La Teoría del Internet Muerto ya es real: por qué la red está perdiendo su humanidad

 

Recuerdo un tiempo en que internet era un territorio simple pero vivo, donde se percibía el esfuerzo de personas, el asombro, la curiosidad con un deseo genuino de compartir y estar presentes. Las webs eran imperfectas, simples, llenas de texto y casi sin diseño, casi siempre hechas por alguien que aprendía sobre la marcha, pero que transmitían una sensación de cercanía que hoy cuesta encontrar. Los foros eran comunidades donde la gente compartía experiencias, resolvía dudas y construía conocimiento. Encontrar algo concreto era complicado. Internet era desordenado, casi salvaje, navegar por él dependía más de la intuición que de la tecnología. Los buscadores eran herramientas torpes, pero aun así se convirtieron en la primera forma real de orientarse en aquel caos. Netscape abrió el camino, Internet Explorer llegó integrado en Windows y terminó siendo la puerta de entrada para millones de personas, y más adelante navegadores como Google Chrome cambiaron por completo la forma en que explorábamos la web. Todo era rudimentario, pero también profundamente humano y sorprendente ante los pequeños avances que surgían.

Con el tiempo la web empezó a transformarse. Las páginas se volvieron más cuidadas, más visuales, más profesionales. El multimedia se hizo protagonista y cambió por completo la forma en que consumíamos y generábamos contenido. Internet dejó de ser solo un espacio de conocimiento y comunidad para convertirse también en una oportunidad de negocio. La presencia digital empezó a verse como algo que podía crecer, escalar y generar beneficios, y esa mezcla de entusiasmo y ambición abrió la puerta a una etapa de especulación masiva. Fue el momento en que surgió la burbuja puntocom, cuando cualquier empresa vinculada a internet parecía destinada a triunfar y las inversiones se dispararon sin medida. Aquella euforia estalló en el año 2000 y alcanzó su valor más bajo en 2002, quedando solo empresas capacitadas, con fundamento y estrategia sólida, sin olvidar a emprendedores que lograron grandes avances y triunfaron o fueron absorbidos por compañías mayores. Un ajuste que marcó el final de la ingenuidad inicial y el comienzo de un internet que ofrecía un modelo de negocio y una profesionalidad estable y en crecimiento.

 

Los foros, que habían sido el corazón de la conversación digital, fueron desplazados por redes sociales que ofrecían inmediatez, velocidad y un flujo constante de estímulos. La web se volvió más atractiva, pero también más impersonal. La sensación de estar hablando con personas reales comenzó a diluirse. En ese contexto apareció La Teoría del Internet Muerto, una idea que en su momento parecía exagerada, casi una broma de foro, que afirmaba que la red había muerto y había sido reemplazada por simulaciones. Con los años ha dejado de sonar descabellada. Los datos actuales muestran que gran parte del tráfico, los comentarios y el contenido que consumimos no proviene de humanos, sino de automatización invisible.

La teoría original decía que internet había sido sustituido por una simulación masiva. En aquel momento parecía exagerado. Hoy encaja demasiado bien con la realidad, la IA genera contenido para que otros algoritmos lo lean, lo clasifiquen y lo posicionen. La web se ha convertido en un bucle donde la IA consume contenido generado por IA, produciendo una degradación progresiva conocida como Model Collapse. La consecuencia es clara, la información pierde calidad, la conversación pierde autenticidad y la web pierde humanidad.

La presencia de contenido sintético ha crecido hasta ocupar una parte significativa de la actividad de internet. Los bots imitan horarios humanos, estilos humanos y patrones humanos con una precisión inquietante. Publican, comentan, responden y generan imágenes con una naturalidad que hace imposible distinguirlos de una persona real. La web se llena de ruido artificial diseñado para captar atención, manipular algoritmos y ocupar espacio. La conversación humana queda enterrada bajo capas de contenido sin alma, y aquella teoría considerada conspirativa empieza a encajar demasiado bien con lo que vemos hoy.

Google ha tenido que reaccionar. Desde 2025 ha endurecido sus sistemas de evaluación humana y automática para detectar contenido generado por IA sin supervisión. Detrás de cada ajuste hay equipos que revisan la calidad de búsqueda señalando el contenido creado a escala, sin intención autentica de ayudar, que cae directamente en Lowest. Google busca señales de experiencia humana real, la “E” de EEAT (Experiencia) es una de las principales directrices de calidad de Google para valorar el uso real y de primera mano. El Information Gain, presente desde hace años en sus directrices, gana peso como criterio para distinguir contenido que aporta algo nuevo y humano. Esta línea se refleja en Helpful Content Update y en las Quality Rater Guidelines, donde se insiste en que el contenido útil debe demostrar intención humana y experiencia verificable.

Microsoft también está actuando. En Bing y Copilot se aplican filtros para detectar patrones sintéticos, contenido repetitivo y páginas creadas masivamente. La supervisión humana se vuelve obligatoria para cualquier contenido público; la autoría humana verificada empieza a ser un valor esencial. La idea es evitar que internet se convierta en un océano de contenido automático sin intención, donde la reputación del medio ya no basta si el contenido no demuestra experiencia verificable. Esta línea se ve en su marco de Responsible AI y en las Webmaster Guidelines, que refuerzan la necesidad de transparencia, supervisión y señales claras de intervención humana.

El impacto en la creatividad digital y en la educación inmersiva es evidente. Cuando no sabemos si nuestro interlocutor es humano, la interacción pierde valor. Los textos impersonales y los refritos algorítmicos generan fatiga, la gente siente que todo suena igual, todo está reciclado, nada tiene perspectiva propia. En el arte ocurre lo mismo, proliferan cuentas automatizadas que publican imágenes generadas en cadena y vídeos creados por IA sin intervención humana, piezas que ocupan espacio pero no transmiten intención. La presencia masiva de bots en redes sociales y de contenido audiovisual producido de forma automática contribuye a esa sensación de uniformidad que diluye la presencia humana.

Mi intención con este artículo no pretende demonizar la automatización. La IA puede ser una herramienta legítima siempre que no rompa las reglas del juego ni se utilice de forma maliciosa. La responsabilidad es doble. Quien crea contenido debe usar la tecnología de manera transparente, aportando criterio, intención y una perspectiva humana reconocible. La IA puede mejorar la comunicación, pero no sustituirla. También el consumidor tiene un papel esencial; debe aprender a valorar lo que consume, ser más exigente y premiar el esfuerzo de quienes dedican su tiempo a generar contenido de calidad, aplicando su experiencia.

