Agenti AI open source nel 2026: 8 soluzioni a confronto

Per iniziare con gli agenti AI open source, scegli Goose se vuoi lavorare sui file locali mantenendo la supervisione, Hermes Agent per le attività ricorrenti con procedure salvate, oppure OpenClaw se preferisci interagire via messaggistica. Questi 8 progetti si installano su hardware che controlli tu; il collegamento ai modelli e l'accesso ai tuoi account richiedono però scelte separate.

Informazioni verificate sui repository dei progetti, sui file di licenza e sulla documentazione collegata il 18 ottobre 2026. Il confronto si basa sulla documentazione, non su prove dirette delle prestazioni. Le raccomandazioni riguardano i progetti installabili: l'accesso ai modelli va procurato e configurato a parte.

La domanda più utile è dove si svolge il lavoro. Un'estensione del browser può aiutare con il portale di un fornitore. Un assistente desktop può elaborare file esportati. Un agente in un container dispone di un ambiente di lavoro separato. Un agente di programmazione lavora sul repository. Scegli l'ambiente operativo prima del modello.

Agenti AI open source a confronto: quale serve al tuo lavoro?

Parti dall'applicazione più semplice che riesce a completare il compito. Goose è il punto di partenza per un uso generale; le altre soluzioni hanno senso quando serve un'interfaccia o un ambiente di esecuzione diverso.

Per tutti gli strumenti in tabella, l'utilizzo dei modelli è separato. Un'applicazione open source collegata a un modello ospitato da un provider continua a inviare a quel provider i contenuti del lavoro. Un modello locale richiede una macchina adeguata e un collegamento supportato. Le licenze dei repository coprono il software dell'agente; la licenza del modello scelto va verificata a parte.

Come abbiamo selezionato i progetti

Ogni progetto offre un'applicazione, un'interfaccia a riga di comando o un container pronto da installare e usare senza dover progettare il ciclo operativo dell'agente. Questo ciclo consiste nello scegliere un'azione, eseguirla, leggerne il risultato e decidere il passo successivo. Nei progetti selezionati, questo meccanismo è già presente.

Abbiamo verificato aspetti pratici:

• Un punto di partenza utilizzabile: un percorso documentato dall'installazione all'assegnazione di un compito.
• Una licenza che consenta l'uso aziendale: il file di licenza effettivo del repository, senza fermarci a un badge o a una descrizione promozionale.
• Attività recente nel repository: nessuno dei repository selezionati era archiviato e tutti mostravano attività nel mese di ottobre 2026. L'attività è un criterio di ammissione, non una garanzia di affidabilità.
• Accesso ai modelli documentato: supporto dei provider verificato per la specifica applicazione consigliata.
• Un perimetro operativo chiaro: dove vengono eseguite le azioni, cosa resta da configurare e un limite che può incidere sulla scelta.

Le valutazioni della configurazione si basano sui passaggi documentati, non su misurazioni con il cronometro. «Semplice» significa un'app o un'estensione più il collegamento a un provider. «Intermedia» aggiunge gateway, account, strumenti o un container. «Impegnativa» richiede di predisporre un endpoint del modello adatto oppure di gestire un ambiente più articolato.

Le raccomandazioni dipendono dall'adeguatezza al compito, non dalla popolarità. Un progetto con molte integrazioni è una scelta poco adatta se serve soltanto una mano in una scheda del browser. Allo stesso modo, un'estensione ben rifinita non sostituisce un agente capace di lavorare in un ambiente Linux dedicato.

Assistenti generalisti e agenti da usare in chat

Scegli un assistente generalista quando il lavoro coinvolge file, ricerche e servizi collegati. Scegli un agente gestibile via chat quando vuoi richiedere quel lavoro da un'app di messaggistica che usi già. L'interfaccia conta: determina dove vedrai risultati, interruzioni e richieste di aiuto.

1. Goose: il primo agente AI per lavorare in locale

Goose è il punto di partenza migliore per chi si occupa di attività operative e vuole un'applicazione desktop per lavorare sui file, fare ricerche e automatizzare attività sotto supervisione. Il repository descrive un agente generalista con app desktop native per macOS, Windows e Linux, oltre a un'interfaccia a riga di comando. Collega i modelli agli strumenti tramite estensioni, anche attraverso Model Context Protocol, o MCP: uno standard che consente a un agente di richiamare uno strumento esterno. Repository di Goose.

Un primo compito utile consiste nel trasformare una cartella di ticket di assistenza esportati in una bozza di report operativo. Fornisci all'agente copie dei file, una descrizione delle categorie che usi e un esempio del report finale. Chiedigli di affiancare gli identificativi dei ticket alle conclusioni. Otterrai così un documento verificabile senza collegarlo al sistema di assistenza in produzione.

