Esegui OpenClaw in modo sicuro con NemoClaw
La maggior parte degli stack per agenti AI tratta ancora la sicurezza come una correzione da applicare dopo la dimostrazione. NemoClaw parte dall’assunzione opposta e rende isolamento, policy e routing le impostazioni predefinite fin dal primo giorno.
La policy di acquisizione è ora importante quanto il recall.
Aggiornato a settembre 2026: aggiunti Mnemosyne e Memori, espansa la configurazione di Honcho e Hindsight, e aggiunta un confronto delle politiche di acquisizione accanto alla tabella infrastrutturale originale.
Conoscenza persistente oltre un singolo thread di chat.
Questa sezione raccoglie guide su conoscenza e memoria persistenti per i sistemi di IA — come gli assistenti conservano fatti, preferenze e contesti sintetizzati tra le sessioni senza sovraccaricare ogni prompt con tutti i token. Qui, per memoria si intende la ritenzione intenzionale (fatti sugli utenti, riassunti, archivi supportati da plugin), non la RAM della GPU o i pesi del modello.
La memoria è la differenza tra uno strumento e un partner.
Lo sai già. Apri una chat con un agente AI, spieghi il tuo progetto, condividi le tue preferenze, completi un po’ di lavoro e chiudi la scheda. Rientri la settimana successiva ed è come parlare con uno sconosciuto: tutto il contesto è sparito, ogni preferenza è stata dimenticata, il progetto va spiegato di nuovo da capo.
OpenClaw è cresciuta rapidamente. Poi è scomparsa ancora più velocemente.
OpenClaw non ha fallito come prodotto. Ha perso il suo combustibile.
Servire e sostituire LLM senza riavvi.
Per molto tempo, llama.cpp ha avuto una limitazione evidente:
era possibile servire solo un modello per processo, e cambiare modello richiedeva un riavvio.
Crea Claude Skills che resistano al lavoro reale
La maggior parte dei team usa in modo improprio Claude Skills in uno di due modi. O trasformano SKILL.md in un contenitore di tutto, o non riescono a superare la fase dei grandi prompt copiati e incollati.
Configurazioni Hermes orientate al profilo per carichi di lavoro impegnativi
L’assistente AI Hermes, documentato ufficialmente come Hermes Agent, non è posizionato come un semplice wrapper per le chat.
Le competenze da conservare e quelle da saltare
OpenClaw ha due storie di estensioni, ed è facile confonderle.
Le plugin estendono il runtime. Le competenze (skills) estendono il comportamento dell’agente.
Prima i plugin. Nomenclatura delle competenze in breve.
Questo articolo riguarda i plugin OpenClaw — pacchetti gateway nativi che aggiungono canali, fornitori di modelli, strumenti, voce, memoria, media, ricerca web e altre superfici runtime.
Come sono strutturati realmente i sistemi OpenClaw
OpenClaw sembra semplice nelle dimostrazioni. In produzione, diventa un sistema.
Gli abbonamenti a Claude non alimentano più gli agenti
La falla silenziosa che ha alimentato un’onda di sperimentazione con gli agenti è ora chiusa.
Ricerca AI self-hosted con LLM locali
Vane è una delle opzioni più pragmatiche nell’ambito della “ricerca AI con citazioni”: un motore di risposta self-hosted che combina il recupero live dal web con LLM locali o cloud, mantenendo l’intero stack sotto il vostro controllo.
Coding agentico, ora con backend di modelli locali.
Claude Code non è un’autocompletamento con un marketing migliore. È uno strumento di coding agentic: legge la tua codebase, modifica i file, esegue comandi e si integra con i tuoi strumenti di sviluppo.
Installazione e avvio rapido dell'agente Hermes per gli sviluppatori
L’agente Hermes è un assistente AI self-hosted, agnostico rispetto al modello, che opera su un computer locale o su un VPS a basso costo, funziona attraverso interfacce terminali e di messaggistica e migliora nel tempo trasformando le attività ripetitive in abilità riutilizzabili.
Installa TGI, rilascia velocemente, debugga più rapidamente.
Text Generation Inference (TGI) ha un’energia molto specifica. Non è il più nuovo arrivato nella strada dell’inferenza, ma è quello che ha già imparato come la produzione si rompe -