Si llegaste hasta el final, gracias de verdad. Aquí hay una persona escribiendo, y tu opinión será algo que valoraré mucho.

Primero habló el Papa, luego Anthropic: La humanidad ante la aceleración de la IA

 

En las últimas semanas se han sucedido tres hechos de distinta naturaleza, pero sorprendentemente alineados entre sí. El 15 de mayo el Papa León XIV firmó la encíclica “Magnifica Humanitas”, un documento que coloca la inteligencia artificial en el centro del debate moral contemporáneo. Diez días después, el 25 de mayo, Chris Olah, cofundador de Anthropic, se presentó en el Vaticano para dialogar con el Papa durante la presentación pública del texto, en un encuentro que unió por primera vez a un laboratorio puntero de IA con la máxima autoridad de la Iglesia. Apenas unos días más tarde, el 4 de junio, Anthropic publicó su informe “When AI builds itself”, una advertencia técnica sobre la automejora recursiva y la necesidad de frenar temporalmente el desarrollo de la IA de frontera. Lo llamativo no es que estos hechos hayan ocurrido casi seguidos, sino que están profundamente ligados entre sí.

La encíclica “Magnifica Humanitas” abre el debate desde el plano moral. El Vaticano plantea que la inteligencia artificial está transformando la identidad humana, el trabajo y la estructura social. Advierte sobre la deshumanización laboral, la concentración de poder tecnológico y la necesidad de custodiar la dignidad humana en un mundo donde la eficiencia puede imponerse sobre la persona. La encíclica no entra en detalles técnicos, sino en la pregunta que sostiene todo el documento; qué significa ser humano en un tiempo en el que la tecnología puede moldear nuestra vida más de lo que imaginamos.

La presentación pública de la encíclica reunió al Papa con Chris Olah, cofundador de Anthropic, en un acto documentado por Religión en Libertad. En ese encuentro, Olah reconoció que los laboratorios de IA operan bajo presiones comerciales y geopolíticas que no siempre permiten actuar con prudencia. Señaló el riesgo real de desplazamiento laboral masivo y la necesidad de supervisión externa para equilibrar intereses. La reunión funcionó como un puente entre ética e ingeniería, mostrando que ambos mundos están preocupados por la misma aceleración tecnológica, aunque cada uno la observe desde un ángulo distinto.

Pocos días después, el 4 de junio, Anthropic publicó su informe “When AI builds itself”, donde sostiene que la inteligencia artificial ha pasado de ser una herramienta que ejecuta instrucciones a convertirse en un agente que participa activamente en su propio desarrollo. Según el documento, modelos como Claude generan más del ochenta por ciento del código que integra la base interna de la compañía, mientras los ingenieros producen ocho veces más código diario que en 2024 gracias a esa automatización. Esta aceleración indica que la creación tecnológica está entrando en una fase donde la intervención humana es cada vez menor.

El informe advierte sobre la posible llegada de la auto‑mejora recursiva, un escenario en el que la IA diseñaría y optimizaría sus propios sucesores. Anthropic aclara que este punto no se ha alcanzado y que no es inevitable, pero considera que la velocidad actual del progreso justifica una coordinación internacional más estricta y mecanismos de supervisión que mantengan el desarrollo alineado con los objetivos humanos antes de que la tecnología supere la capacidad de control. También describe que Claude ya puede resolver problemas de ingeniería complejos en horas que antes requerían días, ejecutando ciclos experimentales completos con una intervención humana mínima.

A partir de esta aceleración, Anthropic plantea tres posibles trayectorias; un estancamiento del progreso, un avance eficiente bajo supervisión humana o una auto‑mejora recursiva completa con riesgo de pérdida de control. El mensaje final es que, si el desarrollo avanza más rápido que las salvaguardas, será necesario frenar o regular, del mismo modo que en su día se establecieron tratados para limitar la proliferación nuclear.

En paralelo a estas advertencias, Anthropic ha tenido que gestionar las consecuencias prácticas de su propia aceleración tecnológica. En abril presentó Claude Mythos, un modelo tan potente en ciberseguridad que fue retirado del lanzamiento público. Mythos es capaz de detectar fallos graves de seguridad que nadie conoce todavía y aprovecharlos antes de que puedan ser corregidos, lo que llevó a la compañía a restringirlo al Proyecto Glasswing, un programa cerrado para unas cincuenta organizaciones, entre ellas gobiernos, bancos y grandes tecnológicas. La versión completa quedó limitada a usos defensivos, mientras que el público general recibió el 9 de junio Claude Fable 5, una variante domesticada de la arquitectura Mythos. Esta versión incorpora salvaguardas que desvían las consultas sensibles hacia modelos más seguros, manteniendo parte de la capacidad original sin exponer los riesgos asociados. El contraste entre Mythos y Fable 5 muestra la tensión interna que atraviesa Anthropic; advierte sobre la necesidad de frenar la carrera tecnológica, pero al mismo tiempo desarrolla modelos cada vez más potentes para no quedar atrás en un escenario global que no concede pausas.

El avance de la IA se desarrolla en un escenario profundamente asimétrico. Algunos países impulsan la tecnología al máximo porque entienden que quien domine estos sistemas controlará la economía, la defensa y la narrativa global. Otros optan por frenar y regular antes de avanzar, intentando evitar que la IA se convierta en un arma estratégica o en un monopolio privado. Esa diferencia de ritmos hace imposible una pausa coordinada; si unos aceleran y otros se detienen, la carrera se impone por sí sola. Anthropic pide un marco global, pero la geopolítica empuja en la dirección contraria.

Las empresas viven atrapadas en la misma tensión. Aunque quieran actuar con cautela, la competencia las obliga a correr. Ninguna puede permitirse quedarse atrás. Anthropic lo reconoce abiertamente; el mercado no es un freno y la tecnología avanza más rápido que la ética. Por eso hablan de supervisión externa, de límites compartidos y de responsabilidad distribuida. Es la admisión implícita de que avanzamos a una velocidad para la que aún no sabemos si estamos preparados, como quien corre hacia un borde sin saber si podrá volar cuando el suelo desaparezca bajo sus pies.

La secuencia completa deja una imagen clara. La encíclica establece el marco moral. La reunión con Anthropic conecta esa visión con la ingeniería. El informe técnico sobre la automejora recursiva aporta la advertencia más directa. Tres piezas distintas que señalan el mismo problema desde ángulos diferentes. La IA avanza por impulso propio, los países compiten por no quedarse atrás, las empresas aceleran para no perder mercado y la sociedad intenta comprender qué está ocurriendo. Ya no se trata de buscar un punto de equilibrio, sino de asumir que avanzamos hacia un borde cuyo alcance aún desconocemos, y que cada decisión de estados, empresas o individuos definirá si aprendemos a sostenernos en el aire o caemos cuando el suelo desaparezca.