Goose è adatto a questo scenario perché l'estensione Developer comprende la modifica dei file e l'esecuzione di comandi shell. La shell è l'interfaccia a comandi del sistema operativo: può eseguire uno script per trasformare un file, senza far calcolare al modello ogni riga durante la conversazione. È una capacità utile per elaborazioni ripetibili sui dati, ma attribuisce anche all'agente ampi poteri sulla macchina. Estensione Developer.

Ideale per: Chi lavora con file locali e cerca un'interfaccia desktop con strumenti configurabili.
Punto di forza: Attività desktop di uso generale, con scelta tra diversi provider di modelli ed estensioni.
Licenza: Apache License 2.0.
Dove funziona: macOS, Windows e Linux; app desktop o CLI.
Modelli: Anthropic, OpenAI, Google, OpenRouter, Ollama e altri provider documentati. Ollama è un software che rende disponibili i modelli sulla propria macchina.
Configurazione: Semplice per l'app desktop e il collegamento a un modello; intermedia quando si aggiungono strumenti esterni e credenziali.
Prezzo: Gratuito e open source; l'accesso ai modelli va fornito a parte.
Prova gratuita: Per il software non serve un periodo di prova.

Il limite da considerare è il potere d'azione sulla macchina locale. La modalità predefinita documentata di Goose è Autonomous, e gli strumenti Developer possono operare con i privilegi del tuo utente. Le modalità con approvazione introducono un passaggio di revisione, ma la documentazione precisa che la classificazione delle azioni in lettura e scrittura non è infallibile. Considera l'approvazione un controllo utile da affiancare a restrizioni sull'accesso a file e account. Permessi di Goose.

Nel progetto pilota sul report di assistenza, valuta se il risultato conserva gli identificativi originali, distingue le informazioni mancanti dai valori pari a zero e lascia intatti i file di origine. Sono criteri di accettazione che stabilisci tu, non risultati promessi da Goose. Se devi ancora ricostruire a mano ogni documento prodotto, semplifica il compito prima di aggiungere altre estensioni.

Verdetto: Scegli Goose se vuoi affiancare un agente nel lavoro sulla tua macchina. Per approfondire configurazione ed estensioni, leggi la guida a Goose AI Agent.

Creare un agente AI gratis: parti da un'app già pronta

Puoi iniziare configurando l'applicazione di Goose. Per provare un'attività circoscritta sui file non è necessario implementare un framework per agenti.

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   Installa l'applicazione desktop

   Segui il collegamento al download per la tua piattaforma nella guida rapida di Goose. Usa l'applicazione già confezionata, a meno che tu non voglia espressamente mantenere una versione compilata dal codice sorgente.

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   Collega un provider di modelli

   Completa la configurazione del provider al primo avvio. Scegline uno che sei già autorizzato a usare con i dati del compito. Predisporre Ollama in locale è una scelta separata su come eseguire il modello: l'installazione desktop non lo fornisce automaticamente.

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   Scegli la modalità dei permessi della sessione

   In Settings, apri Chat e imposta Default Mode su una modalità con approvazione per le nuove sessioni. Quelle già esistenti mantengono l'impostazione corrente; il comando documentato da usare nella sessione è /mode approve. Controlla le estensioni abilitate prima di iniziare.

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   Assegna un compito sui file con un risultato verificabile

   Usa copie di file non sensibili in una cartella di lavoro dedicata. Chiedi una bozza di report con gli identificativi delle fonti e senza modifiche ai file di ingresso. Una cartella dedicata organizza il lavoro; per un isolamento più forte occorre limitare gli accessi dell'account del sistema operativo e degli strumenti.

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   Controlla il risultato prima di ampliare gli accessi

   Confronta il report con i dati originali, esamina i file modificati e annota dove sei dovuto intervenire. Aggiungi un altro strumento soltanto quando il compito già svolto ne dimostra la necessità.

2. Hermes Agent: per le attività ricorrenti che richiedono memoria

Hermes Agent è la soluzione più adatta quando un'attività deve migliorare grazie a contesto salvato e procedure revisionate. Il progetto di Nous Research documenta memoria persistente, ricerca nelle conversazioni, skill riutilizzabili e attività pianificate, con accesso da terminale, desktop e messaggistica. Il vantaggio pratico è la continuità: il compito successivo può partire dalle informazioni e dalle istruzioni conservate dal precedente. Repository di Hermes Agent.

Pensa a un responsabile operativo che prepara ogni settimana un aggiornamento sui fornitori. Il lavoro ricorrente comprende la lettura dei nuovi file, l'applicazione delle stesse definizioni delle categorie e la preparazione di una bozza con le questioni ancora aperte. La memoria può conservare il contesto stabile, mentre una skill può contenere la procedura: quali file leggere, cosa considerare un'eccezione e come strutturare l'aggiornamento finale.

