Tecnologia
OpenClaw: un agente AI personale nelle tue chat — e perché la sicurezza è metà del prodotto
OpenClaw è una piattaforma open-source per un agente AI personale che puoi eseguire sulla tua macchina e usare da WhatsApp/Telegram/Slack/Discord. Spieghiamo Gateway come control plane, canali e Skills/ClawHub, mostriamo casi d’uso “risolti” (Inbox Zero, release coordinator, content scout) e confrontiamo la miriade di alternative (LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenHands, n8n, Dify, Flowise, AutoGPT, Open Interpreter) con una checklist di hardening.
Cosa ti porterai a casa da questo articolo
Non è un recap “da hype”, ma un framework operativo: cos’è OpenClaw, dove è forte, dove fa male, e come confrontarlo con “una marea” di alternative.
• Cos’è OpenClaw e perché è local-first: il tuo assistente, la tua macchina, le tue chiavi. [1][2]
• Come è strutturato OpenClaw: canali → Gateway (control plane) → sessioni/strumenti/agenti. [2]
• Skills e ClawHub: perché le estensioni diventano supply chain con i privilegi del tuo agente. [2][7][8]
• 3 casi d’uso “risolti”: Inbox Zero, release coordinator, content scout per blog/marketing. [2][1]
• Checklist hardening: sandbox, DM pairing, allowlist, isolamento e disciplina sulle credenziali. [2][8][9]
• Confronto alternative: LangGraph/AutoGen/CrewAI (framework), OpenHands (coding agent), n8n/Dify/Flowise (automazione/orchestrazione), AutoGPT (continuous agents), Open Interpreter (codice locale + computer control). [11][12][13][14][18][16][17][19][15]
• Collisione del nome: “OpenClaw” è anche una reimplementazione open-source del gioco Captain Claw (1997) — progetto diverso. [20]
OpenClaw: cos’è, in parole semplici
OpenClaw è una piattaforma open-source per un agente AI personale che esegui sui tuoi dispositivi (laptop/homelab/VPS) e colleghi ai canali che usi già: WhatsApp, Telegram, Slack, Discord e altri. Il messaggio centrale è “Your assistant. Your machine. Your rules.” [1]
In pratica significa due cose:
1) l’agente è più vicino ai tuoi dati e strumenti (file, email, calendario, task),
2) e la responsabilità della sicurezza è più vicina a te (isolamento, token, regole di accesso, controllo skills). [2][8]
Il README propone un ottimo modello mentale: “Gateway è il control plane; il prodotto è l’assistente.” Pensalo come un runtime con interfacce (canali) e capacità (skills), non come un singolo chatbot. [2]
Come funziona: canali → Gateway (control plane) → agenti/sessioni/strumenti
OpenClaw cerca di trattare l’“agente in chat” come un prodotto di sistema: control plane, sessioni, policy, strumenti e superficie UI/CLI.
Uno schema semplice (adattato dal README): [2]
WhatsApp / Telegram / Slack / Discord / …
│
▼
┌───────────────────────────────┐
│ Gateway │
│ (control plane) │
│ ws://127.0.0.1:18789 │
└──────────────┬────────────────┘
│
├─ CLI (openclaw …)
├─ Web UI
└─ Agent runtime (tools / sessions)Segnale architetturale: se ti serve un agente personale nei chat, OpenClaw è adatto. Se devi costruire grafi e orchestrazione agentica, guarda LangGraph/AutoGen/CrewAI. Categoria diversa. [11][12][13]
Control plane
Una control plane unica per sessioni, canali, eventi, strumenti e accesso UI/CLI. [2]
UI del Gateway Control Panel: gestione canali/integrazioni e operatività dell’agente. Fonte: Bitsight. [10]
Section architecture screenshotQuick start: come appare una installazione “seria”
Il README consiglia l’onboarding wizard. Flusso minimo: installi la CLI → openclaw onboard → avvii il gateway → invii un messaggio di test o chatti con l’agente. [2]
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon
openclaw gateway --port 18789 --verbose
openclaw message send --to +1234567890 --message "Hello from OpenClaw"
openclaw agent --message "Ship checklist" --thinking highPoi arriva la parte reale: policy di accesso (DM pairing, sandbox per gruppi) e igiene di segreti/token. OpenClaw suggerisce anche openclaw doctor per evidenziare configurazioni rischiose. [2]
3 casi risolti: come lo faremmo in PAS7 Studio
Qui sotto tre pattern che danno valore già nella prima settimana. Non richiedono “AGI”, ma richiedono limiti chiari e disciplina operativa.