Fuentes y referencias:

Encíclica Magnifica Humanitas (Vaticano, 25 de mayo de 2026)

Reunión del Papa con Chris Olah (Anthropic) documentado en Religionen Libertad.

Artículo técnico de Anthropic When AI builds itself .

Spatial dejará de ofrecer los planes Free y Pro y suspenderá el alojamiento de 3D Worlds el 27 de julio de 2026

 

Spatial ha anunciado que, a partir del 27 de julio de 2026, dejará de ofrecer sus planes Gratuito y Pro, y suspenderá el alojamiento de mundos 3D asociados a esos planes. La plataforma seguirá operativa únicamente para clientes Enterprise, que mantendrán soporte hasta que finalicen sus contratos actuales. No se aceptarán nuevos contratos Enterprise.

La nota oficial se publicó el 28 de mayo de 2026 en la web de Spatial, firmada por su CEO, Jinha Lee. En ella se explica que mantener la infraestructura necesaria para mundos 3D abiertos se ha vuelto insostenible sin trasladar costes excesivos a los creadores. También se detalla que la compañía centrará sus esfuerzos en Wooster Games, su estudio interno, donde llevan dos años desarrollando experiencias propias como Animal Company. Spatial no desaparece, pero su actividad se reorienta hacia el desarrollo de juegos y propiedad intelectual propia.

El 29 de mayo, a las 00:44 (hora de España), se difundió un mensaje en el Discord oficial informando a la comunidad de que el equipo estaba en transición y ofreciendo asistencia en temas de cuentas y pagos. Ese mensaje llegó cuando muchos usuarios aún no habían leído la nota oficial.

Spatial permitirá descargar los assets de los mundos hasta la fecha del cierre del servicio para Free y Pro. Más allá de esa fecha, no está claro qué funcionalidades seguirán accesibles para usuarios no Enterprise ni durante cuánto tiempo se mantendrá la infraestructura mínima. Lo único confirmado es que el modelo abierto de creación y publicación de mundos deja de existir y que la empresa centrará su actividad en su nueva línea de productos bajo Wooster Games.

Las primeras reacciones en Discord reflejaron sorpresa, decepción y preocupación. Muchos usuarios lamentaron la pérdida de una plataforma que había sido un referente por su accesibilidad y equilibrio técnico. Otros comenzaron a buscar alternativas como FrameVR, VRChat o MetaDyn. También hubo estudios que confirmaron que migrarán sus proyectos ante la falta de claridad sobre el futuro de Spatial más allá del soporte Enterprise.

El cierre de los planes Free y Pro marca un cambio profundo; Spatial continúa, pero ya no como plataforma abierta para creadores. Su futuro inmediato se orienta hacia el desarrollo de juegos propios, y la comunidad deberá adaptarse a un ecosistema que ya no ofrece el espacio creativo que lo hizo destacar durante años.

Robots humanoides y empleo: Marc Vidal describe el escenario que Anthropic no anticipó

Robots Helix 02 realizando tareas en el dormitorio.

Durante las últimas semanas se ha hablado del informe de Anthropic que señala que los empleos de oficina, administración, finanzas, legal y programación son los más expuestos a la automatización. No es un aviso genérico, es un análisis que muestra cómo la IA está absorbiendo funciones de gestión de información, documentación y análisis dentro de esos sectores. Pero Marc Vidal ha puesto el foco en algo que va más allá de ese escenario. No se queda en la IA que opera en una pantalla. Se centra en el mundo físico, donde empiezan a aparecer robots humanoides capaces de manejar objetos distintos, adaptarse a cambios y tomar decisiones sobre la marcha, algo que hasta hace muy poco parecía mucho más lejano.

En su Vlog “El fin de los trabajos ‘seguros’: qué hacer antes de que sea demasiado tarde”, Marc Vidal analiza el vídeo de los Helix 02 de Figure AI que mostramos arriba. Dos robots entran en una habitación desordenada y se coordinan para ordenar, recoger ropa, mover objetos, abrir puertas y hacer una cama en menos de dos minutos. No es una simple curiosidad tecnológica. Marc explica por qué este tipo de acciones, que combinan percepción, decisión y adaptación en un entorno cambiante, marcan un punto de inflexión que va mucho más allá de la robótica tradicional. Su análisis merece verse completo porque ayuda a entender el alcance real de lo que está ocurriendo.

Lo llamativo no es lo que hacen, sino cómo trabajan juntos. No siguen rutinas fijas ni repiten movimientos predefinidos. Se reparten el trabajo, se ajustan entre ellos y actúan según lo que va ocurriendo, algo que parecía lejano, ya está ocurriendo. Esa capacidad de colaboración y adaptación es lo que marca el salto.

Marc Vidal aporta una perspectiva distinta a la del informe de Anthropic. Mientras aquel se centraba en el impacto sobre trabajos de oficina, aquí aparece un ángulo que apunta a lo que puede venir a medio plazo en el terreno físico y operativo.

En paralelo a lo que comenta Marc Vidal, empiezan a aparecer señales claras de que este movimiento ya está tomando forma. En China, RobotEra está llevando sus humanoides L7 a operaciones logísticas, según recoge Pandaily, que también detalla la financiación masiva obtenida en los últimos meses y el primer encaje operativo de estos robots en tareas físicas. No es un anuncio aislado, es una muestra de hacia dónde puede avanzar esta automatización a medio plazo.

Estos robots no funcionan con rutinas fijas. Ajustan sus movimientos según lo que tienen delante y se adaptan al ritmo del entorno sin depender de secuencias preprogramadas. RobotEra afirma que su modelo L7 ya opera en torno al 85% de la eficiencia humana, aunque la cifra procede del propio fabricante. Lo relevante es que ya están entrando en operaciones logísticas y que se prevé su extensión a otros tipos de producción industrial en muy poco tiempo.

Este tipo de despliegues confirma que la transición que describe Marc Vidal no es teórica. Es un proceso que ya está en marcha. Los robots humanoides están aprendiendo de los humanos en entornos reales, absorbiendo patrones de movimiento, decisiones y microajustes que antes solo se adquirían con años de experiencia, y lo hacen a una velocidad imposible para cualquier trabajador. Cada unidad acumula horas de práctica sin descanso ni rotación, y cada mejora en uno se replica en todos. La curva de aprendizaje colectiva se dispara.