Sono funzioni diverse. Un'informazione come il formato preferito del report appartiene al contesto salvato. Una sequenza come il controllo delle date di consegna mancanti prima di redigere il riepilogo appartiene a una procedura. La documentazione delle skill di Hermes esplicita questa distinzione. Il meccanismo di miglioramento autonomo comprende il salvataggio e la revisione delle procedure; questa descrizione non va interpretata come prova di un aumento garantito dell'accuratezza. Documentazione delle skill.

Ideale per: Attività operative ripetute che beneficiano di contesto persistente e di una procedura verificabile.
Punto di forza: Memoria, skill create dall'agente e consegna programmata tramite un gateway di messaggistica.
Licenza: MIT.
Dove funziona: Linux e Windows, oltre ai Mac con Apple Silicon supportati; macchina locale o server. L'installazione nativa su Windows è documentata.
Modelli: OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Nous Portal ed endpoint personalizzati, compresi server locali come Ollama e vLLM.
Configurazione: Da semplice a intermedia per un pacchetto desktop e un provider; intermedia per messaggistica, pianificazioni e ambiente di esecuzione remoto.
Prezzo: Gratuito e open source; l'accesso ai modelli va fornito a parte.
Prova gratuita: Per il software non serve un periodo di prova.

Il percorso di installazione conta. I pacchetti desktop attuali includono il runtime e le interfacce già compilate; l'installazione iniziale dai sorgenti segue un percorso diverso. Il pacchetto macOS è riservato ad Apple Silicon e la documentazione indica che macOS su Intel non è supportato. Su un server, usa l'installazione documentata da riga di comando e configura il gateway separatamente. Documentazione per l'installazione.

Anche la scelta del modello è esplicita. hermes model seleziona provider e modello, mentre hermes tools controlla gli strumenti abilitati. Ollama in locale si configura tramite un endpoint personalizzato, cioè l'indirizzo del server del modello. Non dare per scontato che siano obbligatori uno specifico account cloud o un determinato modello. Documentazione dei provider.

Il limite è la qualità della procedura. Se un'esecuzione apparentemente utile applica la regola aziendale sbagliata, salvare quel metodo può rendere persistente l'errore. Per l'aggiornamento sui fornitori, chiedi una proposta di skill dopo aver controllato il risultato, poi esamina le istruzioni che l'agente vuole conservare. L'impostazione documentata skills.write_approval può tenere le modifiche alle skill in attesa di revisione; /skills pending e /skills diff mostrano gli aggiornamenti proposti.

Verdetto: Scegli Hermes se la procedura deve sopravvivere alla conversazione. La recensione di Hermes Agent approfondisce memoria, skill e controlli operativi.

3. OpenClaw: quando l'assistente deve essere raggiungibile in chat

OpenClaw è la scelta più adatta quando l'accesso all'assistente tramite messaggistica è centrale nel flusso di lavoro. Il suo Gateway locale, il servizio in background che coordina sessioni e strumenti, si collega a canali come Slack, Discord, Telegram, WhatsApp, Teams e iMessage. Il repository documenta l'installazione su macOS, Linux e Windows. Repository di OpenClaw.

Per un imprenditore che lavora dal telefono, questa interfaccia può essere più comoda di un'app desktop separata da ricordarsi di aprire. Un progetto pilota ragionevole consiste nel richiedere, attraverso un canale privato, una bozza di riepilogo di note operative approvate. Il risultato utile è un riepilogo riconducibile alle fonti, consegnato dove controlli già il lavoro. Inviare il messaggio non collega automaticamente l'assistente a tutti i sistemi aziendali: devi comunque configurare gli strumenti che recuperano il materiale di partenza.

Il Gateway comporta anche una responsabilità operativa. Deve essere in esecuzione su una macchina in grado di svolgere il lavoro. Un portatile si presta all'uso in tua presenza; una macchina dedicata o un server hanno senso se il servizio deve restare disponibile quando il portatile è chiuso. Scegli una configurazione che sai mantenere, compresi aggiornamenti, credenziali dei modelli e collegamenti ai canali.

Ideale per: Chi vuole un assistente persistente raggiungibile tramite messaggistica.
Punto di forza: Un servizio di controllo locale che coordina canali, sessioni e strumenti.
Licenza: MIT.
Dove funziona: macOS, Windows o Linux, su una macchina personale o un server.
Modelli: Provider ospitati e locali, tra cui Anthropic, OpenAI, Google Gemini, OpenRouter, Ollama e LM Studio.
Configurazione: Intermedia: installazione, configurazione iniziale del modello, configurazione del Gateway e collegamento del canale scelto.
Prezzo: Gratuito e open source; l'accesso ai modelli va fornito a parte.
Prova gratuita: Per il software non serve un periodo di prova.

Il programma di installazione può predisporre un runtime Node.js supportato, cioè il software necessario per eseguire l'applicazione. Gli script di installazione avviano la configurazione guidata; installando direttamente il pacchetto si usa openclaw onboard --install-daemon. In seguito, openclaw gateway status verifica il servizio e openclaw dashboard apre la sua Control UI. Controlla che una conversazione funzioni lì prima di aggiungere il collegamento alla messaggistica. Sono i passaggi documentati nel repository, non una promessa sui tempi di installazione.

