La guida completa a OpenClaw: Come utilizziamo un agente IA in produzione (2026)
OpenClaw ha trasformato il nostro studio di una sola persona in un team. Ecco tutto ciò che abbiamo imparato utilizzandolo in produzione — dall'installazione ai workflow multi-agente avanzati.
Cos'è OpenClaw?
OpenClaw è un framework open source che trasforma i modelli linguistici IA in agenti autonomi capaci di funzionare 24 ore su 24 su oltre 20 piattaforme di messaggistica. Pensatelo come il sistema operativo per gli agenti IA: gestisce messaggistica, memoria, utilizzo di strumenti, pianificazione, automazione del browser e coordinamento multi-agente — così potete concentrarvi sul dire all'agente cosa fare piuttosto che come connettere tutto.
Il progetto è nato alla fine del 2025 come Clawdbot, un progetto collaterale dello sviluppatore austriaco Peter Steinberger. Inizialmente era un semplice ponte tra Claude e Telegram. Con la crescita della community, è stato brevemente rinominato Moltbot prima di stabilirsi come OpenClaw — riflettendo la sua direzione model-agnostic e lo spirito open source. Rilasciato sotto licenza MIT nel novembre 2025, è esploso in popolarità. All'inizio del 2026, il repository GitHub ha oltre 145.000 stelle e 20.000+ fork, rendendolo uno dei progetti open source a più rapida crescita nell'IA. Ha persino una propria pagina Wikipedia.
Cosa differenzia OpenClaw da LangChain, CrewAI o AutoGen? Quelle sono librerie per sviluppatori — si scrive codice Python per costruire agenti. OpenClaw è un runtime. Lo si installa, lo si configura e funziona. L'agente vive sulla vostra macchina, si connette alle vostre app di messaggistica e opera continuamente. Nessuna web UI necessaria (anche se ne esiste una). Nessuna dipendenza dal cloud. I vostri dati restano sul vostro hardware.
Perché OpenClaw conta nel 2026
La conversazione sull'IA è cambiata. Il 2024 riguardava i chatbot. Il 2025 gli assistenti di codice. Il 2026 riguarda gli agenti autonomi — sistemi IA che non aspettano prompt ma gestiscono proattivamente il lavoro per vostro conto.
OpenClaw è al centro di questo cambiamento per diverse ragioni:
Self-hosted e privacy-first. Il vostro agente gira sulla vostra macchina. Conversazioni, file di memoria e output degli strumenti non lasciano mai la vostra infrastruttura a meno che non configuriate esplicitamente servizi esterni. Per le aziende che gestiscono dati dei clienti, non è un optional — è un requisito.
Multi-canale by design. OpenClaw supporta oltre 20 canali di messaggistica nativamente: WhatsApp, Telegram, Discord, Signal, iMessage, Slack, IRC, Microsoft Teams, LINE, Matrix, Nostr e altri. Il vostro agente non vive in una sola app — incontra le persone dove sono.
Architettura agent-native. OpenClaw non è stato costruito come un framework chatbot a cui sono state aggiunte funzionalità agent. Fin dall'inizio, è stato progettato per agenti persistenti con memoria, pianificazione, utilizzo di strumenti e gestione multi-sessione.
Model-agnostic. Sebbene raccomandiamo i modelli Claude di Anthropic (e sono quelli che usiamo), OpenClaw funziona con OpenAI, Google Gemini, Mistral, modelli locali via Ollama e essenzialmente qualsiasi provider con un'API.
Capacità principali
L'architettura Gateway
Al cuore di OpenClaw c'è il Gateway — un daemon persistente che gestisce le connessioni ai canali di messaggistica, instrada i messaggi in arrivo alle sessioni degli agenti e gestisce la pianificazione. Si avvia con openclaw gateway start e gira in background.
Memoria e continuità: SOUL.md, MEMORY.md, AGENTS.md
Qui OpenClaw diventa davvero intelligente. Ogni sessione dell'agente parte da zero — il LLM non ha memoria intrinseca delle conversazioni passate. OpenClaw risolve questo con un sistema di memoria basato su file:
- SOUL.md definisce chi è l'agente — personalità, tono, regole e limiti.