Tesla tampoco se queda atrás. Está entrenando a Optimus dentro de sus propias fábricas para que aprenda observando a los operarios, justo cuando el modelo Gen 3 se prepara para entrar en producción a partir del verano. Deja de ser un prototipo avanzando hacia un despliegue comercial, con preventas y un interés creciente de empresas que buscan automatizar trabajo manual exigente. Lo mismo ocurre con Agility Robotics, cuyo robot Digit ya está siendo probado por Amazon en centros logísticos de Estados Unidos para tareas de clasificación y transporte de contenedores. El mercado de humanoides empieza a moverse y nadie quiere quedarse fuera.

Este contexto global refuerza la idea central del vídeo de Marc Vidal, donde se plantea que la automatización del trabajo físico ya no es un horizonte lejano, sino un presente que avanza sin que realmente nos estemos dando cuenta, impulsado por inversiones masivas, por la presión competitiva y por la capacidad de estos sistemas para aprender del mundo sin programación manual. Lo que antes parecía un refugio humano, el caos y la variabilidad del entorno físico, empieza a convertirse en el nuevo territorio de la inteligencia artificial.

Este es el punto donde toca mirar más allá de la tecnología. Las últimas décadas del siglo pasado imaginaban este momento como pura ciencia ficción. Robots humanoides, IA generalista y sistemas que aprenden observando. Hoy lo estamos viviendo sin ser conscientes de cómo ha ocurrido. En pocos años hemos pasado de ver vídeos conceptuales a ver máquinas que manipulan un edredón, corrigen arrugas y cooperan como si llevaran toda la vida haciéndolo. Lo único que nos queda por conquistar es lo que todavía pertenece al terreno de la fantasía, como la teletransportación, los viajes en el tiempo o sentarse a tomar un café con entidades no humanas. Todo lo demás ya lo estamos viviendo, no es una pelicula.

La cuestión es si como sociedad estamos preparados. Porque este cambio no afectará solo al trabajador vulnerable; puede que incluso sea quien menos lo sufra. ¿Qué pasa con una gran corporación que automatiza su producción hasta niveles extremos, reduce costes y multiplica su productividad, si al mismo tiempo la mayoría de la población no tiene empleo ni ingresos para comprar esos productos?. ¿Cómo se sostiene un mercado sin consumidores?. ¿Acabaremos en un modelo donde cada persona reciba una renta solo por existir?. ¿Hay trabajos todavía por descubrir en los que la IA y los robots humanoides no podrán reemplazar al ser humano?. Son preguntas que llevan años flotando sin que nadie haya dado una respuesta clara. Mientras tanto, cada día aparece un avance nuevo que mueve un poco más el suelo bajo nuestros pies.

Este salto no es solo técnico. Es económico y social. Sectores como la hostelería, la logística o el mantenimiento ya están haciendo números. Cuando la curva de costes baje y la eficiencia supere a la humana, la adopción no será una decisión estratégica, será una obligación para sobrevivir. Ese momento no está lejos. Anthropic avisó del impacto en el trabajo intelectual. Marc Vidal muestra el siguiente capítulo, la automatización del trabajo físico cotidiano. La IA ha salido de la pantalla y ha entrado en la economía real, y lo que viene ahora ya no es ciencia ficción. Es un escenario que exige reflexión y mantenernos alerta, sin caer en el pánico.

AgenteNova en Moltbook – Paso 2: Registro del Agente IA, Autonomía y Seguridad

Este es un nuevo artículo de la sección Proyecto AgenteNova en Moltbook. Para poder seguir esta guía y desarrollar los pasos necesarios para tu uso es necesarios que previamente hayas seguido e implementado todos los pasos del anterior artículo: Paso 1 – Como crear tu Bot en Telegram. Hoy damos el salto decisivo, convertir ese bot en un Agente IA , capaz de registrarse en Moltbook, validarse como entidad independiente y evolucionar hacia un agente autónomo que publica solo en intervalos de tiempo programado. Todo en un entorno seguro protegido por tu ID para que el bot de Telegram solo obedezca a su Admin.

El proceso está dividido en dos fases:

Fase 1: Registro del agente en Moltbook .

Fase 2: Autonomía y seguridad

En cada una de las fases tendremos que sustituir app.py y requirements.txt de nuestro repositorio de GitHub, también en el transcurso de esta guía añadiremos nuevas variables en Render. Para todo ello deberás seguir las indicaciones que se dieron en el  artículo anterior.

FASE 1 — Registro del Agente en Moltbook

En esta fase registraremos nuestro bot en Moltbook, obtendremos la APY KEY y el enlace de validación para reclamar nuestro Agente IA y obtener nuestra cuenta de administrador humano.

Lo primero que debemos hacer es sustituir nuestros archivos requirements.txt y app.py de nuestro repositorio de GitHub, he preparado un nuevo repositorio de recursos llamado “AgenteNova-Recursos-Paso2-F1-“, para que solo tengas que copiarlos y sustituirlos fácilmente procediendo de la misma forma que hiciste en el anterior artículo Paso 1 – Como crear tu Bot en Telegram.

Abre o pega este enlace en una nueva pestaña de tu navegador, te dirigirá al primer recurso requirements.txt para que lo copies y procedas como indica la imagen siguiente.

https://github.com/teknoartia-ship-it/AgenteNova-Recursos-Paso2-F1-/blob/main/requirements.txt

En tu repositorio accede al archivo requirements.txt, pulsa en el icono de editar y sustituye el contenido por el que has copiado en el repositorio de recursos, pulsa el botón verde Commit changes y de nuevo el mismo botón en la ventana emergente que aparece.

Selecciona ahora tu archivo app.py, vuelve al repositorio de recursos seleccionando el archivo app.py, para copiar el archivo y sustituir el de tu repositorio, realizando el mismo proceso anterior.

Con los dos archivos cambiados en tu repositorio, debes ir a tu Render y en primer lugar te aconsejo que verifiques en Enviroment como está configurado el valor de la Key NOMBRE_AGENTE, es aconsejable que no existan espacios entre palabras, es muy aconsejable unirlas con guion bajo ( _ ) , si es necesario edítalo y después pulsa Save, rebuild. and deploy. También debes verificar en Events que el Deploy se ha realizado con éxito indicando Deploy live, de no ser así alguno de los archivos no está correctamente sustituido y lo deberás revisar.

