NanoCo ha integrato NanoClaw con Slack introducendo un sistema che permette di creare direttamente all’interno della piattaforma interi gruppi di agenti AI autonomi, ciascuno dotato di una propria identità, competenze specifiche, memoria, istruzioni, strumenti e autorizzazioni. L’elemento centrale dell’integrazione non è semplicemente la presenza di un assistente AI in Slack, ma la possibilità per un agente già operativo di generare altri agenti attraverso una normale richiesta conversazionale. Un utente può quindi chiedere al proprio agente di creare, ad esempio, un revisore del codice, un agente per i test, un responsabile di prodotto oppure un gruppo incaricato di analizzare contenuti da prospettive differenti. I nuovi agenti compaiono come entità separate nell’ambiente Slack, con nome, avatar generato e identità propria, possono essere menzionati singolarmente e possono a loro volta comunicare tra loro. NanoCo prevede che questo modello possa trasformare progressivamente i membri dei team aziendali in gestori di gruppi di agenti specializzati.
NanoClaw mantiene anche in questa configurazione l’impostazione open source e self-hosted che caratterizza il progetto. Gli agenti continuano infatti a essere eseguiti sull’infrastruttura del cliente, che può essere una macchina locale oppure una macchina virtuale nel cloud, mentre Slack rappresenta uno dei canali attraverso cui vengono raggiunti. La connessione utilizza Socket Mode e NanoCo dichiara di non conservare i token Slack assegnati agli agenti, che rimangono sulla macchina dell’utente. L’integrazione richiede una prima autorizzazione dello spazio di lavoro, ma dopo questo passaggio NanoClaw può creare ulteriori agenti come bot Slack indipendenti senza obbligare l’utente a ripetere manualmente ogni volta la tradizionale procedura di configurazione di un’app Slack. La scheda Home dell’app consente inoltre di visualizzare gli agenti associati allo spazio di lavoro, revocarne singolarmente l’accesso oppure scollegare completamente il workspace.
Il processo parte comunque dall’installazione dell’ambiente NanoClaw. Il progetto viene clonato e configurato tramite lo script nanoclaw.sh, che verifica l’ambiente, installa o controlla le dipendenze necessarie, crea il container dell’agente, configura le credenziali e collega il primo canale di messaggistica. Slack rientra tra i canali supportati insieme, tra gli altri, a Telegram, WhatsApp, Discord, Microsoft Teams, iMessage, Google Chat, Matrix, Webex e GitHub. Nell’attuale procedura dedicata a Slack, l’utente assegna un nome all’agente, avvia la connessione con Slack, esegue l’autenticazione e autorizza NanoClaw nello spazio di lavoro. A quel punto il primo agente può iniziare a comunicare direttamente attraverso Slack e diventare il punto di partenza per la creazione degli agenti successivi.
La differenza rispetto a un normale sistema multi-agente risiede soprattutto nella persistenza e nella separazione delle identità. Gli agenti creati non vengono trattati come sub-agenti temporanei destinati a scomparire dopo l’esecuzione di un compito, ma come collaboratori persistenti dotati di un proprio ruolo e di un contesto specifico. NanoClaw v2 è progettato per gestire più agenti e più conversazioni parallele, mantenendo ogni agente all’interno di un container Linux isolato e consentendo loro di instradare attività gli uni verso gli altri. Un singolo sistema può quindi comprendere, ad esempio, un agente incaricato dell’implementazione, uno dedicato ai test, uno alla revisione del codice e uno alla gestione del prodotto, evitando che ogni funzione debba essere concentrata nello stesso modello e nello stesso contesto operativo.
La creazione dei nuovi agenti avviene attraverso strumenti accessibili all’agente principale, che può definire istruzioni, personalità, competenze e strumenti disponibili e successivamente inserirli in ambienti di lavoro condivisi. Gli agenti possono utilizzare Slack Canvas per mantenere informazioni operative come attività, decisioni e deliverable e possono collaborare sia con gli utenti umani sia con gli altri agenti presenti nello stesso spazio. Il sistema è stato progettato anche per evitare cicli di conversazione incontrollati tra bot: gli agenti possono essere configurati affinché reagiscano quando vengono esplicitamente menzionati, mentre gli elementi di lavoro presenti nei Canvas possono essere ricondotti all’agente incaricato di gestirli. La descrizione ufficiale dell’integrazione specifica inoltre che gli agenti possono lavorare in stanze condivise mantenendo aggiornato un Canvas comune.
