Agenti AI Leggeri: Nanobot vs AgentZero vs OpenClaw

Quali sono, come funzionano e quando usarli davvero

Negli ultimi anni abbiamo assistito all’ascesa degli agenti AI open-source progettati per trasformare i grandi modelli linguistici (LLM) in assistenti autonomi capaci di eseguire compiti reali. Tra le soluzioni emergenti troviamo Nanobot, AgentZero e OpenClaw: tre progetti simili per filosofia di base, ma molto diversi per scala, complessità e casi d’uso.

Cosa Sono gli “Agent AI”?

In sostanza, gli agenti AI non sono semplici chatbot: sono programmi che orchestrano un LLM insieme a un ciclo di ragionamento, strumenti e memoria persistente per portare a termine compiti in autonomia, spesso interagendo con il sistema operativo, app esterne o servizi web. L’obiettivo è ridurre la frizione tra ciò che chiediamo e ciò che viene effettivamente fatto, superando il paradigma “domando il modello, lui risponde” per abbracciare quello “io do il compito e l’agente lo esegue” (cioè agentic behavior). 

Nanobot: Ultra-Lightweight e Minimalista

Nanobot è un agente AI estremamente leggero: circa 4 000 righe di codice nel cuore dell’agente, un ordine di grandezza più snello rispetto ai modelli giganti tipo OpenClaw. 

Come funziona

Nanobot supporta gli MCP (Model Context Protocol), cioè combina modelli linguistici con strumenti e contesto per fornire un’esperienza agente. Può essere avviato rapidamente dal terminale, configurato con pochi file YAML o Markdown e supporta provider LLM come OpenAI e Anthropic. 

Installazione

Nanobot può essere installato facilmente con pochi strumenti base come Python e un package manager Python. Le opzioni più comuni prevedono l’installazione del pacchetto stabile da PyPI oppure l’installazione tramite un gestore veloce come uv, oppure ancora clonando il repository GitHub se si vuole lavorare sulla versione di sviluppo. Dopo l’installazione è necessario configurare il file di configurazione con le chiavi API dei modelli linguistici e altri parametri di setup prima di avviare l’agente e iniziare a interagire con esso.  

Use Case Tipici

• ​Automazione di routine leggere
• ​Assistente personale con memoria locale
• ​Sviluppatori o ricercatori che vogliono auditare e capire davvero ogni linea di codice

Pro

• Molto facile da leggere/auditare e personalizzare
• Risorse minime richieste, si avvia in pochi secondi
• Perfetto per ricerca, prototipi, uso individuale

Contro

• Funzionalità limitate rispetto ai grandi agenti
• Ecosistema più piccolo, manca marketplace di skill esteso
• Più adatto a sperimentazione che a produzione

Nanobot è ideale quando vuoi un agente che funzioni ma resti semplice, soprattutto in contesti in cui vuoi mantenere il controllo completo e audit facile senza dipendere da grandi ecosistemi. 

AgentZero: Assistenza Generale e Auto-Estensione

AgentZero è un framework open-source concepito come assistente personale generico: riceve un compito, raccoglie informazioni, esegue comandi e può persino generare i propri strumenti. 

Come funziona

AgentZero non si limita ad un insieme predefinito di strumenti: utilizza il sistema operativo come “strumento” per ottenere risultati, generando codice e funzioni dinamicamente per risolvere i task richiesti. Include funzionalità come:

• memoria persistente
• comunicazione in tempo reale
• uso dinamico di tool tramite terminale
• creazione di agenti subordinati per gestire task più complessi 

Installazione

AgentZero è progettato per funzionare in un ambiente isolato tramite container Docker, che è il metodo consigliato per una installazione coerente su Windows, macOS o Linux. Per prima cosa si installa e avvia Docker, poi si scarica l’immagine di AgentZero e si avvia un container che contiene l’agente e tutto il software necessario. Una volta in esecuzione, l’interfaccia web dell’agente è raggiungibile dal browser e può essere configurata con le chiavi dei modelli AI per iniziare a usarlo.