Il catalogo dei provider di modelli è separato da quello dei canali. Slack è il mezzo con cui parli all'assistente; il provider del modello ne alimenta il ragionamento. Puoi cambiare queste scelte indipendentemente, entro le configurazioni supportate dal progetto. Riferimento sui provider di modelli.

Il limite da valutare sono i poteri attivati da un messaggio in arrivo. Il repository indica che gli strumenti della sessione principale vengono eseguiti sull'host, salvo configurazione di una sandbox, e che per impostazione predefinita i mittenti sconosciuti di messaggi diretti passano dal processo di associazione. L'associazione stabilisce chi può avviare un'attività; non limita i file e gli account raggiungibili da un compito autorizzato. I provider configurati e le piattaforme di messaggistica ricevono comunque i contenuti del compito, anche quando stato e credenziali risiedono sul tuo hardware.

Verdetto: Scegli OpenClaw quando è il luogo in cui avviene la conversazione a determinare se userai l'assistente. Se invece conta soprattutto conservare le procedure, leggi il confronto tra Hermes Agent e OpenClaw.

Agenti per il computer e il browser

Prima del prodotto, scegli l'ambiente in cui l'agente deve operare. Lavorare nel browser già in uso, aprirne uno separato, usare il desktop di un container e controllare lo schermo del tuo computer sono attività sostanzialmente diverse. Uno strumento adatto a una non è automaticamente adatto alle altre.

4. Nanobrowser: per la sessione Chrome o Edge che usi già

Nanobrowser è il punto di partenza più semplice tra queste soluzioni dedicate al browser per chi usa Chrome o Edge. Si installa come estensione, riceve i compiti in un pannello laterale, legge pagine, fa clic, digita e passa da una scheda all'altra. Puoi usarlo senza sostituire il browser abituale o scrivere uno script di automazione. Repository di Nanobrowser.

Chi confronta la documentazione dei fornitori può aprire le pagine pertinenti e chiedere una tabella delle condizioni di consegna, con una fonte accanto a ogni voce. Il repository documenta il salvataggio di risultati come tabelle CSV o report Markdown nella cartella Download. Un criterio di accettazione utile è che ogni condizione estratta rimandi a una pagina e che le informazioni non disponibili restino indicate come tali.

È una soluzione adatta perché il lavoro si svolge già nelle schede. Evita di aggiungere un agente desktop completo soltanto per navigare sui siti. Circoscrivi il compito ai siti pertinenti, soprattutto se nello stesso browser hai effettuato l'accesso ad altre applicazioni aziendali estranee al lavoro.

Ideale per: Leggere pagine web e interagire con esse in un browser Chrome o Edge già in uso.
Punto di forza: Un agente nel pannello laterale, con collegamenti a modelli cloud o locali e permessi configurabili per sito.
Licenza: Apache License 2.0.
Dove funziona: Installazioni supportate di Chrome ed Edge sul tuo computer.
Modelli: Anthropic, OpenAI, Google Gemini, OpenRouter e altri provider cloud documentati; Ollama, LM Studio e server locali compatibili. Il modello deve supportare la chiamata di strumenti.
Configurazione: Semplice con un provider cloud; l'inferenza locale richiede anche la configurazione del server del modello.
Prezzo: Gratuito e open source; l'accesso ai modelli va fornito a parte.
Prova gratuita: Per il software non serve un periodo di prova.

Installa l'estensione dal collegamento al Chrome Web Store presente nel repository, completa la configurazione del provider nella pagina di benvenuto e apri il pannello laterale. In Edge potrebbe essere prima necessario consentire le estensioni provenienti da altri store. La configurazione dei modelli locali richiede un passaggio aggiuntivo per il collegamento: Ollama deve consentire l'origine dell'estensione, mentre in LM Studio va abilitato l'accesso cross-origin. Il repository documenta questi requisiti; avere un server del modello raggiungibile non basta a completare la configurazione.

I controlli sui permessi sono utili, ma hanno dei limiti. Ask è la modalità predefinita e chiede conferma quando rileva inoltri di moduli, invii, eliminazioni e caricamenti. I passaggi che coinvolgono pagamenti, password e concessione di accessi vengono affidati alla persona. Le impostazioni consentono inoltre di autorizzare, chiedere conferma o bloccare le azioni per sito. Il progetto riconosce esplicitamente che l'agente potrebbe non individuare un passaggio che richiede intervento: questi controlli non giustificano quindi l'abbandono della supervisione nelle attività con conseguenze rilevanti.

Verdetto: Scegli Nanobrowser quando il compito inizia e finisce nelle schede del browser. Non è la scelta per applicazioni desktop generiche o per un assistente su server senza interfaccia grafica.

