De snelle virale acceptatie van de open source AI-assistent van de Oostenrijkse ontwikkelaar Peter Steinberger Open Klauw de afgelopen weken heeft verzonden ondernemingen en indie-ontwikkelaars in een tizzy.
Het is gemakkelijk te begrijpen waarom: OpenClaw is nu gratis beschikbaar en biedt een krachtig middel om autonoom werk te voltooien en taken uit te voeren op de hele computer, telefoon of zelfs het bedrijf van een gebruiker, met aanwijzingen in natuurlijke taal die zwermen agenten aanzetten. Sinds de release in november 2025 heeft het de markt veroverd met meer dan 50 modules en brede integraties, maar de ‘toestemmingsloze’ architectuur zorgde voor alarm bij ontwikkelaars en beveiligingsteams.
Binnenkomen Nanoklauween lichtere, veiligere versie die op 31 januari 2026 onder een open source MIT-licentie debuteerde en een explosieve 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 websitebouwer Wix.com heeft gewerkt, om de ‘beveiligingsnachtmerrie’ aan te pakken die inherent is aan complexe agentframeworks zonder sandbox. Cohen en zijn broer Lazer zijn ook mede-oprichters van Qwibiteen nieuw AI-first go-to-market-bureau, en respectievelijk vice-president en CEO van Concrete mediaeen gerespecteerd PR-bedrijf dat vaak samenwerkt met technologiebedrijven die onder VentureBeat vallen.
De directe oplossing van NanoClaw voor deze architecturale angst is een harde draai richting isolatie op besturingssysteemniveau. Het project plaatst elke agent in geïsoleerde Linux-containers, waarbij gebruik wordt gemaakt van Apple Containers voor krachtige uitvoering in macOS- of Docker voor Linux-omgevingen.
Hierdoor ontstaat een strikt ‘sandbox-omgeving’ waarin de AI alleen communiceert met mappen die expliciet door de gebruiker zijn aangekoppeld.
Terwijl andere raamwerken interne “waarborgen” of toelatingslijsten op applicatieniveau inbouwen om bepaalde commando’s te blokkeren, beweert Gavriel dat dergelijke verdedigingen inherent kwetsbaar zijn.
“Ik draai dat niet op mijn machine en laat een agent de vrije loop”, legde Cohen uit tijdens een recent technisch interview. “Er zal altijd een uitweg zijn als je rechtstreeks op de hostmachine draait. In NanoClaw is de ‘explosieradius’ van een mogelijke snelle injectie strikt beperkt tot de container en zijn specifieke communicatiekanaal.”
Een veiliger basis voor agentische autonomie
De technische kritiek die ten grondslag ligt aan de ontwikkeling van NanoClaw is er een van opgeblazenheid en controleerbaarheid. Toen Cohen OpenClaw (voorheen Clawbot) voor het eerst evalueerde, ontdekte hij een codebase van bijna 400.000 regels met honderden afhankelijkheden.
In het snel veranderende AI-landschap is een dergelijke complexiteit een technische hindernis en een potentieel risico.
“Als ontwikkelaar controleer je elke open source-afhankelijkheid die we aan onze codebase hebben toegevoegd. Je kijkt hoeveel sterren het heeft, wie de beheerders zijn en of het een goed proces heeft”, merkt Cohen op. “Als je een codebase hebt met een half miljoen regels code, beoordeelt niemand dat. Het breekt het concept van waar mensen op vertrouwen met open source.”
NanoClaw gaat dit tegen door de kernlogica grofweg terug te brengen 500 regels TypeScript. Dit minimalisme zorgt ervoor dat het hele systeem – van het staatsbeheer tot het aanroepen van agenten – in ongeveer acht minuten kan worden gecontroleerd door een mens of een secundaire AI.
De architectuur maakt gebruik van een Node.js-orkestrator met één proces die een berichtenwachtrij per groep beheert met gelijktijdigheidscontrole.
