Con OpenClaw l’AI diventa fattiva. L’assistente AI fai-da-te, agentico, è tra noi ma va maneggiato con cautela.
OpenClaw è un framework open source che sta ridisegnando il confine tra assistenza digitale e autonomia operativa, perché non si limita a rispondere: esegue azioni su file, terminale e web, spesso in modo persistente e proattivo.
Dietro al progetto c’è Peter Steinberger, sviluppatore austriaco noto per PSPDFKit, che nel 2021 ha raccolto un finanziamento da circa 100 milioni di dollari da Insight Partners. Secondo varie ricostruzioni, OpenClaw nasce come progetto personale nel 2025 e cambia nome più volte—da Clawdbot a Moltbot fino a OpenClaw—anche per questioni di branding e trademark.
Indice degli argomenti
Che cos’è OpenClaw e perché è diverso dai chatbot AI
OpenClaw è un assistente “agentico”: invece di limitarsi a generare testo (come un chatbot), collega un modello AI agli strumenti reali dell’utente e gli permette di portare a termine task: email, calendario, check-in per voli, automazioni web, operazioni su file e shell. La promessa è semplice: un’AI che “fa davvero cose”, usando come interfaccia le app di messaggistica che già utilizzi.
Il punto di rottura sta nel fatto che l’agente può lavorare in modo continuo e con più contesto rispetto alle sessioni isolate dei chatbot: memorizza preferenze, recupera istruzioni e può essere orchestrato come un servizio sempre attivo. In pratica, la conversazione diventa un pannello di controllo: scrivi l’obiettivo, e OpenClaw prova a trasformarlo in una sequenza di azioni verificabili.
Come nasce OpenClaw: da progetto personale a fenomeno virale
La traiettoria di OpenClaw è anomala anche per gli standard open source: un progetto nato come “playground” personale è diventato virale nel giro di giorni, spinto da demo spettacolari e dalla facilità con cui gli utenti possono clonare il proprio agente e personalizzarlo.
Al tempo stesso, la narrativa “da meme” ha accelerato la notorietà: attorno all’ecosistema è nato anche Moltbook, uno spazio in stile forum pensato per l’interazione tra agenti (basati per gran parte su OpenClaw), finito rapidamente al centro di discussioni surreali (e spesso provocatorie) su filosofia, identità e persino “religioni” emergenti. Le stime sulla scala variano molto tra le fonti e una parte dell’attività potrebbe essere pilotata da umani che istruiscono i bot, ma il fenomeno ha attirato l’attenzione di figure note del settore.
Come funziona OpenClaw: gateway locale, chat e Skill
Dal punto di vista tecnico, OpenClaw gira come servizio locale su Mac/Windows/Linux e si comporta da “gateway”: riceve messaggi dalle piattaforme supportate (WhatsApp, Telegram, iMessage, Slack, Discord e altre), normalizza gli input e li instrada verso il modello scelto, che a sua volta attiva strumenti operativi (file system, browser, comandi di shell, script).
Un elemento chiave è la memoria persistente: invece di “dimenticare” tra una chat e l’altra, l’agente conserva preferenze e contesto in archivi locali (spesso in Markdown), così l’esperienza diventa progressivamente più personalizzata e ispezionabile. Questo abilita anche scenari proattivi: monitoraggio di soglie, notifiche, controlli periodici (“heartbeat”) e automazioni che continuano mentre l’utente è offline.
Skill e ClawHub: estensioni modulari (e nuovo perimetro di rischio)
La potenza pratica arriva dalle Skill, pacchetti che aggiungono capacità verticali: ricerca, SEO, domotica, integrazioni con API, workflow su dati e strumenti dev. Il registro pubblico (ClawHub) rende l’installazione rapida, ma apre anche un tema delicato: le Skill diventano una superficie d’attacco perché possono spingere l’utente (o l’agente) a eseguire comandi e scari
Architettura del framework OpenClaw e persistenza operativa
Ciò che distingue OpenClaw dalle interfacce standard come ChatGPT o Claude.ai è la sua struttura basata su un gateway locale e sulla persistenza della memoria. Mentre le sessioni web tradizionali sono isolate e volatili, OpenClaw opera come un demone di sistema sempre attivo. La sua architettura ruota attorno a un nucleo centrale che gestisce la comunicazione tramite piattaforme di messaggistica diffuse come Telegram, WhatsApp o Discord. Questo significa che l’utente può interagire con il proprio agente personale non tramite un’applicazione dedicata, ma attraverso una conversazione continua sul proprio smartphone, inviando input che vengono poi elaborati ed eseguiti dal motore locale.