5. Browser Use Desktop: per affidare il lavoro a un browser separato

Browser Use Desktop è un'applicazione autonoma per svolgere attività nel browser in una finestra Chromium separata. Secondo il repository, importa i cookie dal normale browser Chrome per consentire all'agente di usare le sessioni già autenticate e offre una scorciatoia per avviare i compiti. Questa scheda riguarda l'applicazione desktop installabile in browser-use/desktop. Repository di Browser Use Desktop.

La finestra separata è utile quando vuoi distinguere visivamente il lavoro dell'agente dalle schede che stai usando. Puoi chiedergli, per esempio, di raccogliere lo stato di voci approvate da un portale fornitori mentre continui a leggere i relativi documenti. Mantieni il risultato come elenco provvisorio da verificare sul portale. Il vantaggio è disporre di un browser di lavoro separato; la semplice presenza di un'altra finestra non rende sicuro il compito.

I cookie possono veicolare accessi autenticati. Importarli significa che il browser dell'agente potrebbe acquisire i permessi associati a quelle sessioni. Controlla quali account sono coinvolti e parti da un'attività di lettura e preparazione di bozze, senza modificare i dati. Un nuovo processo del browser non equivale a un nuovo account con permessi ridotti.

Ideale per: Chi vuole separare le attività dell'agente dalla normale finestra di navigazione.
Punto di forza: Un'app desktop con ambiente Chromium dedicato e importazione documentata delle sessioni.
Licenza: MIT.
Dove funziona: macOS con Apple Silicon, Windows x64 e Linux, tramite i download documentati.
Modelli: Il README desktop elenca Anthropic tramite abbonamento Claude Code o chiave API, e Codex tramite abbonamento ChatGPT o chiave API.
Configurazione: Da semplice a intermedia: installazione del pacchetto desktop, collegamento di un provider documentato e verifica del collegamento alle sessioni del browser.
Prezzo: Gratuito e open source; l'accesso ai modelli va fornito a parte.
Prova gratuita: Per il software non serve un periodo di prova.

L'elenco dei modelli delimita una scelta importante. L'ecosistema Browser Use comprende altri componenti, ma il supporto in una libreria non dimostra che lo stesso supporto esista nell'app desktop. Se ti serve poter collegare un endpoint locale di tua scelta, il repository di Nanobrowser documenta questa possibilità in modo più esplicito. Per Browser Use Desktop, il punto di partenza corretto è l'elenco dei provider nel README desktop.

La stessa distinzione vale per la distribuzione. Un download desktop fornisce un'app per la macchina su cui viene eseguita. Il fatto che sappia svolgere attività nel browser non la rende un sostituto documentato di un servizio server sempre attivo.

Verdetto: Scegli Browser Use Desktop per un ambiente browser distinto con uno dei provider documentati. Preferisci Nanobrowser se conta di più restare nel browser attuale e avere un supporto esplicito ai modelli locali.

6. Agent Zero: per un ambiente di lavoro Linux completo

Agent Zero è la scelta migliore in questa selezione quando l'agente ha bisogno di un proprio ambiente Linux con file, browser, applicazioni desktop e documenti modificabili. Il progetto si definisce un framework, ma il launcher e l'immagine Docker avviano un agente già pronto con un'interfaccia web. È questo percorso di utilizzo dell'applicazione confezionata a renderlo adatto al confronto. Repository di Agent Zero.

Docker racchiude l'applicazione e le sue dipendenze in un container, un ambiente di esecuzione separato sulla macchina host. Il desktop di Agent Zero si trova al suo interno. Può usare il software Linux installato in quell'ambiente; concedergli l'accesso ai file o al browser del computer host richiede un'ulteriore scelta di configurazione.

Un progetto pilota adatto consiste nel preparare un documento informativo interno modificabile a partire da una raccolta di documenti approvati. Il repository documenta un desktop Linux, un browser integrato e LibreOffice Writer, Calc e Impress per documenti, fogli di calcolo e presentazioni. Chiedi una bozza modificabile con un elenco chiaro delle fonti, poi controlla sia i contenuti sia i file salvati. È una proposta di flusso di lavoro, non il resoconto di una prova svolta per questo articolo.

Ideale per: Attività che beneficiano di un ambiente informatico dedicato, oltre a un semplice pannello di chat.
Punto di forza: Desktop Linux, browser e strumenti per i documenti già confezionati dentro Docker.
Licenza: MIT, verificata nel file di licenza stesso.
Dove funziona: Macchina locale o server in grado di eseguire Docker; A0 Launcher è disponibile per macOS, Windows e Linux.
Modelli: I percorsi documentati per provider ospitati comprendono Anthropic e OpenRouter; quelli locali includono Ollama, LM Studio e vLLM.
Configurazione: Da intermedia a impegnativa: Docker, archiviazione persistente, configurazione dell'applicazione e collegamenti ai modelli.
Prezzo: Gratuito e open source; l'accesso ai modelli va fornito a parte.
Prova gratuita: Per il software non serve un periodo di prova.