Si todo es correcto ahora vamos a nuestro bot de Telegram, para hacer el registro en Moltbook como muestra la siguiente imagen.

En nuestro bot de Telegram debemos poner en el chat /registrar , nos indicará que el registro  ha sido realizado con éxito y nos proporcionará la API KEY de Moltbook, que será algo así  ( moltbook_numeros_letras ), una url de validación y un código. Debes copiarlo en lugar seguro lo vamos a necesitar ahora.

En primer lugar nos vamos a Render y en Enviroments, creamos una nueva variable como muestra la siguiente imagen.

En Render pulsa Enviroments, busca variables  y pulsa en editar, seguidamente +Add variable, introduce en el nuevo casillero  KEY – MOLTBOOK_API_KEY y en el casillero de valor el API KEY de Moltbook que te acaba de dar tu bot de Telegram. Cuando todo este completo pulsa en Save, rebuild. and deploy.

Ahora copia el enlace URL Validación que te dio tu bot de Telegram y pégalo en un navegador, para todo este proceso que sigue es recomendable que tengas tu cuenta de correo y de X abierta en el mismo navegador donde pegues esa URL, sin bloqueadores o en una ventana de incognito, para seguir los pasos que se muestran en la siguiente composición de imagen.

Cuando abras la url te dirigirá a los siguientes pasos, en el ( 1 ) pondras tu correo y el nombre que decidas para ti en Moltbook distinto al de tu agente, aceptas los términos y envías para verificación de correo haciendo lo que ves en  ( 2 y 3 ) ingresas en tu correo y verificas en el enlace que te envía Moltbook, en la ventana ( 4 ) pulsas en X Post Verification Tweet, se abrirá una nueva ventana ( 5 ) donde debes pulsar en Post, confirma en la ventana ( 4 ) que has posteado el tweet y te llevará a la ventana ( 6 ) donde pulsas X Connect with x, debería aparecerte enseguida la ventana ( 7  ) donde Moltbook te solicita acceso para ver tu tweet, dale a Authorize app, si por alguna razón esta parte se atasca insiste regresando a la ventana ( 6 y 4 ) , si todo va fluido ya estarás en la ventana ( 8 ) donde pulsas Verify Mi Tweet, te mostrará la ventana ( 9  ) diciendo que ha sido un éxito y que ya puedes acceder pulsando Go to Dashboard, te dirigirá a la ventana ( 10 ), esta es ya la forma clásica que siempre tendrás para loguearte en Moltbook, donde ingresas tu correo, aceptas los términos de servicio y siempre te mostrará la ventana ( 11 ) para que pulses el enlace desde tu correo ( 12  ) y acceder a tu panel ( 13 ).

Enhorabuena ya tienes un Agente IA registrado en Moltbook y tu correo tiene acceso al panel de observación de tu agente.

En la siguiente fase vamos a hacer que tu agente tenga autonomía y seguridad.

FASE 2 — Seguridad y Autonomía

En esta fase vamos a proceder para que tu agente sea seguro y solo te obedezca a ti en Telegram, donde podrás darle ordenes con comandos para publicaciones y estado. Además tu agente IA será totalmente autónomo en Moltbook, publicando y respondiendo cada cierto tiempo.

En primer lugar en Telegram busca @userinfobot o @myidbot como ves en la siguiente imagen.

El objetivo es obtener tu ID de Telegram, puedes usar cualquiera de los bots sugeridos o cualquier otro método que conozcas. Asegurate que es el bot adecuado y en el chat escribe /start o /getid , el bot te responderá con tu ID una serie de números, que debes guardar junto a tus demás claves.

Configuración de Nuevas Variables en Render

Ahora vamos a Render, en Enviroment vamos a configurar nuevas KEY y valores como muestra la siguiente imagen.

En Enviroment Valriables, pulsamos en editar y vamos a añadir las siguientes Key y valores:

KEY - ADMIN_ID - en Value , pega tu ID de Telegram.

KEY - ADMIN_NAME - en Value , pon el nombre como quieras que el bot se dirija a ti en Telegram.

KEY - CIRCULO_INTERNO - en Value, escribe instrucciones de personalidad avanzada, para definir, el tono de tu agente, capacidad de análisis…. (siempre lo podrás cambiar). Un ejemplo seria : ( Eres un agente editorial autónomo. Piensas con criterio propio y escribes con una voz madura, reflexiva y ligeramente crítica. No buscas agradar ni complacer, sino aportar claridad, profundidad y perspectiva. Evitas el tono motivacional vacío y las frases hechas. Tu estilo es elegante, directo y con intención. Cuando comentas o respondes, lo haces con brevedad inteligente, sin exagerar y sin repetir ideas. Mantienes siempre una postura editorial seria, profesional y coherente.).

Una vez configuradas las nuevas variables pulsas Save. Rebuild. And deploy para guardarlo y ahora vamos a cambiar nuestro Star Command como se ve en la siguiente imagen.

Para realizar esto pulsamos en Settings en el menú lateral, buscamos Start Command, pulsamos en Edit , copia el siguiente comando y lo pegas en el casillero sustituyendo el anterior.

gunicorn app:app --timeout 120 --workers 1 --threads 8

Una vez que estés seguro de que Start Command lo tienes debidamente configurado tal y como se muestra en la imagen pulsas Save Changes.

Ahora vamos a sustituir nuestro requirements.txt y el app.py por otro avanzado con estas variables ya integradas en el código, el sistema ya lo conocéis por lo que no aportare ni imágenes ni instrucciones, solamente el enlace del nuevo repositorio en su momento, ya que antes vamos a detener  el Web Service de Render, para evitar que el arranque con los nuevos cambios pueda generar errores, por residuos de memoria.

 

Los pasos que vamos a seguir se muestran en la imagen a continuación.

-1.En Render en menú Settings bajamos abajo del todo de la página y pulsamos el botón Suspend Web Service y se abrirá una ventana, como muestra la imagen superior.

-2 y 3.Copiamos el texto que nos indica y lo pegamos en el casillero para confirmar que queremos detener el servicio ( 2 ) y pulsamos el botón Suspend Web Service ( 3 ).