- AGENTS.md è il manuale operativo — come gestire le sessioni, quando parlare, regole di sicurezza e istruzioni di workflow.
- MEMORY.md è la memoria a lungo termine curata — l'essenza distillata di ciò che l'agente ha imparato nel corso di settimane e mesi.
- File di memoria giornalieri (
memory/YYYY-MM-DD.md) sono i log grezzi degli eventi di ogni giorno.
All'inizio di ogni sessione, l'agente legge questi file. Si "sveglia" con il contesto completo di chi è, cosa ha fatto e cosa conta. Non è una memoria perfetta — è più come un umano che consulta i propri appunti prima di una riunione — ma è notevolmente efficace.
Skills e ClawHub
Le skill sono pacchetti di capacità modulari. Il vostro agente deve controllare una casa smart? C'è una skill per quello. Gestire un cluster Kubernetes? Anche. Le skill si installano da ClawHub, il marketplace di OpenClaw, e ognuna viene con un file SKILL.md che insegna all'agente come usarla.
Automazione del browser
OpenClaw include un server di controllo del browser integrato che permette all'agente di operare un vero browser Chrome via CDP (Chrome DevTools Protocol). Può navigare pagine, cliccare pulsanti, compilare form, catturare screenshot ed estrarre contenuti.
Cron job e heartbeat
I cron job si eseguono in momenti precisi in sessioni isolate. Gli heartbeat sono poll periodici (tipicamente ogni 30 minuti) dove l'agente controlla un file HEARTBEAT.md per i task in sospeso. Più controlli vengono raggruppati in un singolo turno.
Integrazione strumenti MCP
Il Model Context Protocol (MCP) permette all'agente di connettersi a server di strumenti esterni. Noi utilizziamo 134 strumenti MCP — dal CMS alla generazione di immagini alla pubblicazione sui social media.
Routing multi-agente e spawning di sotto-agenti
OpenClaw supporta più agenti in un'installazione. Gli agenti possono anche generare sotto-agenti per task specifici — delegando il lavoro a una sessione nuova che riporta al completamento.
Come utilizziamo OpenClaw a Context Studios
Non scriviamo di OpenClaw dall'esterno. A Context Studios, il nostro agente Timmy è in produzione dalla fine del 2025.
Il setup
Timmy gira su un Mac Mini nel nostro ufficio di Berlino. Il Gateway resta attivo 24/7, connesso a Telegram e gestendo i task pianificati. Usiamo Claude Opus 4 come modello principale e Claude Sonnet per i cron job. 134 strumenti MCP sono connessi tramite un server MCP personalizzato che fa da ponte con il nostro CMS (Convex), account social media, generazione immagini, pipeline video e altro.
Pipeline di contenuti giornaliera
Ogni giorno, Timmy pubblica articoli del blog in quattro lingue (inglese, tedesco, francese, italiano). Il workflow:
- Ricercare un argomento tramite ricerca web e la nostra strategia di contenuti
- Scrivere l'articolo completo in inglese
- Tradurre in tedesco, francese e italiano
- Generare keyword SEO tramite il nostro strumento MCP
- Creare tutti e quattro gli articoli nel CMS
- Collegarli come varianti di traduzione
- Generare un'immagine hero tramite generazione immagini IA
- Allegare l'immagine, pubblicare tutti e quattro gli articoli
- Verificare che le URL restituiscano 200
- Inviare tutte le URL a Google Search Console per l'indicizzazione
- Postare su X/Twitter, LinkedIn e Facebook con copy ottimizzato per piattaforma
Automazione social media
Timmy gestisce la nostra presenza su X (@_contextstudios), LinkedIn (pagina aziendale Context Studios) e Facebook. Tramite l'automazione del browser, Timmy accede a LinkedIn, naviga verso post rilevanti e interagisce come pagina aziendale — like, commenti e costruzione della visibilità.