A0 Launcher offre il percorso guidato per la macchina personale: verifica Docker, gestisce istanze e porte e si collega a installazioni locali o remote di Agent Zero. Il repository documenta anche un programma di installazione da terminale per i server. Una volta avviata l'interfaccia web, configura consapevolmente i ruoli dei modelli. La guida di installazione distingue tra Chat, Utility ed Embedding: rispettivamente la conversazione principale, attività di supporto come il riepilogo e rappresentazioni numeriche usate per recuperare informazioni correlate. Installazione e configurazione dei modelli.

È una configurazione più articolata della scelta di un solo provider in un'estensione del browser. Si giustifica quando l'ambiente di lavoro serve davvero. Per estrarre informazioni da poche schede è una complicazione superflua.

Il limite da esaminare è il perimetro del container. Il progetto raccomanda di mantenere isolato l'ambiente e di evitare il montaggio dell'intera cartella home. Un montaggio rende una directory dell'host disponibile all'interno del container. Anche A0 CLI Connector, facoltativo, estende deliberatamente l'azione dell'agente alla macchina host: consideralo un'ulteriore concessione di accesso, non un normale prerequisito per il primo compito.

I progetti possono organizzare separatamente istruzioni dei compiti, file, memorie, segreti e scelte dei modelli. Usa questa separazione per assegnare al documento informativo un contesto di lavoro dedicato. Aiuta a organizzare le attività, mentre i limiti di accesso effettivi continuano a dipendere da container, montaggi, account e strumenti configurati.

Verdetto: Scegli Agent Zero quando all'agente serve un ambiente di lavoro che puoi gestire e mantenere. Per un'attività più semplice sui file locali, parti da Goose.

7. UI-TARS Desktop: per controllare visivamente il desktop

UI-TARS Desktop è la scelta specialistica quando il compito richiede di interagire con un'applicazione grafica attraverso schermate, azioni del mouse e input da tastiera. Il repository distingue l'app desktop da Agent TARS, un altro progetto presente nello stesso repository. Segui le istruzioni Desktop quando vuoi operare sull'interfaccia visibile del computer. Repository di UI-TARS Desktop.

È utile quando un'applicazione offre un'interfaccia utilizzabile a schermo, ma nessuna integrazione che tu voglia sviluppare. Un progetto pilota ragionevole consiste nel modificare un'impostazione reversibile in un'app desktop non in produzione e controllare poi una schermata del risultato. Il compito deve avere uno stato finale evidente e un modo per annullare la modifica.

La configurazione richiede un modello visivo-linguistico, capace cioè di interpretare immagini oltre al testo. Il collegamento a un generico modello testuale non basta a garantire la compatibilità con il ciclo di azioni visive dell'applicazione. Il README desktop cita le famiglie di modelli visivi UI-TARS e Seed; la guida rapida illustra la configurazione di un endpoint per un modello UI-TARS.

Ideale per: Compiti supervisionati che richiedono di vedere e usare un'interfaccia desktop.
Punto di forza: Operatori per computer e browser guidati dalle schermate, in un'app desktop installabile.
Licenza: Apache License 2.0.
Dove funziona: I percorsi documentati di installazione desktop locale coprono macOS e Windows.
Modelli: Le famiglie di modelli visivi UI-TARS e Seed documentate; occorre usare la configurazione dell'endpoint specifica per Desktop.
Configurazione: Impegnativa: installare l'app, concedere i permessi di sistema richiesti e configurare un endpoint compatibile.
Prezzo: Gratuito e open source; l'accesso ai modelli va fornito a parte.
Prova gratuita: Per il software non serve un periodo di prova.

Su macOS, la guida richiede i permessi di Accessibilità e Registrazione schermo. Per il modello servono URL di base, chiave API e nome del modello. L'URL di base è l'indirizzo del servizio che risponde alle richieste al modello. L'endpoint può essere remoto anche mentre l'agente controlla il tuo schermo locale: parlare di «operatore locale» non dimostra quindi che le schermate restino sulla macchina. Guida rapida di Desktop.

La stessa guida indica un limite concreto di compatibilità: l'applicazione è pensata per una configurazione con un solo monitor, e più monitor possono far fallire i compiti. Precisa inoltre che il vecchio servizio Remote Operator è stato dismesso. Qui consigliamo l'applicazione locale installabile; il servizio ospitato ritirato non è una scorciatoia disponibile.

Verdetto: Scegli UI-TARS Desktop per un compito concreto da svolgere a schermo sotto la tua supervisione. Per le sole pagine web, parti dalle soluzioni dedicate al browser; per un computer di lavoro Linux separato, scegli Agent Zero.

