AI

Gli assistenti moderni dimenticano ancora tutto quando chiudi la scheda, a meno che qualcosa non persista al di fuori della finestra di contesto. I provider di memoria per agenti sono servizi o librerie che conservano fatti e riepiloghi tra le sessioni — spesso integrati come plugin in modo che il framework rimanga leggero mentre la memoria scala.

Questa sezione raccoglie guide sulla conoscenza persistente e la memoria per i sistemi AI — come gli assistenti conservano fatti, preferenze e contesto distillato tra le sessioni senza inserire ogni token in un unico prompt. Qui, per memoria si intende la ritenzione intenzionale (fatti dell’utente, riepiloghi, archivi supportati da plugin), non la RAM della GPU o i pesi del modello.

Conosci bene la routine. Apri una chat con un agente AI, spieghi il tuo progetto, condividi le tue preferenze, fai svolgere un po’ di lavoro e chiudi la scheda. Torni la settimana successiva ed è come parlare con uno sconosciuto: tutto il contesto è sparito, ogni preferenza dimenticata, il progetto da spiegare di nuovo da zero.

OpenClaw non ha fallito come prodotto. Ha perso il suo combustibile.

Per molto tempo, llama.cpp presentava una limitazione evidente:
era possibile servire un solo modello per processo e il passaggio da uno all’altro richiedeva un riavvio.

La maggior parte dei team utilizza erroneamente le Claude Skills in uno di due modi: o trasforma SKILL.md in un deposito di contenuti, o non si allontana mai da prompt giganti copiati e incollati.

L’assistente AI Hermes, documentato ufficialmente come Hermes Agent, non è posizionato come un semplice wrapper per le chat.

OpenClaw ha due storie di estensioni, ed è facile confonderle.

Le plugin estendono il runtime. Le competenze (skills) estendono il comportamento dell’agente.

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.

OpenClaw sembra semplice nelle dimostrazioni. In produzione, diventa un sistema.

La falla silenziosa che ha alimentato un’onda di sperimentazione con gli agenti è ora chiusa.

Vane è una delle voci più pragmatiche nel settore della “ricerca AI con citazioni”: un motore di risposta ospitato autonomamente che combina il recupero live sul web con LLM locali o cloud, mantenendo l’intera stack sotto il tuo controllo.

Claude Code non è un’autocompletamento con un marketing migliore. È uno strumento di coding agentic: legge la tua codebase, modifica i file, esegue comandi e si integra con i tuoi strumenti di sviluppo.

Hermes Agent è un assistente AI auto-gestito e indipendente dal modello, che gira su una macchina locale o su un VPS a basso costo, funziona tramite interfaccia terminale e di messaggistica e migliora nel tempo trasformando i compiti ripetitivi in competenze riutilizzabili.

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 -

Qui confronto la velocità di diversi LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni) in esecuzione su una GPU con 16 GB di VRAM, scegliendo il migliore per l’auto-hospitamento (self-hosting).