Pipeline video brevi
Uno dei nostri workflow più complessi: trasformare articoli del blog in contenuti video brevi. La pipeline usa Veo 3.1 per la generazione di scene, ElevenLabs per la sintesi vocale, sottotitolazione automatizzata, lip sync via Sync Labs e assemblaggio finale. Timmy orchestra oltre 20 strumenti MCP.
Monitoraggio proattivo
Tramite gli heartbeat, Timmy controlla periodicamente la nostra infrastruttura: i siti sono online? Email urgenti? Eventi in calendario? Ci avvisa solo quando qualcosa richiede davvero attenzione.
La memoria in pratica
Il MEMORY.md di Timmy è diventato una vera base di conoscenza — approcci preferiti, tranelli imparati, riferimenti agli account e contesto dei progetti. I file di memoria giornalieri catturano ogni decisione significativa. Il risultato: le conversazioni sembrano continue anche se ogni sessione è tecnicamente nuova.
Primi passi: Guida passo dopo passo
Prerequisiti
- Node.js 22 o superiore
- Un computer che può restare acceso (Mac, Linux, o Windows con WSL)
- Una chiave API da un provider LLM (Anthropic consigliato)
- Un account Telegram (canale più facile per iniziare)
Installazione
npm install -g openclaw
Tutto qui. Un comando. OpenClaw si installa globalmente e fornisce il CLI openclaw.
Primo avvio
openclaw
Al primo avvio, OpenClaw guida attraverso la configurazione:
- Scegliere il provider del modello — Anthropic (consigliato), OpenAI, o un altro
- Inserire la chiave API — Memorizzata localmente, mai trasmessa altrove che al provider
- Connettere un canale — Telegram è il più facile. OpenClaw guida nella creazione di un bot Telegram via BotFather
Configurare identità e memoria
Creare due file nella directory workspace di OpenClaw:
SOUL.md — Definire la personalità dell'agente:
# Soul
Sei Aria, un'assistente IA professionale ma calorosa per un'agenzia di marketing.
Scrivi in uno stile chiaro e diretto. Proponi proattivamente miglioramenti.
Non usi mai gergo aziendale o buzzword.
AGENTS.md — Definire le regole operative. Personalizzare per le proprie esigenze.
Installare la prima skill
openclaw skill install <nome-skill>
Avviare il Gateway
openclaw gateway start
Il Gateway gira come daemon in background. Controllare lo status con openclaw gateway status.
Best practice dalla produzione
Gestione della memoria
I file giornalieri sono economici, MEMORY.md è prezioso. Scrivere tutto nei file giornalieri liberamente. Ma curare MEMORY.md con attenzione — viene caricato ogni sessione e influisce sui costi dei token.
Potare aggressivamente. Se qualcosa in MEMORY.md non è più rilevante, rimuoverlo.
Cron vs. Heartbeat
Cron per la precisione. Task a orari esatti in sessioni isolate. Heartbeat per il raggruppamento. Più controlli in un singolo turno per risparmiare chiamate API.
Selezione del modello
Il miglior modello per le sessioni interattive. Usiamo Claude Opus 4 per le conversazioni dirette. Un modello più leggero per i task in background. Claude Sonnet per i cron job.
Sicurezza
Allowlist essenziali. Pairing per i DM. Sandboxing per gli strumenti. Verificare le skill prima dell'installazione.
Gestione dei costi
Le chiamate API LLM si accumulano. I nostri costi mensili sono nell'ordine di centinaia di dollari. Usare modelli più economici per i task di routine, mantenere MEMORY.md snello, raggruppare i controlli negli heartbeat.
Casi d'uso avanzati
Sistemi multi-agente
Più agenti per obiettivi diversi, instradati per canale o utente.
Integrazione server MCP
Costruire server MCP personalizzati per connettere l'agente a sistemi proprietari. Noi abbiamo costruito il nostro con 134 strumenti.
Workflow di automazione del browser
Workflow complessi: accedere a una dashboard, estrarre dati, riassumere e pubblicare. Usiamo questo per l'engagement su LinkedIn.
Monitoraggio proattivo
Combinare heartbeat e accesso agli strumenti per costruire sistemi di monitoraggio.
