La policy di acquisizione conta ora quanto il recall.
Aggiornato a settembre 2026: aggiunti Mnemosyne e Memori, ampliata la configurazione di Honcho e Hindsight, e aggiunta una tabella di confronto delle policy di acquisizione accanto alla tabella infrastrutturale originale.
Conoscenza persistente al di là di un singolo thread di chat.
Questa sezione raccoglie guide su conoscenza e memoria persistente per i sistemi AI — come gli assistenti conservano fatti, preferenze e contesto sintetizzato tra le sessioni senza affollare ogni singolo token in un unico prompt. Qui, “memoria” significa ritenzione intenzionale (fatti sugli utenti, riassunti, archivi gestiti 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.
Confronto tra strumenti PKM, metodologie e wiki self-hosted.
La gestione della conoscenza personale abbraccia Obsidian, Logseq, DokuWiki, Zettelkasten e PARA — la scelta giusta dipende da ciò che desideri: un grafo di note locale, un wiki self-hosted o un flusso di lavoro guidato da un outliner.
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.
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.
Installazione e avvio rapido di Hermes Agent per gli sviluppatori
Hermes Agent è un assistente AI self-hosted e indipendente dal modello che funziona su una macchina locale o su un VPS a basso costo, opera attraverso interfacce terminali e di messaggistica e migliora nel tempo trasformando i compiti ripetitivi 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 -
Servire modelli open-source rapidamente con SGLang.
SGLang è un framework di serving ad alte prestazioni per grandi modelli linguistici e modelli multimodali, progettato per fornire inferenza a bassa latenza e alto throughput in tutto, da una singola GPU a cluster distribuiti.
Hot-swap dei LLM locali senza modificare i client.
Presto ti ritroverai a gestire vLLM, llama.cpp e altri componenti, ognuno su una porta propria. Tutta l’infrastruttura a valle richiede comunque un unico /v1 come base URL; altrimenti continuerai a riordinare porte, profili e script one-off. llama-swap è il proxy /v1 da posizionare davanti a quegli stack.
La maggior parte delle configurazioni di AI locali parte da un modello e da un runtime.