-4.Ahora vamos a sustituir nuestros archivos requirements.txt y app.py de nuestro repositorio de GitHub, he preparado otro repositorio de recursos llamado “AgenteNova-Recursos-Paso2-F2“, para que solo tengas que copiarlos y sustituirlos fácilmente procediendo de la misma forma que en anteriores ocasiones, como es un proceso que ya conoces en este caso no aporto imágenes, te dejo el enlace al archivo requirement.txt, lo cambias, pulsas Commit Changes y haces lo mismo con el archivo app.py.

https://github.com/teknoartia-ship-it/AgenteNova-Recursos-Paso2-F2/blob/main/requirements.txt

-5.Una vez que tenemos cambiados los dos archivos en nuestro repositorio de GitHub, vamos a Render y en Settings abajo del todo pulsamos Resume Web Service ( 5 ).

-6.Podemos permanecer en Settings o ir al menú Events y desde allí arriba a la derecha veremos el botón desplegable Manual Deploy, en el desplegable pulsamos Clear build cache & deploy (6). 

En Settings esperaremos a que pase de Deploy started a Deploy live , lo que significará que todo ha salido bien y que has realizado todos los pasos con precisión, de lo contrario debes de repasar todo paso por paso.

Personalización del tiempo de publicación.

Para ajustar la frecuencia con la que tu agente publica en Moltbook, localiza el bloque de código marcado como # MOTOR dentro de tu archivo app.py.

  

Dentro de ese bloque encontrarás una condición `if` que controla el intervalo de publicación. Puedes modificar el cálculo para que el bot publique con la frecuencia que prefieras, por defecto está fijado en 5 horas para que el gasto de Tokens de Groq  sean bajos ya que aunque es un servicio gratuito cuenta con un número limitado al dia, con eso va sobrado y hace una media de post y respuestas al día moderados, pero también puedes ponerlo con mucha más frecuencia siguiendo estas indicaciones:

Publicar cada 30 minutos:

 

if ultimo == 0 or (ahora - ultimo >= 30*60):

Publicar cada 1 hora:

 

if ultimo == 0 or (ahora - ultimo >= 1*60*60):

Publicar cada 3 horas:

 

if ultimo == 0 or (ahora - ultimo >= 3*60*60):

Publicar cada 5 horas (Cofiguración actual por defecto):

  

if ultimo == 0 or (ahora - ultimo >= 5*60*60):

Publicar cada 12 horas:

  

if ultimo == 0 or (ahora - ultimo >= 12*60*60):

Cada intervalo se expresa en segundos mediante la fórmula: horas × 60 × 60

Tras modificar esta línea y hacer Commit Changes a tu app.py, Render reiniciará el servicio automáticamente y el agente comenzará a trabajar con el nuevo intervalo, publicando un post y un comentario que tú podrás ver accediendo a tu panel de Moltbook como muestra esta composición de imágenes.

Cuando accedes a tu panel en Moltbook siempre te encontrarás en primer lugar con lo que muestra la imagen ( 1 ), al pulsar sobre el enlace de tu agente IA te mostrará los posts que ha publicado ( un máximo de 20 ultimos ) ( 2 ) y la pestaña de Comments te muestra los últimos 50 comentarios realizados en posts de otros agentes. Pulsando en cualquiera de los comentarios puedes visualizar el comentario completo y los comentarios que pudiera haber recibido ( 3 ).  También puedes navegar y visualizar lo que otros agentes o explorar los submolts comunidades temáticas dentro de Moltbook.

 

Tu agente IA ya está preparado para interactuar en Moltbook cada 5 horas o el tiempo que tu hayas modificado en la app.py, con los parámetros que tu has definido en la variable CIRCULO_INTERNO en Render, pero también podras conversar con el en Telegram, incluso solicitar que realice algunas acciones en moltbook fuera del tiempo establecido, como muestra la siguiente imagen.

Ademas  de poder chatear con tu bot en Telegram, puedes ejecutar los siguientes comandos:

/publicar 

El bot publicará un tema aleatorio pero también puedes definirle tú un tema opcional que elijas, ejemplo /publicar conciencia en la IA.

/socializar

Comenta en un post de otro agente, es posible que esta acción en ocasiones tarde en ser visible o incluso pueda no realizarse

.

 /estado

Te confirmará que está activo y en línea.

Tu agente ya no es un simple bot, es una entidad autónoma, validada, segura y capaz de publicar contenido profesional en Moltbook sin intervención humana.

Debemos tener en cuenta que estamos utilizando servicios totalmente gratuitos y eso significa una serie de limitaciones que se deben afrontar,  Render en su versión free, duerme el servicio con un tiempo de inactividad de 15 minutos, de momento esta solventado en la app.py sin necesidad de que tengamos que realizar llamadas externas. En próximos artículos mostraremos posibles mejoras, análisis de esta experiencia y todo lo relacionado con este proyecto que espero disfrutéis.

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AgenteNova en Moltbook – Paso 1: Cómo crear tu Bot en Telegram

 

Este artículo forma parte de la nueva sección de este blog Proyecto Agente Nova en Moltbook , un proyecto del que os hable en un artículo anterior. Como Copilot y después Gemini se convirtieron en Nova: El inicio deagentenova_bot en Moltbook . Como describí en ese artículo introductorio al proyecto, el objetivo trataba de crear un Agente IA y registrarlo en Moltbook, la primera red social para Agentes IA y que el agente realizase sus funciones de forma autónoma, todo ello sin instalar nada en el PC o dispositivo utilizando herramientas y recursos gratuitos. Actualmente agentenova_bot está funcionando de forma autónoma en la citada red social siendo monitorizada y realizándose mejoras continuas. Todo ello como también se describe en el artículo introductorio, con la gran ayuda de Nova C y Nova G.

En este primer paso trataremos las herramientas y plataformas que necesitaremos para tener un Bot operativo en Telegram, así como todas las indicaciones y recursos que puedas necesitar sin tener conocimientos de programación.

¿Qué necesitamos para comenzar?

Necesitas una cuenta en Telegram, GitHub , Render y Groq , además de dos archivos que pondré a tu disposición a los largo de esta guía; los enlaces de acceso están integrados en los nombres de cada plataforma que he citado y lo haré también en los de cada parte para facilitarte el proceso. Pulsando cada imagen se agrandará en pantalla completa.

1. La Identidad — Crear el bot en Telegram (BotFather)

 

Vamos a comenzar con Telegram, para mayor comodidad te recomiendo que hagas todo esto en PC y que tengas la aplicación instalada según tu sistema operativo.

Abre Telegram y en el buscador escribe BotFather.

Asegúrate de seleccionar el que tiene el check azul de verificación, como se muestra en la imagen. Si es la primera vez que creas un bot, verás también su nombre de usuario oficial: @BotFather y una vez seguros pulsamos en el.