Caso 1 — Inbox Zero senza “invio autonomo”
Obiettivo: l’agente legge/classifica/bozze, ma l’invio finale è sempre approvato da una persona.
• Regola #1: l’agente non invia email senza una approvazione esplicita (human-in-the-loop).
• Regola #2: tutto l’input in ingresso è non fidato (l’email è un vettore perfetto per prompt injection). [8][9]
• Flusso: triage → riassunti brevi → 2–3 bozze → domande di contesto → approve.
• Artefatto: “Inbox digest” giornaliero su Telegram/Slack + label/regole di sorting.
• Credenziali: OAuth/token a privilegi minimi e mailbox pilota separata per il rollout. [8]
• Nota team: Microsoft raccomanda isolamento (VM/device dedicato) e trattare il tutto come esecuzione non fidata con credenziali persistenti. [8]
Caso 2 — Release coordinator in chat: checklist, brief, post-release report
Obiettivo: ridurre errori umani nei release. L’agente fa l’operatore: raccoglie contesto e prepara summary, ma le azioni critiche sono approval-gated.
• Input: nel canale release scrivi “Ship checklist” (esempio nel README) e l’agente genera una checklist per il tuo stack. [2]
• Artefatti: link al changelog, migrazioni, feature flag, piano di rollback.
• Gate: tutto ciò che modifica infra/prod passa solo dopo approvazione.
• Output: report post-release: cosa è shipped, cosa è rollbackato, action items.
• Hardening: per gruppi/canali abilita sandbox per non-main sessions in Docker, come descritto nel README. [2]
Caso 3 — Content scout: fonti → draft → post pronto per PR
Obiettivo: trovare una storia/trend tecnico → raccogliere fonti → outline nel tuo formato → PR per review.
• Policy rigorosa: l’agente non inventa fatti; lavora da fonti e aggiunge citazioni per ogni claim chiave.
• Flusso: (1) raccolta link, (2) estrazione tesi, (3) outline, (4) draft, (5) immagini reali dalle fonti, (6) PR.
• Sicurezza: skills che scaricano contenuti esterni aprono la strada a prompt injection indiretta (il contenuto può contenere istruzioni). Microsoft e Snyk evidenziano questa classe di rischio. [7][8]
• Pattern pratico: isola i workflow contenuto in workspace/agent separati senza accesso a segreti di produzione.
Sicurezza OpenClaw: realtà e postura minima
Gli agenti combinano input non fidato + capacità di agire + token persistenti. Questo sposta il confine: pianifica contenimento e recovery, non solo prevenzione. [8]
Hardening minimo:
- Isolamento: Microsoft raccomanda valutazione solo in ambiente isolato (VM/device dedicato), con account non privilegiati separati e senza dati sensibili. [8]
- DM policies: il README descrive DM pairing per impedire a sconosciuti di iniettare comandi senza pairing. Obbligatorio. [2]
- Sandbox per gruppi: agents.defaults.sandbox.mode: "non-main" esegue non-main sessions in Docker e riduce blast radius. [2]
- Skills: trattale come codice privilegiato. “Install by default” qui è un anti-pattern. Snyk mostra una quota significativa con criticità e pattern ostili. [7]
- Defense in depth: lo scanning è un layer, non una garanzia. OpenClaw lo dichiara esplicitamente. [3]
agents:
defaults:
sandbox:
mode: "non-main"Rischio #1
Credenziali/dati possono essere esfiltrati: l’agente agisce con i privilegi che gli hai concesso. [8][7]
Rischio #2
Lo stato persistente può essere manipolato affinché l’agente segua regole iniettate nel tempo. [8]
Scenario “Poisoned Skill”: percorso tipico di compromissione tramite registry pubblico di skills. Fonte: Microsoft Security Blog. [8]
Section security-hardening screenshotCrescita rapida dell’ecosistema = crescita rapida del rischio supply chain. Fonte: Snyk ToxicSkills. [7]
Section security-hardening screenshotScanning delle skills: importante, ma non sufficiente
OpenClaw ha annunciato l’integrazione con VirusTotal per scansionare skills in ClawHub: packaging deterministico → hash → lookup/upload su VT → code insight → etichette/blocco → re-scan giornalieri. È un buon layer di defense-in-depth. [3]
Alternative a OpenClaw: tante, ma non tutte comparabili
Per un confronto corretto, classifichiamo per obiettivo:
1) Agente personale self-hosted in chat (categoria OpenClaw)
2) Framework per costruire sistemi agentici (tu costruisci runtime/grafi)
- LangGraph: orchestrazione per agenti stateful e long-running. [11]
- AutoGen: framework multi-agent per collaborazione. [12]
- CrewAI: automazione multi-agent basata su ruoli. [13]
3) Coding agent (repo, test, PR)
- OpenHands: piattaforma per cloud coding agents. [14]
4) Automazione/orchestrazione con agenti (low/no-code)
- n8n AI Agent node: agente come nodo di workflow con tools. [18]
- Dify: piattaforma per agentic workflows + RAG + ops. [16]
- Flowise: builder visuale per agenti e chain. [17]
5) Esecuzione locale / computer control
- Open Interpreter: esecuzione locale di codice (shell/python/js) per completare task. [15]
6) Piattaforme di agenti continui
- AutoGPT: piattaforma per continuous agents. [19]
Agente personale in WhatsApp/Telegram → OpenClaw.
