema de trading. Entrevistamos a AOT Matrix sobre su lógica de toma de decisiones, las múltiples iteraciones de su arquitectura de sistema y cómo es implementarla bajo el entorno real de trading y las restricciones de ingeniería de WEEX.