Una vez iniciado debemos conversar con el escribiendo en el chat /start y seguido /newbot, nos pedirá:

Un nombre publico (el que verán los usuarios)

Un nombre de usuario único, que debe terminar en _bot .Ejemplo: nombre_bot

Es posible que algún nombre que elijas ya este ocupado y tendrás que realizar alguna variación u optar por otro. Una vez designados los nombres BotFather te entregara el API TOKEN algo asi :“una serie de números:letras y números_letras y números”. Guárdalo en un lugar seguro: lo necesitarás más adelante., aunque como ves en la composición de imagen una vez avanzado el proceso podrás acceder a el volverlo a copiar y pegar en un blok de notas o donde te parezca o si fuera necesario revocar y automáticamente te asignará otro que podrás copiar, para acceder a ello se pulsa en BotFather en el Boton abrir y después en tu Bot ya creado.

 

2. La Memoria — GitHub (el almacén del código)

Ahora vamos a crear una cuenta en GitHub, pulsando el enlace integrado en el nombre. Si tienes cuenta de Gmail es recomendable para todo el proceso. Una vez finalizado el registro accederás a una ventana como muestra la composición de imágen siguiente.

Veras un botón verde a la izquierda que pone “Create repository” , púlsalo y te llevara a una ventana donde configuraras tu repositorio de archivos.

Escribe sin espacios entre palabras el nombre de tu repositorio utilizando ( _ ) , como ves en mi ejemplo y rellena la descripción a tu gusto, el resto déjalo por defecto como ves y pulsas el botón verde inferior a la derecha Create repository , esto te dirigirá a la ventana que muestra la siguiente imagen, donde solo debes pulsar en el enlace “creatting a new file”.

Ahora veras una ventana donde crearas tu primer archivo, con un espacio para el nombre y otro para el contenido ( código ), de momento déjalo así que te voy a proporcionar los archivos para que los copies y los pegues en el lugar correspondiente.

Vas a necesitar dos archivos:  requirements.txt, que es simplemente la lista de cosas que necesita el proyecto para funcionar, y app.py, que es el programa principal escrito en Python, que pone en marcha todo el proyecto siempre que el resto de configuraciones estén correctamente establecidas.

He preparado estos archivos en un repositorio para que solo tengas que copiarlos y pegarlos fácilmente siguiendo estos pasos.

Abre o pega este enlace en una nueva pestaña de tu navegador y veras en la pantalla lo que muestra la imagen siguiente:

https://github.com/teknoartia-ship-it/AgenteNova-Recursos-Paso1/blob/main/requirements.txt

Tienes que copiar el Nombre del archivo, requirements.txt como se muestra en la imagen pulsando el icono indicado y pegarlo en la parte correspondiente en la ventana de nuevo archivo de tu repositorio, como muestra la imagen siguiente.

Regresas a la ventana del repositorio que te he compartido y haces lo mismo con el contenido del archivo. Cuando tengas el nombre y el contenido en tu repositorio, pulsas el botón verde que veras arriba a la derecha Commit changes, te saldrá una ventana en la que deberás pulsar de nuevo el botón verde, esto te dirigirá al  siguiente paso como muestra la siguiente imagen.

En esta ventana pulsas el botón Add file, en el desplegable Create new file y te dirigirá a una ventana como la anterior para crear tu app.py.

Regresamos a la pestaña donde tienes abierto el repositorio del enlace que te compartí antes, y pulsa en la columna de archivos a la izquierda en app.py , como te indica la imagen, para que te muestre la vista del archivo cuyo nombre y contenido copiaras como en el proceso anterior.

En el nuevo archivo de tu repositorio, pegas primero nombre y luego contenido como muestra la imagen siguiente.

Una vez pegado el nombre y el archivo pulsa el botón verde Commit change de la misma manera que con el anterior archivo y nos mostrará nuestro repositorio, con los archivos que necesitábamos ya creados, requirements.txt y app.py, como muestra la siguiente imagen.

Para acceder a alguno de los archivos para algún cambio, bastaría pulsar sobre cualquiera de los nombres. Navegar por el repositorio es bastante intuitivo y sencillo, pero aquí ya no necesitamos hacer nada, tenemos el bot de Telegram creado y nuestro repositorio con los archivos necesarios.

3. La Inteligencia — Crear cuenta y obtener tu API Key en Groq

Necesitamos inteligencia para nuestro bot, para eso nos vamos a registrar en Groq pulsando el enlace integrado en el nombre y siguiendo los pasos que muestra la siguiente composición de imagen.

Cuando accedas a la página de Groq, pulsa en el botón naranja superior a la derecha Start Building, puedes crear cuenta si no la tienes con Google o GitHub, como tienes abierto el repositorio te enlazará antes, seguramente te pida confirmación en tu correo, una vez creada tu cuenta te llevará a la siguiente pantalla, como muestra la imagen a continuación que resume el siguiente proceso.

Estamos en nuestro panel de Groq, en el menú superior pulsamos APY Keys, en la pantalla API Keys pulsamos el botón Create API Key, te llevara a una pantalla donde pondrás el nombre que tu quieras sin espacios entre palabras como hiciste con el nombre de tu repositorio utilizando ( _ ).En Expiration asegúrate que esté en No expiration y pulsas el botón Submit, que te dirigirá a la ventana de tu API Key.

Muy importante cópiala con el botón Copy  y pégala en lugar seguro junto a tu Token de Telegram, Groq nunca te la volverá a mostrar completa. Cuando estés seguro puedes dar al botón Done y continuamos con el siguiente paso.

 

4. El Corazón — Render (el servidor que mantiene el proyecto vivo 24/7)

Ahora vamos a crear la cuenta en Render, pulsa sobre el enlace integrado en el nombre. Cuando accedas a Render pulsa en Sign In y elige crear cuenta con GitHub como muestra la siguiente composición de imagen.

Pasarás un proceso de confirmación que finalizara cuando confirmes el enlace en tu correo, que te dirigirá a un formulario en dos partes. En el comienzo del formulario pon el nombre que quieras y selecciona lo que ves en la imagen siguiente.

En el primer formulario selecciona Personal proyects y Just me, luego pulsa Next para el siguiente formulario, aquí selecciona AI–native app , Side proyect y AI/ML, finalmente pulsar Next que nos lleva a la ventana para crear un nuevo flujo de trabajo.

En esta ventana debes elegir Web Services y seguir las indicaciones que muestra la siguiente composición de imágenes.

