Selfhosting

MinIO Community Edition non è più una scelta sicura per i nuovi sistemi di produzione.

Aggiornato a settembre 2026: aggiunti Mnemosyne e Memori, estesa la configurazione di Honcho e Hindsight, e aggiunta una tabella comparativa delle policy di cattura accanto alla tabella originale sull’infrastruttura.

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 stipare ogni singolo token in un unico prompt. Qui, per memoria si intende la ritenzione intenzionale (fatti sull’utente, riepiloghi, archivi supportati da plugin), non la RAM della GPU o i pesi del modello.

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

Per molto tempo, llama.cpp ha avuto una limitazione evidente:
era possibile servire solo un modello per processo, e cambiare modello richiedeva un riavvio.

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.

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.

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.

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.

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 -

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.

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.