Construyendo un Asistente Multiagente Totalmente Local con OpenClaw y Ollama

Un desarrollador en r/openclaw está construyendo un asistente de IA personal completamente local (piensa en Jarvis) usando OpenClaw como framework de agente, Ollama para inferencia local, y una MINISFORUM AI X1 con Ryzen AI 9 HX470, 96 GB de RAM y 2 TB NVMe (GPU vía Oculink planificada). El objetivo: un sistema multi-agente proactivo que integre hogar inteligente, documentos, calendario, salud y comunicaciones, todo localmente, sin datos sensibles que salgan de la infraestructura.

Detalles del Stack

• Framework de Agente: OpenClaw
• Motor de Inferencia: Ollama
• Modelos: qwen3.5:35b-a3b (principal), gemma3:4b (hogar), mistral:7b (vida/gmail)
• Servidores MCP: Home Assistant, Gmail
• Interfaz: Telegram Bot, futura integración STT en hogar inteligente

Arquitectura de Sub-Agentes

El agente de enrutamiento principal delega a sub-agentes especializados:

• Agente HA – control y depuración de hogar inteligente (iniciado)
• Agente Gmail – gestión de correo electrónico (iniciado)
• Agente Vida – gestión de calendario, tareas, lista de compras (pendiente)
• Agente Salud – monitoreo de datos de salud y deporte (pendiente)
• Agente Investigación – RAG web + documentos (en paperless ngx en NAS) (pendiente)
• Agente Dev – tareas de codificación con agentes separados de codificación, pruebas y documentación (pendiente)

Desafíos y Preguntas Abiertas

• Inflado de contexto: El tamaño del contexto crece mucho incluso para mensajes simples. La configuración probablemente necesite un mejor alcance del servidor MCP y aislamiento de herramientas sub-agente.
• Alcance MCP por agente: No hay forma nativa de restringir servidores MCP a agentes específicos aún. Buscando soluciones recomendadas dado un bug abierto.
• Configuración de sub-agente: Buscando un ejemplo bien estructurado de agents.list para esta configuración multi-agente.
• Selección de modelo local: Llamada a herramientas confiable con Ollama por debajo de 32 GB VRAM — ¿alguna recomendación?
• Entorno de inferencia: Considerando cambiar a llama.cpp en lugar de Ollama si ofrece mejor control.

El desarrollador está abierto a comentarios sobre el enfoque y la configuración. Si has abordado problemas similares de escalado multi-agente o tienes soluciones para el alcance MCP, únete a la discusión en Reddit.