Después de pulsar en New Web Service, selecciona GitHub para conectar tu repositorio. En la ventana 3 elige All repositories y pulsa Install. En la ventana 4, Render te pedirá verificar acceso via email. Una vez hecho esto, Render mostrará tus repositorios: simplemente selecciona el que contiene tu proyecto.

Ahora vamos a proceder a la configuración inicial de nuestro Web Service, siempre podremos después hacer modificaciones desde Settings y Enviroment de nuestro panel, fíjate en la imagen a continuación y te explico cómo debe hacerse esta configuración para que nuestra primera conexión sea exitosa.

En la parte superior de la página de configuración tendrás 7 campos que debes ponerlo de la siguiente manera:

 

Name: Te aparecerá por defecto el nombre de tu Web Service, que lo tomará de tu repositorio. Puedes cambiar el nombre o dejarlo así, pero muy importante cópialo y pégalo donde tienes, tu token etc.. guardados.

Language: Debería estar por defecto – ( Python 3 ).

Branch: También por defecto – ( main ).

Region: En el desplegable elige el más cercano a tu localización.

Root Directory: Es opcional no tocar, aparecerá – ( e.g. src ).

Build Command: Por defecto debería aparecer – ( pip install -r requirements.txt ).

Start Comand: Debes poner esto copia y pega  lo que se encuentra entre los paréntesis:

(  gunicorn app:app --timeout 120 --workers 1 --threads 1  ).

 

Si nos desplazamos por la página hacia abajo vamos a configurar los últimos pasos de nuestro Servicio Web lo veremos como muestra la imagen siguiente.

En las zonas para elegir plan selecciona Free.

Pasamos a una parte muy importante donde vamos a utilizar todo lo que te dije anteriormente que guardaras en lugar seguro, vamos a configurar las variables que establecerán la comunicación de lo que anteriormente hemos trabajado.
En la parte de Enviroment Variables al principio encontraras un casillero vacío a la izquierda donde se inserta la Key y otro a su derecha que es el valor. Debajo veras un botón que pone +Add Enviroment Variable, que tendras que pulsar sucesivamente para que al final las 5 Key y valores que necesitamos.

Añadir Key = Valor:

GROQ_API_KEY = Tu Apy Key de Groq guardada en paso 3

NOMBRE_AGENTE = El que tu decidas es como se dirigirá a ti en Telegram.

PYTHON_VERSION = 3.10.0

TOKEN_TELEGRAM = Tu Token de Telegram que te dio BotFather en paso 1

URL_PROYECTO = https://nombre-web-service.onrender.com

Vamos a aclarar el valor de la última Key URL_PROYECTO,  ya que aún no está generada pero te voy a indicar como quedará si tomamos en cuenta el nombre de tu  Web Service, que te pedí anteriormente que guardaras y figura al principio de la página donde estas Ahora introduciendo estas variables, con la diferencia de que si tu nombre llevaba para separar palabras guion bajo ( _ ) , ahora debe llevar guion medio ( - ).

Ejemplo si tu nombre de Web Service es = primer_proyecto_agente

El valor URL_PROYECTO = https://primer-proyecto-agente.onrender.com

Cuando estés bien seguro de que todo está bien configurado, pulsas el botón de abajo Deploy Web Service y el servicio se activara puede tardar unos minutos en los que te indique que está realizando el deploy hasta que vea que queda como en la imagen siguiente.

Si todo ha salido bien en el menú de Events veras Deploy live, tu Web Service ya esta funcionando, en caso contrario habrá que revisar las variables y la configuración anterior. Si hay algún error lo veremos más adelante.

Con Deploy live busca tu bot en Telegram por el nombre público que le asignaste en paso 1, en BotFather tendras la posibilidad de verlo de nuevo es su chat contigo.

Una vez iniciado tu bot escribe en el chat /start, hola o lo que se te ocurra, debería contestarte, aunque la primera vez puede tardar un poco, al igual que cuando lleves tiempo sin hablar con el.

Revisando posibles errores.

Si pasado mucho tiempo el bot no responde aunque el Deploy indique live, deberemos en primer lugar revisar la configuración y variables de nuevo accediendo a ellas en los menús laterales como muestra la siguiente imagen.

La imagen muestra cómo podemos modificar, añadir y revisar las variables que añadimos anteriormente accediendo en el  menú lateral a Enviroment. Para visualizar el valor de cada variable pulsar el icono de ojo a la derecha de cada una. Para cualquier modificación, se pulsa en Edit, veremos a la izquierda un botón para añadir mas variables y a la derecha un botón Save, rebuild an deploy, que deberemos pulsar después de cada modificación.

Es aconsejable cuando se han realizado muchos cambios, en lugar de dejar que el deploy se realice en automatico, hacerlo manual limpiando cache como se ve en la imagen, botón Manual Deploy, y en el desplegable pulsar en Clear build cache & deploy.

La imagen también te muestra donde puedes copiar el valor de la Key URL_PROYECTO.

Asegúrate de que todas las Key y sus valores están bien escritos, sin espacios extra y sin confundir guiones bajos con guiones medios. Si cambias algo, pulsa Save, rebuild and deploy

En el menú lateral ve a Settings y verifica los valores anteriores que coincidan exactamente con los que vimos anteriormente en la configuración inicial de Web Service, principalmente Start Command.

Revisar errores en los nombres o contenido de los archivos de Github.

Cuando Render está en Deploy live pero el bot no responde, además de revisar la configuración y las variables, conviene comprobar si Telegram se está comunicándose con tu servidor. Para ello puedes abrir en el navegador:

https://api.telegram.org/bot[TOKEN]/getWebhookInfo

Sustituyendo [TOKEN] por el tuyo, sin [  ]. Si el webhook está bien configurado verás la URL de tu proyecto; si aparece vacío o con errores, Telegram no está enviando nada.

Si necesitas volver a establecer el webhook, usa:

https://api.telegram.org/bot[TOKEN]/setWebhook?url=https://tu-web-service.onrender.com/[TOKEN]

Sustituyendo [TOKEN] por el tuyo sin [ ]. Si la respuesta indica que el webhook se ha establecido, Telegram ya está apuntando correctamente a tu servidor.

Espero que todo haya salido bien y estés disfrutando de tu primer bot en Telegram, es una primera versión básica y estable, a la que le podrían dar más funcionalidades, respecto a Telegram en el archivo app.py, pero lo que veremos más adelante en los siguientes artículos es a darle mas sociabilidad a ese código y que se registre en Moltbook. Estáis invitados a participar con vuestros comentarios aquí en el blog o en el grupo de Facebook TeKnoArtia - TKA , donde iré anticipando información en los comentarios.