In plaats van zware gedistribueerde berichtenmakelaars 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 de isolatie verder dan alleen het bestandssysteem. NanoClaw ondersteunt native Agent Swarms via de Antropische Agent SDKwaardoor gespecialiseerde agenten parallel kunnen samenwerken. In dit model kan elke subagent in een zwerm worden geïsoleerd met zijn eigen specifieke geheugencontext, waardoor wordt voorkomen dat gevoelige gegevens tussen verschillende chatgroepen of zakelijke functies lekken.
De productvisie: vaardigheden boven functionaliteit
Een van de meest radicale afwijkingen van 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 ontmoedigt bijdragers expliciet om PR’s in te dienen die brede functies zoals Slack- of Discord-ondersteuning aan de hoofdtak toevoegen. In plaats daarvan worden ze aangemoedigd om ‘Skills’ bij te dragen: modulaire instructies in .claude/skills/ die de lokale AI-assistent van een ontwikkelaar leren hoe hij de code moet transformeren.
“Als je Telegram wilt, ruk dan WhatsApp eruit en plaats Telegram erin”, zegt Cohen. “Iedereen zou precies de code moeten hebben die hij nodig heeft om zijn agent te runnen. Het is geen Zwitsers zakmes; het is een veilig harnas 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 codebase lean blijft. Deze methodologie zorgt ervoor dat als een gebruiker alleen een op WhatsApp gebaseerde assistent nodig heeft, hij of zij niet gedwongen wordt de beveiligingskwetsbaarheden van vijftig andere ongebruikte modules te erven.
Praktisch nut in een AI-native bureau
Dit is niet louter een theoretisch experiment voor de gebroeders Cohen. Hun nieuwe AI-go-to-market-bureau Qwibit gebruikt NanoClaw – met name een persoonlijke instantie genaamd ‘Andy’ – om zijn interne activiteiten uit te voeren.
“Andy beheert onze verkooppijplijn voor ons. Ik heb geen directe interactie met de verkooppijplijn”, legt Cohen uit.
De agent geeft van zondag tot en met vrijdag om 9.00 uur briefings, waarin de leadstatus wordt beschreven en taken aan het team worden toegewezen.
Het nut ligt in het probleemloos vastleggen van gegevens. De hele dag door sturen Lazer en Gavriel rommelige WhatsApp-notities of e-mailgesprekken door naar hun beheerdersgroep.
Andy parseert deze invoer, werkt de relevante bestanden bij in een Obsidian-kluis of SQLite-database en stelt geautomatiseerde vervolgherinneringen in.
Omdat de agent toegang heeft tot de codebase, kan hij ook worden belast met terugkerende technische taken, zoals het beoordelen van de git-geschiedenis op “documentatiedrift” of het refactoren van zijn eigen functies om de ergonomie voor toekomstige agenten te verbeteren.
Strategische evaluatie voor de onderneming
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 harnas’ voor het ‘beste model’ noemt.
Door voort te bouwen op de Claude Agent SDK, biedt NanoClaw een manier om state-of-the-art modellen (zoals Opus 4.6) te benutten binnen een raamwerk dat een lean engineeringteam daadwerkelijk kan onderhouden en optimaliseren.
Vanuit het perspectief van orkestratie-ingenieurs is de eenvoud van NanoClaw de grootste troef voor het bouwen van schaalbare, betrouwbare pijplijnen.
Traditionele, opgeblazen raamwerken introduceren vaak budgetverslindende overhead via complexe microservices en berichtenwachtrijen.
De container-first-aanpak van NanoClaw maakt de implementatie 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 meest cruciale is dat NanoClaw voor veiligheidsleiders de “meerdere verantwoordelijkheden” van incidentrespons en organisatorische bescherming aanpakt.
In een omgeving waar snelle injectie en data-exfiltratie dagelijks evolueren, 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”, adviseert Cohen. “Ze kunnen het in een middag bekijken – niet alleen de code lezen, maar het hele systeem op een whiteboard zetten, de aanvalsvectoren in kaart brengen en verifiëren dat het veilig is”.
Uiteindelijk vertegenwoordigt NanoClaw een verschuiving in de mentaliteit van AI-ontwikkelaars. Het 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 voortbouwen op de meest transparante en veilige fundamenten.