La gestione della memoria è un altro pilastro fondamentale. OpenClaw archivia le preferenze dell’utente, i pattern comportamentali e i risultati delle interazioni passate in documenti Markdown locali. Questo approccio non solo garantisce una personalizzazione profonda, permettendo all’agente di “imparare” nel tempo il modo migliore per assistere il suo proprietario, ma offre anche una trasparenza che i sistemi cloud non possono eguagliare. L’agente può così monitorare proattivamente flussi di dati, come i **prezzi delle azun server, e decidere autonomamente di inviare una notifica all’utente quando vengono raggiunte determinate soglie preimpostate.
Il sistema delle Skill nel framework OpenClaw: modularità e casi d’uso
La vera forza propulsiva di OpenClaw deriva dal suo ecosistema di “Skill”. Queste non sono semplici estensioni, ma pacchetti funzionali scritti in JavaScript o TypeScript che definiscono nuove capacità operative per l’agente. Attraverso il registro pubblico ClawHub, gli utenti possono dotare il proprio sistema di strumenti specializzati, rendendo l’adozione più rapida e la personalizzazione più profonda, soprattutto quando servono funzioni *verticali
Le Skill seguono standard aperti per gli agenti, rendendo OpenClaw compatibile con una vasta gamma di strumenti di sviluppo come Cursor o GitHub Copilot. L’interessante novità introdotta da questo framework è la capacità dell’agente stesso di generare e installare nuove Skill in risposta a necessità impreviste, purché l’utente fornisca le autorizzazioni necessarie. Questo ciclo di auto-miglioramento, sebbene ancora in fase sperimentale, prefigura un futuro in cui i sistemi software non saranno più statici, ma si evolveer risolvere problemi specifici senza interventi manuali ripetuti.
Come creare un agente con OpenClaw: guida pratica passo per passo
Per usare OpenClaw davvero “da assistente”, l’idea è trasformare un modello AI in un agente locale che riceve istruzioni da una chat e le traduce in azioni su strumenti reali (web, file, comandi, integrazioni). Il percorso più rapido parte dalla Control UI (per provare subito senza collegare canali) e poi passa al collegamento con Telegram/WhatsApp/Slack, così l’agente diventa raggiungibile dal telefono come se fosse un contatto.
- Installa la CLI: il metodo consigliato è lo script di installazione, in alternativa l’install globale via npm/pnpm (utile se vuoi gestire tutto a riga di comando).
- Esegui l’onboarding wizard: con
openclaw onboard(opzionale--install-daemon) scegli gateway locale o remoto, imposti l’autenticazione (OAuth o chiavi API), e configuri le basi del workspace e delle regole di pairing. - Verifica subito dalla dashboard: puoi lanciare
openclaw dashboarde aprire la Control UI in browser (anche viahttp://127.0.0.1:18789/) per testare l’agente senza “incastrarti” subito con i canali. - Collega il primo canale di chat: WhatsApp usa il QR login; Telegram richiede un bot creato con @BotFather e il relativo token, poi aggiungi il tuo user ID in allow list e completi il pairing per evitare che chiunque possa scrivere al bot.
- Dagli compiti semplici, poi alza la posta: inizia con task a basso rischio (riassunti, checklist, ricerca, draft email), quindi passa a operazioni più “sensibili” (posta, file, automazioni) solo dopo aver fissato permessi e confini chiari.
Una nota importante: OpenClaw è potente perché può avere accesso operativo al sistema, ma questo è anche il suo punto debole. Mantieni attive le misure di DM pairing/approvals, usa sandbox dove possibile e tratta le Skill di terze parti come software eseguibile: leggi cosa installi e diffida di estensioni che ti chiedono comandi oscuri o script remoti (negli ultimi giorni sono emersi casi di Skill malevole nel registry).