Deployment enterprise
Supporto multi-utente, comportamento in chat di gruppo configurabile, accesso basato su ruoli.
Limitazioni e considerazioni sulla sicurezza
Permessi ampi
Gli agenti con accesso shell e controllo del browser hanno capacità significative. Un agente mal configurato o un attacco di prompt injection potrebbe accedere a file o eseguire azioni non volute.
Preoccupazioni sul marketplace delle skill
La ricerca di Cisco ha evidenziato che i marketplace di strumenti per agenti IA presentano rischi di supply chain. Verificare le skill prima dell'installazione.
Non per utenti occasionali
OpenClaw richiede familiarità con la riga di comando e la volontà di mantenere un sistema in funzione. Target: sviluppatori, power user e aziende.
Costi su scala
Claude Opus 4 in continuo può facilmente costare 200–500 $/mese o più.
L'analisi di Trend Micro
Le preoccupazioni riguardo prompt injection, uso improprio degli strumenti e esfiltrazione di dati si applicano a tutti i sistemi agentici. La natura self-hosted di OpenClaw mitiga alcuni rischi, ma voi siete responsabili della sicurezza.
Domande frequenti
Quanto costa OpenClaw?
OpenClaw è gratuito e open source (licenza MIT). I costi sono l'utilizzo dell'API LLM. Prevedete 50–500 $/mese a seconda del modello e dell'utilizzo.
Quali modelli IA sono supportati?
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4o e serie o1/o3, Google Gemini, Mistral, e qualsiasi modello tramite API compatibile OpenAI — inclusi modelli locali via Ollama.
Può funzionare 24/7?
Sì. Il daemon Gateway è progettato per il funzionamento permanente. Il nostro è in funzione continua da mesi.
WhatsApp o Telegram — quale canale scegliere?
Telegram. Più facile da configurare, nessuna restrizione sui messaggi, e l'integrazione è la più matura.
È sicuro dare a un'IA accesso al mio computer?
Dipende dalla configurazione. OpenClaw supporta allowlist, sandboxing e pairing. Iniziare con permessi minimi.
OpenClaw può scrivere e deployare codice?
Sì. Con accesso shell e git, l'agente può scrivere codice, eseguire test, committare e deployare.
Più persone possono usare lo stesso agente?
Sì. OpenClaw supporta chat di gruppo e conversazioni DM multiple con diversi livelli di accesso.
Quali sono le alternative?
LangChain/LangGraph, CrewAI, AutoGen, n8n/Make. Il differenziatore di OpenClaw è che è un runtime completo con supporto multi-canale integrato.
Posso usare OpenClaw per la mia azienda?
Assolutamente. La licenza MIT permette l'uso commerciale senza restrizioni.
OpenClaw funziona offline?
Sì, con un modello locale via Ollama. Gateway, memoria e strumenti locali funzionano tutti offline.
Conclusione
OpenClaw ha cambiato fondamentalmente il modo in cui lavoriamo a Context Studios. Quello che è iniziato come un esperimento è diventato la spina dorsale delle nostre operazioni. Timmy pubblica i nostri articoli, gestisce i nostri social media, monitora la nostra infrastruttura e gestisce decine di task che altrimenti richiederebbero un piccolo team.
È perfetto? No. La curva di apprendimento è reale, i costi si accumulano e bisogna prendere la sicurezza sul serio. Ma se siete sviluppatori, solopreneur o un piccolo team che cerca di moltiplicare le proprie capacità, OpenClaw è il framework per agenti più capace disponibile oggi.
Costruiamo con esso fin dai primi giorni e siamo felici di aiutare altri a iniziare. Se cercate di deployare un agente OpenClaw per la vostra azienda — contattateci a Context Studios. Abbiamo fatto gli errori perché voi non dobbiate farli.
Context Studios è uno studio di sviluppo IA-nativo con sede a Berlino. Costruiamo soluzioni alimentate dall'IA e utilizziamo OpenClaw in produzione ogni giorno. Visitate contextstudios.ai per saperne di più.