El usuario de OpenClaw enfrenta dificultades con la automatización del agente de IA tras el exitoso pipeline de Claude Code.
Éxito con Claude Code vs. frustración con el agente OpenClaw
Un usuario en r/openclaw compartió su experiencia intentando automatizar la recreación de imágenes usando nanobanana para los clientes de su agencia de marketing. Lograron una canalización funcional con Claude Code en solo una hora conversando con el modelo, proporcionando claves API y haciéndolo lanzar múltiples pruebas, usar varias herramientas para extraer fondos y refinar plantillas de prompts mediante análisis visual de imágenes.
Luego, el usuario intentó enseñar este proceso a un agente de IA dentro de su configuración de OpenClaw, ejecutándose en Gemini 3.1 Pro. El agente exhibió varios problemas:
- Capacidades de razonamiento deficientes
- Tiempos de respuesta lentos
- Salidas incorrectas
- Incapacidad para lograr los mismos resultados que Claude Code después de casi un día de intentos
El usuario sospecha que la elección del modelo podría ser el problema, mencionando específicamente que "usar gem3.1 pro a través de vertex es el problema". Están considerando dos soluciones potenciales: dar su Claude Code al agente para que pueda realizar la tarea tan rápido como ellos lo hicieron, o cambiar a otro modelo por completo.
El caso destaca un desafío común en los flujos de trabajo de automatización de IA: los resultados exitosos con un modelo no siempre se transfieren sin problemas a implementaciones basadas en agentes, particularmente cuando se involucran diferentes modelos subyacentes.
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