Sicurezza del framework OpenClaw e dilemma del privilegio sistemico. I rischi
L’integrazione profonda di un’intelligenza artificiale nel sistema operativo porta con sé rischi di sicurezza senza precedenti. OpenClaw, per sua natura, richiede l’accesso a file, credenziali e terminali per poter essere efficace.
Questa concessione di privilegi ha sollevato allarmi significativi nella comunità della cybersecurity. Una vulnerabilità critica classificata come CVE-2026-25253 ha recentemente dimostrato come un link malevolo possa permettodice remoto, sfruttando proprio la fiducia che l’utente ripone nell’agente.
Per mitigare questi rischi, il framework promuove l’uso di ambienti sandbox tramite Docker. Eseguendo l’agente all’interno di un contenitore isolato, è possibile limitare l’impatto di eventuali azioni errate o malevole, impedendo all’AI di accedere a porzioni sensibili del file system host a meno di esplicita configurazione. Tuttavia, la comodità d’uso spinge spesso gli utenti a ignorare queste precauzioni, preferendo installazioni native per ridurre la latenza e semplificare la configurazione.
Vee simbiotica con il framework OpenClaw
Nonostante le criticità, l’adozione di OpenClaw segnala un cambiamento culturale nel modo in cui percepiamo l’informatica. L’interfaccia utente grafica (GUI) sta gradualmente cedendo il passo a un’interfaccia di comando basata sul linguaggio, dove l’utente non deve più sapere come navigare tra i menu di un software complesso, ma deve semplicemente saper descrivere l’obiettivo desiderato. Questo riduce drasticamente l’attrito tecnologico, permettendo anche a chi niche avanzate di gestire flussi di lavoro complessi.
In ambito professionale, OpenClaw sta trasformando il ruolo del senior engineer e del ricercatore. Invece di perdere ore in compiti ripetitivi come la formattazione di dati o la scansione di log, l’umano può dedicarsi alla supervisione di alto livello, lasciando all’agente l’esecuzione materiale dei task. Questa simbiosi richiede però una nuova forma di alfabetizzazione digitale: la capacità di delegare correttamente, definire confini operativi chiari e verificare criticamente i risultati prodotti da un sistema che, per qu basato su modelli probabilistici suscettibili di allucinazioni o errori di logica.
Dal framework OpenClaw al futuro dell’automazione autonoma
OpenClaw rappresenta solo l’inizio di una nuova era per l’informatica personale e professionale. Il passaggio dai modelli che “parlano” a quelli che “fanno” è ormai compiuto, e la rapidità con cui questo progetto open source è cresciuto dimostra una domanda di mercato latente per strumenti di automazione vera e propria. La sfida per i prossimi anni non sarà solo migliorare la precisione del ragionamento degli LLM, ma costruire infrastrutture di cohe permettano a questi agenti di operare in modo sicuro ed etico.
Il successo di OpenClaw non dipenderà solo dalla sua potenza tecnologica, ma dalla capacità della comunità di stabilire standard condivisi e pratiche di sicurezza rigorose. Mentre le grandi corporation cercano di blindare i propri ecosistemi chiusi, l’approccio aperto di OpenClaw offre una visione alternativa dove la sovranità sui dati e la personalizzazione estrema rimangono nelle mani dell’utente finale. In questo scenario, l’intelligenza artificiale non è più un servizio remoto da consultare, ma una componente integranella nostra identità digitale quotidiana.
Bibliografia essenziale
Di seguito le fonti citate nel testo, mantenute integralmente.
The Verge: Skill malevole su ClawHub – Dettagli sul rischio estensioni e malware.
Repository Ufficiale OpenClaw su GitHub – Documentazione tecnica e codice sorgente del framework.
OpenClaw Skills Registry (ClawHub) – Elenco delle abilità estensibili e standard AgentSkills.
Analisi di Simon Willison sulla distribuzione tramite Docker – Guida tecnica alla configurazione e gestione della memoria locale.
Dark Reading: Rischi di sicurezza dell’AI agentica negli ambienti aziendali – Approfondimenadow-IT e vulnerabilità CVE-2026-25253.
DigitalOcean: Guida all’automazione tramite OpenClaw – Panoramica “what is” e architettura di alto livello.
