Cómo migrar OpenClaw y Hermes entre máquinas usando SSH de automigración
Un usuario de Reddit informa que logró transferir tanto Hermes como OpenClaw desde un portátil con WSL2 Ubuntu a un EVO-X2 que ejecuta WSL2 Ubuntu 2604. La clave: indicaron a ambas herramientas que se conectaran por SSH a la nueva máquina, planificaran su propia migración, la ejecutaran y verificaran.
Cómo funcionó la migración
- Migración autónoma: El usuario pidió a Hermes y OpenClaw que se conectaran por SSH a la nueva instancia EVO-X2, descubrieran cómo migrarse a sí mismas, planificaran, migraran y verificaran.
- Intervención mínima: Mientras las herramientas siguieran el plan, completaron la transferencia con casi ninguna guía del ingeniero.
Observaciones clave
- Plataforma: Máquina de origen: portátil con WSL2 Ubuntu. Destino: instancia EVO-X2 con WSL2 Ubuntu 2604.
- Autonomía: Los agentes de codificación IA fueron capaces de realizar toda la migración de forma autónoma tras recibir instrucciones de alto nivel.
📖 Leer la fuente completa: r/openclaw
👀 Ver también
Estructura del Espacio de Trabajo de OpenClaw y Enfoque de Automejora de un Usuario de Larga Data
Un usuario veterano de OpenClaw comparte la estructura de su espacio de trabajo con archivos markdown clave como SOUL.md, AGENTS.md y MEMORY.md, además de la lección crítica de que permitir al agente mejorar su propio entorno aumenta drásticamente su efectividad.
Corrección para que los subagentes no aparezcan en OpenClaw v2026.3.13
Una solución alternativa para OpenClaw v2026.3.13 donde los subagentes personalizados no aparecen en la lista de agentes: simplifica la lista de agentes en openclaw.json para que solo incluya IDs y registra manualmente los agentes en runs.json con el estado establecido en 'idle'.
Lista de Recursos de OpenClaw Compilada a partir de Fuentes Comunitarias
Un repositorio de GitHub recopila recursos prácticos de OpenClaw que cubren configuración, despliegue, sistemas de memoria, seguridad, habilidades, compatibilidad de modelos y enlaces comunitarios para ayudar a los desarrolladores a evitar lagunas de información comunes.
Optimización de AutoResearch en RTX 5090: Lo que falló y lo que funcionó
Un desarrollador comparte detalles específicos de configuración para ejecutar AutoResearch en una configuración RTX 5090/Blackwell, incluyendo enfoques fallidos que parecían funcionales pero tenían un rendimiento deficiente, y la configuración funcional que logró resultados estables con TOTAL_BATCH_SIZE=2**17 y TIME_BUDGET=1200.