Agenti AI open source per programmare

8. OpenHands: per il lavoro sul repository

OpenHands Agent Canvas è un centro di controllo installabile per sviluppatori che include l'agente OpenHands: ha licenza MIT, funziona in locale, in Docker o su un server, si configura con modelli supportati da LiteLLM, comprese opzioni Anthropic e OpenAI, e si installa tramite il pacchetto o il percorso Docker documentati. La configurazione è intermedia, il percorso senza sandbox concede un ampio accesso al filesystem e il software è gratuito e open source, con accesso ai modelli a tuo carico. Per una selezione dedicata alla programmazione, consulta la guida agli agenti open source per scrivere codice.

Un agente AI open source installato in locale non garantisce l'inferenza locale

Verifica separatamente dove risiede l'agente, dove vengono eseguite le sue azioni e dove si trova l'endpoint del modello. Installare l'applicazione in locale risponde soltanto alla prima domanda.

Goose, per esempio, può modificare un file locale usando un modello ospitato da un provider. Nanobrowser può funzionare nel browser e inviare i contenuti delle pagine al provider scelto. Agent Zero può eseguire il lavoro dentro Docker e usare un server del modello situato altrove. Sono possibilità di distribuzione documentate, non contraddizioni rispetto alla natura open source dei prodotti.

Un'architettura interamente locale richiede più della scelta di un'app open source. Verifica l'endpoint del modello, poi controlla i servizi di ricerca, i servizi per il browser e gli altri strumenti collegati che possono inviare informazioni altrove. Se un compito richiede il web pubblico, distingui l'accesso al web dall'invio di dati di lavoro privati a un provider di modelli.

Per chi usa l'agente, la domanda pratica è concreta: quali documenti, contenuti delle pagine o schermate usciranno da questa macchina? Rispondi prima di collegare l'agente a documenti riservati. Se l'inferenza locale è obbligatoria, parti da un'applicazione che documenti esplicitamente il server locale che intendi usare, poi verifica l'intero percorso del compito.

Quali agenti AI scegliere per ogni attività?

Scegli Goose se il primo compito consiste nel lavorare sui file sotto supervisione e vuoi un'interfaccia desktop generalista. In questa selezione ha il ruolo iniziale più chiaro: collega un modello, assegna uno spazio di lavoro delimitato e controlla il risultato.

Scegli Hermes Agent se il motivo per adottare un agente è disporre di contesto salvato e procedure riutilizzabili. Scegli OpenClaw se è l'accesso via messaggistica a renderlo parte della giornata lavorativa. Entrambi possono fare più di quanto indicato qui; per decidere, chiediti quale requisito ti mancherebbe per primo.

Scegli Nanobrowser se il lavoro si svolge nel browser che usi già. Scegli Browser Use Desktop se vuoi un browser separato per l'agente e uno dei provider documentati. Le sessioni già autenticate sono comode in entrambi i casi: controlla quindi l'accesso agli account prima di affidare un compito.

Scegli Agent Zero se all'assistente serve un proprio computer Linux con software desktop e file modificabili. Scegli UI-TARS Desktop se il compito richiede espressamente il controllo di un'interfaccia grafica sul computer locale. A distinguerli è l'ambiente in cui vuoi far operare l'agente, non quale dimostrazione sembri più autonoma.

Scegli OpenHands quando il lavoro riguarda il repository. La guida alla programmazione è il luogo adatto per confrontarlo con altri agenti per scrivere codice.

Se non sai definire il risultato, i dati in ingresso consentiti e il punto in cui l'agente deve fermarsi, rimanda la scelta dell'installazione. Mettere questi elementi per iscritto elimina di solito più candidati di una lunga lista di funzionalità.

Le soluzioni da escludere per questo tipo di esigenza

Evita un progetto che ti costringa a costruire l'applicazione che volevi installare. Queste esclusioni riguardano l'adeguatezza alle esigenze di un imprenditore o di chi gestisce attività operative e cerca un agente pronto all'uso.

I framework per agenti AI open source richiedono un confronto a parte

CrewAI e LangGraph rientrano nel confronto tra framework per agenti AI. Sono pertinenti quando vuoi sviluppare un'applicazione basata su agenti. Non soddisfano il requisito di questa selezione: installare un assistente esistente e iniziare ad assegnargli lavoro.

Ollama da solo non basta. Fornisce l'infrastruttura per rendere disponibili i modelli utilizzata da alcuni di questi agenti. Serve comunque l'applicazione che gestisce strumenti, compiti e interazione.

I prodotti disponibili soltanto come servizio ospitato non soddisfano il requisito di eseguire l'agente sulla propria macchina o sul proprio server. Un client scaricabile o una libreria di integrazione open source non dimostrano, da soli, che il runtime effettivo dell'agente sia ospitato su infrastruttura propria.

Il servizio UI-TARS Remote Operator dismesso va escluso dal piano di configurazione. Segui il percorso Desktop locale documentato nel repository attuale.

Infine, evita di attribuire a un progetto le caratteristiche di un altro progetto collegato. L'elenco dei provider di Browser Use Desktop vale per quella specifica applicazione. La configurazione di UI-TARS Desktop è diversa da quella di Agent TARS. Una funzionalità deve essere documentata per l'applicazione che stai installando.