Use Case Tipici

• ​Professionisti che vogliono un assistente personale in stile terminale
• ​Compiti di automazione multi-step
• ​Sviluppatori che desiderano un agente che si auto-estende tramite la creazione di tool

Pro

• Struttura dinamica e adattiva, impara dai compiti precedenti
• Memoria persistente per conoscenza a lungo termine
• Può cooperare con altri agenti e creare strumenti “on-the-fly”

Contro

• Meno ecosistema già pronto rispetto ad OpenClaw
• Richiede qualche passaggio manuale per tool personalizzati
• Ancora più “DIY” di Nanobot

AgentZero è l’ideale se vuoi un assistente personale che cresce con te, imparando dalle tue richieste e generando strumenti specifici secondo le tue necessità operative. 

OpenClaw: Agente AI Completamente Funzionale

OpenClaw è probabilmente l’agente AI più completo e potente del trio: è un framework modulare che combina LLM, memoria persistente, integrazioni con canali di comunicazione, tool esterni e marketplace di skill. 

Come funziona

OpenClaw è progettato per eseguire task reali e ripetitivi: dalla gestione di email e calendari, all’automazione di scraping web, all’integrazione con servizi come WhatsApp e Slack. Ha un ecosistema di migliaia di skill open-source che estendono le capacità di base dell’agente. 

Supporta:

• controllo del browser
• gestione file e terminale
• routing multi-agent
• memoria persistente avanzata
• chatbot con contesto continuo 

Installazione

OpenClaw richiede un ambiente Node.js aggiornato e può essere installato tramite uno script di setup automatico che scarica e configura il software oppure tramite un package manager come npm o pnpm. L’installazione guidata avvia anche una procedura di onboarding che crea i file di configurazione necessari e verifica requisiti come Node.js e dipendenze. Una volta installato, si può verificare la corretta configurazione e avviare il servizio per cominciare a utilizzare l’agente con i modelli LLM desiderati. 

Use Case Tipici

• ​Piccole aziende che vogliono offline automation
• ​Consulenti che automatizzano workflow ripetitivi
• ​Professionisti che vogliono un agente in grado di integrarsi con strumenti reali
• ​Team tech che costruiscono automazioni personalizzate 

Pro

• Ricchissimo di funzionalità e integrazioni
• Ecosistema attivo di skill e template
• Modulare e scalabile per task complessi

Contro

• Setup e configurazione più complessi, spesso serve VPS o container dedicati
• Potenziale rischio di sicurezza dovuto alla natura estesa delle skill (malware e prompt injection se non gestito con permessi) 
• Richiede maggiore controllo sicurezza e isolamento OS

OpenClaw è ottimo quando serve una piattaforma robusta e versatile, ma va trattato con attenzione per la sicurezza e i permessi sui sistemi locali e in produzione. 

Un Parentesi su Sicurezza e Dati

Ogni agente AI che esegue comandi sul tuo sistema o accede a dati sensibili porta con sé rischi particolari:

• Esecuzione di codice (OpenClaw, AgentZero) può portare a esecuzioni indesiderate se non correttamente isolate.
• Marketplace di skill (OpenClaw) può includere script malevoli se non verificati. 
• Accesso ai dati del PC richiede sandboxing e autorizzazioni granulari.

Best practice per sicurezza:

• Usa contenitori isolati (Docker, macchine virtuali)
• Limita i permessi a strumenti critici
• Evita skill di terze parti non verificate su marketplace
• Monitora sempre cosa l’agente può eseguire su filesystem e rete

In Sintesi

• Nanobot → super leggero, facile da leggere e modificare, perfetto per prototipi e ricerca.
• AgentZero → assistente flessibile che evolve con l’uso, ideale per automazioni complesse ma ancora “DIY”.
• OpenClaw → piattoforma agentica completa per automazioni reali con integrazioni vaste, ma richiede disciplina su sicurezza e setup.