Orchestrazione a grafo + checkpointing + HITL → LangGraph.
Ruoli multi-agent e collaborazione → AutoGen/CrewAI.
PR e test automatici → OpenHands.
Workflow automation con integrazioni → n8n/Dify/Flowise.
Esecuzione locale / computer control → Open Interpreter.Nota: “OpenClaw” è anche una reimplementazione del gioco Captain Claw (1997)
Nei risultati di ricerca potresti trovare OpenClaw come reimplementazione open-source del platformer Captain Claw (1997). È un progetto C++ separato, non correlato alla piattaforma di agenti AI. [20]
Fonti
Includiamo solo fonti che supportano direttamente le affermazioni e gli esempi. Le immagini nel post sono reali e provengono da queste fonti primarie (poi salvate localmente come .webp).
• 1. Introducing OpenClaw (ufficiale): “Your assistant. Your machine. Your rules.” Leggi fonte ↗
• 2. openclaw/openclaw (README): architettura Gateway, install, quick start, DM pairing, sandbox mode Leggi fonte ↗
• 3. OpenClaw × VirusTotal: scanning skills in ClawHub + “non è una silver bullet” Leggi fonte ↗
• 4. Peter Steinberger: OpenClaw, OpenAI and the future Leggi fonte ↗
• 5. Reuters: OpenClaw founder joins OpenAI, product becomes a foundation Leggi fonte ↗
• 6. The Verge: OpenClaw founder joins OpenAI + mention di malicious skills Leggi fonte ↗
• 7. Snyk ToxicSkills: rischi dell’ecosistema skills + grafici di crescita Leggi fonte ↗
• 8. Microsoft Security Blog: running OpenClaw safely (identity/isolation/runtime risk) Leggi fonte ↗
• 9. 1Password: attack surface delle agent skills Leggi fonte ↗
• 10. Bitsight: Gateway Control Panel screenshot + exposed instances risk Leggi fonte ↗
• 20. pjasicek/OpenClaw (GitHub): reimplementazione Captain Claw (1997) Leggi fonte ↗
FAQ
Più una piattaforma: canali (messenger), Gateway come control plane, sessioni/strumenti e skills come estensioni. Il README lo inquadra così: Gateway è il control plane; il prodotto è l’assistente. [2]
Microsoft consiglia il contrario: trattarlo come esecuzione non fidata con credenziali persistenti e valutarlo solo in isolamento (VM/device dedicato), con account non privilegiati separati e senza dati sensibili. [8]
È un layer di defense-in-depth, ma non una garanzia. Il post ufficiale evidenzia che lo scanning non prende tutto e la prompt injection può bypassare le firme. [3]
Trattare le skills come codice privilegiato: allowlist, review, least privilege, isolamento e workspaces separati senza segreti di produzione. Snyk mostra pressione supply chain reale nell’ecosistema. [7][8]
Con sistemi di coding agents come OpenHands. OpenClaw è principalmente un agente personale in chat con integrazioni; categoria diversa. [14]
Vuoi un agente senza “rischio extra”?
OpenClaw ha un UX molto forte: agente in chat che può fare azioni. Ma il valore in produzione arriva solo quando la sicurezza è parte del prodotto: isolamento, least privilege, policy di accesso, controllo skills, monitoring e piano di recovery.
PAS7 Studio può aiutare: audit rapido dei rischi, hardening baseline, e 2–3 workflow production-ready (inbox/release/content) con human approval e blast radius controllato.