Prima di concedere all'agente accesso ai sistemi aziendali

Assegna al primo agente un compito che possa completare con accessi limitati e un risultato che sai verificare. Per una piccola azienda, una bozza di report ricavata da copie di file esportati è più facile da valutare di una richiesta come «gestisci le attività operative».

Usa uno spazio di lavoro dedicato e, dove opportuno, un account o un container separato. Concedi soltanto gli account e le directory necessari. Un prompt che chiede all'agente di restare in una cartella esprime la tua intenzione; i permessi sui file e la configurazione degli strumenti determinano ciò che può raggiungere. La documentazione sulla sicurezza di Hermes chiarisce particolarmente bene la distinzione tra approvazione dei comandi e limiti dell'ambiente di esecuzione.

Stabilisci i criteri di accettazione prima di avviare il compito: gli identificativi delle fonti devono restare visibili, i file originali devono rimanere intatti, i valori sconosciuti devono essere segnalati e ogni azione esterna richiesta deve fermarsi per una tua revisione. Sono criteri consigliati per il progetto pilota, non garanzie offerte da tutte le applicazioni.

La prima mossa concreta per lunedì è scegliere un'attività ripetitiva, preparare dati di ingresso puliti e installare l'agente più semplice adatto al compito. Confronta il suo risultato con quello che accetteresti da un collega. Amplia gli accessi soltanto quando hai capito il lavoro svolto, le correzioni necessarie e come fermare o annullare l'azione successiva.

Domande frequenti

Esistono modelli AI open source?

Sì. La licenza del modello è distinta da quella dell'agente, e poter scaricare i pesi di un modello non implica automaticamente un uso aziendale senza restrizioni. Controlla la licenza del modello oltre a quella dell'applicazione. Diversi agenti di questa selezione documentano collegamenti a server di modelli locali.

Qual è il ruolo di un agente nell'intelligenza artificiale?

Un agente usa un modello per scegliere le azioni, richiama gli strumenti disponibili, legge i risultati e prosegue verso il completamento di un compito. Per chi lo usa nel lavoro, la differenza importante è che può agire su file o applicazioni entro gli accessi configurati, oltre a restituire testo.

Come si ottiene un agente OpenAI?

Se vuoi sviluppare un'applicazione, l'OpenAI Agents SDK offre un percorso basato sul codice. Se cerchi un assistente installabile, scegli uno dei progetti qui descritti che documenta il supporto a OpenAI e configura il collegamento al provider appropriato.

Le API di OpenAI sono disponibili gratis?

Non dare per scontato che un agente gratuito includa l'accesso gratuito ai modelli OpenAI. Pianifica la spesa in base alle condizioni d'uso attuali del provider e agli eventuali crediti esplicitamente indicati nel tuo account. La pagina ufficiale dei prezzi API è la fonte per le tariffe attuali dei modelli.

Qual è la migliore API AI gratuita?

Per un agente, la compatibilità e il completamento corretto dei compiti contano più di un credito gratuito pubblicizzato. Verifica il supporto alla chiamata di strumenti e, per il lavoro a schermo, alle funzioni visive. Se ti serve l'inferenza locale, scegli un collegamento a modelli locali documentato e valutalo sul tuo compito reale.

Quanto costano le API di ChatGPT?

I costi API dipendono dal modello scelto e dal suo utilizzo; alcuni strumenti prevedono addebiti separati. Per le tariffe consulta la tabella attuale dei prezzi delle API OpenAI. Installare un agente open source non modifica i costi applicati dal provider.

Qual è il modello API di ChatGPT più economico?

Controlla la tabella aggiornata del provider per individuare le tariffe più basse tra i modelli supportati dal tuo agente. Poi confronta i compiti completati, inclusi nuovi tentativi e correzioni: la tariffa di listino più bassa non garantisce il risultato utilizzabile meno costoso. Questo confronto non classifica i prezzi dei modelli.

Quali informazioni non bisogna dare a ChatGPT?

Non inserire nei prompt password, chiavi private o documenti riservati non autorizzati. Con questi agenti, usa le impostazioni documentate per le credenziali e controlla quali file, pagine o schermate riceverà il modello configurato. La sola installazione locale non risponde a questa domanda.

Quale AI costa meno di ChatGPT?

Distingui l'applicazione dell'agente dal collegamento al modello. Le applicazioni qui presentate sono gratuite e open source; i costi dei modelli dipendono dall'accesso scelto. Confronta lo stesso compito, completato in modo accettabile, su modelli supportati diversi, senza interpretare la licenza dell'applicazione come un'indicazione del costo di inferenza.

Usa la checklist per verificare i flussi di lavoro aziendali con l'AI per definire il primo compito, i dati in ingresso consentiti e il risultato che sei disposto ad accettare.