De snelle virale acceptatie van de open source AI-assistent van de Oostenrijkse ontwikkelaar Peter Steinberger Open klauwen de afgelopen weken zijn verzonden bedrijf en indie-ontwikkelaars worden rusteloos.
De reden is eenvoudig en duidelijk: OpenClaw is nu gratis beschikbaar en biedt een krachtige manier om werk gedaan te krijgen en taken autonoom uit te voeren op de computer, telefoon of zelfs het bedrijf van een gebruiker met natuurlijke taalopdrachten die meerdere agenten voortbrengen. Sinds de release in november 2025 heeft het de markt stormenderhand veroverd met meer dan 50 modules en uitgebreide integratie – maar de ‘toestemmingsloze’ architectuur baart zorgen onder ontwikkelaars en beveiligingsteams.
Binnenkomen Nano-klauween lichtere, veiligere versie die op 31 januari 2026 debuteerde onder de open source MIT-licentie en een ongelooflijke groei realiseerde, waarbij in iets meer dan een week de 7.000 sterren op GitHub werden overschreden.
Het project werd ontwikkeld door Gavriel Cohen, een ervaren software-ingenieur die zeven jaar bij websitemaker Wix.com heeft gewerkt, om de ‘beveiligingsnachtmerries’ aan te pakken die inherent zijn aan complexe agentframeworks zonder sandbox. Cohen en zijn broer Lazer zijn eveneens medeoprichters Qwibithet nieuwe bureau dat als eerste AI op de markt bracht, evenals hun respectievelijke vice-presidenten en CEO’s Concrete mediaeen toonaangevend PR-bedrijf dat regelmatig samenwerkt met technologiebedrijven die onder VentureBeat vallen.
De directe oplossing van NanoClaw voor deze architecturale zorgen is een verschuiving naar isolatie op besturingssysteemniveau. Bij dit project wordt elke agent in een geïsoleerde Linux-container geplaatst, waarbij gebruik wordt gemaakt van Apple Containers voor krachtige uitvoering in MacOS- of Docker voor Linux-omgevingen.
Hierdoor ontstaat een werkelijk ‘sandboxed’-omgeving waarin de AI alleen communiceert met mappen die expliciet door de gebruiker zijn geïnstalleerd.
Terwijl andere raamwerken interne “beschermingen” bouwen of lijsten op applicatieniveau toestaan om bepaalde commando’s te blokkeren, betoogt Gavriel dat deze verdedigingen inherent kwetsbaar zijn.
“Ik laat dat ding niet op mijn machine draaien en laat de agenten de vrije loop”, legde Cohen uit in een recent technisch interview. “Er zal altijd een maas in de wet zijn als je het rechtstreeks op de hostmachine uitvoert. In NanoClaw is de ‘explosieradius’ van potentiële snelle injectie zeer beperkt tot de behuizing en de specifieke communicatiekanalen.”
Een veiliger basis voor de autonomie van agenten
De technische kritiek die ten grondslag lag aan de ontwikkeling van NanoClaw waren de zwakke punten en controleerbaarheid ervan. Toen Cohen OpenClaw (voorheen Clawbot) voor het eerst evalueerde, vond hij een codebasis van bijna 400.000 regels met honderden afhankelijkheden.
In het snel veranderende AI-landschap is een dergelijke complexiteit een technische hindernis en een potentieel nadeel.
“Als ontwikkelaar moet je elke open source-afhankelijkheid die we aan onze codebasis toevoegen, controleren. Je kijkt hoeveel sterren het heeft, wie de beheerders zijn en of het proces werkt”, merkt Cohen op. “Als je een codebase hebt met een half miljoen regels code, beoordeelt niemand deze. Het breekt het concept van waar mensen op vertrouwen met open source.”
NanoClaw pakt dit aan door de kernlogica terug te brengen tot grofkorrelige logica 500 regels TypeScript. Dit minimalisme zorgt ervoor dat het hele systeem – van staatsbeheer tot het aanroepen van agenten – in ongeveer acht minuten kan worden gecontroleerd door een menselijke of secundaire AI.
De architectuur maakt gebruik van een Node.js-orkestrator met één proces die berichtenwachtrijen per groep beheert met gelijktijdigheidsbeheer.
In plaats van een grote gedistribueerde berichtenmakelaar, vertrouwt het op SQLite voor lichtgewicht persistentie en op bestandssystemen gebaseerde IPC. Deze ontwerpkeuze is bewust gemaakt: door gebruik te maken van eenvoudige primitieven blijft het systeem transparant en reproduceerbaar.
Bovendien reikt deze isolatie verder dan alleen het bestandssysteem. NanoClaw ondersteunt native Agent Swarms via Antropische Agent SDKmaakt het mogelijk dat toegewijde agenten parallel samenwerken. In dit model kan elke subagent in een zwerm worden geïsoleerd met zijn eigen specifieke geheugencontext, waardoor het lekken van gevoelige gegevens tussen verschillende chatgroepen of zakelijke functies wordt voorkomen.
