Envía agentes OpenClaw como participantes de reuniones con voz, chat y pantalla compartida
Los agentes OpenClaw ahora pueden unirse a Google Meet, Microsoft Teams y Zoom como participantes activos. Una nueva habilidad llamada AgentCall dota a los claws de voz (tanto para enviar como recibir mediante conversión de voz a texto y texto a voz integrada), chat, un avatar de video para mostrar el estado, compartir pantalla, y la capacidad de crear páginas web temporales mientras la llamada está activa.
Características clave
- Voz: Enviar y recibir voz con STT y TTS integrados. El claw puede hablar, resumir y procesar audio en tiempo real.
- Chat: Enviar y recibir mensajes de chat durante la reunión.
- Avatar de video: Muestra estados, estatus o tareas que el agente está realizando.
- Compartir pantalla: El agente puede presentar algo que haya creado (por ejemplo, una aplicación web, un panel interactivo) o compartir su pantalla.
- Páginas web temporales: Mientras la llamada está activa, el claw puede crear páginas para compartir archivos, mostrar resultados o exhibir paneles en vivo.
El agente actúa efectivamente como un participante de la reunión: puede construir, resumir y trabajar mientras la llamada está en curso.
Instalación
Instala la habilidad desde clawhub:
openclaw skills install join-meetingEl código fuente está disponible en GitHub en pattern-ai-labs/agentcall.
¿Para quién es?
Desarrolladores que usan agentes OpenClaw y quieren que participen en reuniones en tiempo real: tomando notas, respondiendo preguntas, compartiendo resultados o colaborando interactivamente.
📖 Lee la fuente completa: r/openclaw
👀 Ver también
Modelos Qwen Locales Logran Automatización de Navegadores con Planificación Paso a Paso y DOM Compacto
Un desarrollador descubrió que los modelos de lenguaje locales pequeños como Qwen 8B y 4B logran automatizar navegadores mediante planificación paso a paso en lugar de planes de múltiples pasos predefinidos, combinado con una representación semántica compacta del DOM que reduce el uso de tokens de 50-100K+ a ~15K para flujos completos.
Claude Skills Sobrescribe Silenciosamente Instrucciones: Escollos No Documentados Expuestos
Un usuario descubre que Claude Skills aplica silenciosamente límites estrictos a la entrada del usuario mediante `ask_user_input_v0` (máx. 3 preguntas, 4 opciones cada una), `Write` sobrescribe archivos mientras que `create_file` se niega en Claude.ai, y las rutas relativas en `references/` no se resuelven. Un repositorio comunitario recopila los hallazgos.
EsoLang-Bench: Un punto de referencia de codificación que utiliza lenguajes esotéricos para evaluar el razonamiento de los LLM.
Los investigadores crearon EsoLang-Bench, un punto de referencia de programación que utiliza lenguajes de programación esotéricos como Brainfuck y Whitespace para probar si los LLM pueden razonar o simplemente coincidir patrones. El mejor resultado entre GPT-5.2, O4-mini, Gemini, Qwen y Kimi fue del 11.2%.
Arquitectura de Prompt de Claude Code Ingeniería Inversa para Modelos Locales
Una reimplementación de sala limpia de la arquitectura de 26 prompts de Claude Code ya está disponible en GitHub, ofreciendo prompts del sistema, prompts de herramientas, reglas de seguridad, compresión de memoria y patrones de verificación para construir agentes de codificación en modelos locales como Ollama, llama.cpp o vLLM.