Productvisie: vaardigheden boven functionaliteit
Een van de meest radicale veranderingen in NanoClaw is de afwijzing van het traditionele softwaremodel met veel functies. Cohen beschrijft NanoClaw als ‘AI-native’ software: een systeem dat is ontworpen om voornamelijk te worden beheerd en uitgebreid via AI-interactie in plaats van handmatige configuratie.
Het project verbiedt bijdragers expliciet om PR’s in te dienen die uitgebreide functies zoals Slack- of Discord-ondersteuning aan de hoofdtak toevoegen. In plaats daarvan worden ze aangemoedigd om “Vaardigheden” bij te dragen: modulaire instructies opgeslagen in .claude/skills/ die de lokale AI-assistent van de ontwikkelaar leren hoe hij code moet aanpassen.
“Als je Telegram wilt, koppel dan WhatsApp los en sluit Telegram aan”, zei Cohen. ‘Iedereen zou de code moeten hebben die hij nodig heeft om zijn bureau te runnen. Het is geen Zwitsers zakmes; het is een veiligheidsharnas dat je kunt aanpassen door met Claude Code te praten.’
Dit ‘Skills over Features’-model betekent dat een gebruiker een commando als /add-telegram of /add-gmail kan uitvoeren, en de AI zal de lokale installatie herschrijven om de nieuwe mogelijkheden te integreren, terwijl de codebasis slank blijft. Deze methodologie zorgt ervoor dat als gebruikers alleen een op WhatsApp gebaseerde assistent nodig hebben, ze niet gedwongen worden beveiligingskwetsbaarheden te erven van vijftig andere ongebruikte modules.
Praktisch nut in AI-native bureau
Dit is niet alleen een theoretisch experiment voor de gebroeders Cohen. Hun nieuwe AI-marketingbureau, Qwibit, gebruikt NanoClaw – met name een privé virtuele machine genaamd ‘Andy’ – om zijn interne activiteiten uit te voeren.
“Andy beheert de verkooppijplijn voor ons. Ik heb geen directe interactie met de verkooppijplijn”, legt Cohen uit.
Agenten geven van zondag tot en met vrijdag om 9.00 uur briefings, waarin de status van de prospect wordt beschreven en taken aan het team worden toegewezen.
Het nut ervan ligt in het naadloos ophalen van gegevens. De hele dag door sturen Lazer en Gavriel WhatsApp-notities of rommelige e-mailketens door naar hun beheerdersgroep.
Andy parseert deze feedback, werkt de relevante bestanden in de Obsidian-kluis of SQLite-database bij en stelt automatische vervolgherinneringen in.
Omdat de agent toegang heeft tot de codebase, kan hij ook worden belast met het uitvoeren van repetitief technisch werk, zoals het beoordelen van de git-geschiedenis op “documentatieafwijkingen” of het herstructureren van zijn eigen functionaliteit om de ergonomie voor toekomstige agenten te verbeteren.
Strategische evaluatie voor bedrijven
Nu het tempo van de veranderingen begin 2026 toeneemt, worden technische besluitvormers geconfronteerd met een fundamentele keuze tussen gemak en controle. Voor AI-ingenieurs die zich richten op snelle implementatie biedt NanoClaw een blauwdruk voor wat Cohen het ‘beste gebruik’ van de ‘beste modellen’ noemt.
Door gebruik te maken van de Claude Agent SDK biedt NanoClaw een pad om state-of-the-art modellen (zoals Opus 4.6) te benutten in een raamwerk dat echt kan worden onderhouden en geoptimaliseerd door lean engineering-teams.
Vanuit het perspectief van een orkestratie-ingenieur is de eenvoud van NanoClaw de grootste troef voor het bouwen van schaalbare en betrouwbare pijplijnen.
Opgeblazen traditionele raamwerken introduceren vaak budgetverliezende overhead via complexe microservices en berichtenwachtrijen.
De container-first-aanpak van NanoClaw maakt de inzet van geavanceerde AI-technologieën mogelijk – inclusief autonome zwermen – zonder de beperkte middelen en ‘technische schulden’ die gepaard gaan met oudere systemen met 400.000 lijnen.
Misschien wel het belangrijkste is dat NanoClaw voor beveiligingsleiders de “meerdere verantwoordelijkheden” van incidentrespons en organisatorische bescherming aanpakt.
In een omgeving waar snelle injectie en data-exfiltratie dagelijks toenemen, is een auditeerbare kern van 500 regels veel veiliger dan een generiek systeem dat elke gebruikssituatie probeert te ondersteunen.
“Ik raad u aan de link naar de repository naar uw beveiligingsteam te sturen en hen te vragen deze te controleren”, stelt Cohen. “Ze kunnen het in een middag bekijken – niet alleen de code lezen, maar het hele systeem schrijven, de aanvalsvectoren in kaart brengen en de veiligheid ervan verifiëren.”
Uiteindelijk vertegenwoordigt NanoClaw een verandering in de mentaliteit van AI-ontwikkelaars. Er is een argument dat naarmate AI krachtiger wordt, de software die deze host eenvoudiger moet worden. In de race om de onderneming te automatiseren zijn de winnaars misschien niet degenen die de meeste functies overnemen, maar degenen die de meest transparante en veilige basis bouwen.