In un team di sviluppo software, ad esempio, un utente può chiedere all’agente principale di creare un responsabile di prodotto, un architetto, un agente di implementazione, un revisore del codice e un agente dedicato ai test. Ognuno può ricevere strumenti differenti: l’agente di test può avere accesso a un ambiente di prova, quello di revisione può utilizzare procedure specifiche per il controllo del codice, mentre l’agente di prodotto può raccogliere e organizzare feedback degli utenti. Se durante un’attività emerge un’ambiguità, l’agente di implementazione può rivolgersi direttamente a quello responsabile dell’architettura o del prodotto invece di concentrare tutte le decisioni in un unico agente generalista. Lo stesso schema può essere applicato a funzioni diverse dallo sviluppo software, come marketing, contenuti, social media, outreach, SEO e analisi dei dati.
Il modello può inoltre essere esteso dagli agenti specializzati ai singoli dipendenti. Ogni persona può disporre di un proprio agente persistente, capace di rappresentarne parte del contesto operativo e di comunicare con gli agenti appartenenti ad altri colleghi. Le regole di accesso restano definibili dall’organizzazione o dall’utente: un agente può, per esempio, rispondere autonomamente ad alcune richieste oppure richiedere l’approvazione umana prima di comunicare determinate informazioni. NanoClaw supporta infatti meccanismi di routing, autorizzazioni e approvazione umana che consentono di distinguere tra attività eseguibili direttamente e operazioni sensibili. L’obiettivo è creare una struttura nella quale gli agenti svolgano funzioni distribuite e possano delegarsi attività senza perdere la supervisione umana sulle operazioni che richiedono controllo.
La collaborazione non è limitata a Slack. L’architettura multicanale di NanoClaw consente allo stesso agente di essere raggiungibile attraverso più piattaforme mantenendo un unico workspace e una memoria condivisa, pur separando le singole sessioni di conversazione. Un agente può quindi essere disponibile contemporaneamente su Slack, Telegram o WhatsApp e utilizzare gli stessi file, strumenti e conoscenze persistenti, senza trasformare tutte le conversazioni in un unico flusso. NanoClaw permette anche configurazioni differenti per ciascun canale: si possono creare gruppi di agenti completamente separati, mantenere lo stesso agente con sessioni distinte oppure far convergere più canali all’interno della stessa sessione. Per impostazione predefinita, un agente può recuperare il contesto relativo alle proprie sessioni, ma non accede automaticamente alle sessioni private appartenenti a un altro agente.
L’isolamento rimane uno degli elementi strutturali del progetto. Ogni agente opera all’interno di un container che limita l’accesso al filesystem alle sole risorse esplicitamente montate, mentre l’architettura utilizza OneCLI per evitare che le credenziali permanenti vengano inserite direttamente nei container. Le operazioni sensibili possono essere sottoposte ad approvazione umana prima dell’utilizzo delle credenziali necessarie. NanoClaw può essere eseguito con differenti provider e modelli, permettendo alle organizzazioni di scegliere l’LLM in funzione delle prestazioni, dei costi o dei requisiti infrastrutturali. La documentazione attuale indica Claude Code come configurazione predefinita, ma prevede anche alternative quali Codex, OpenCode e modelli locali eseguiti attraverso Ollama.
NanoClaw nasce proprio come alternativa più compatta e controllabile a framework di agenti più estesi. Il progetto, distribuito con licenza MIT, era stato inizialmente concepito per eseguire un agente personale all’interno di un ambiente isolato invece di permettergli di operare direttamente sul sistema host. La sua evoluzione ha progressivamente spostato l’attenzione verso scenari aziendali e multi-agente, mantenendo tuttavia il principio di una base di codice sufficientemente contenuta da poter essere compresa e modificata direttamente dai team che la adottano. L’attuale versione presenta un’architettura a processo singolo combinata con container isolati e un sistema nel quale messaggi, attività pianificate e comunicazioni tra agenti vengono trattati attraverso lo stesso modello di inbox e outbox.
La componente aziendale del progetto è stata sviluppata da NanoCo, fondata da Gavriel Cohen e Lazer Cohen. Nel maggio 2026 la società ha raccolto 12 milioni di dollari in un seed round guidato da Valley Capital Partners, con la partecipazione, tra gli altri, di Docker, Vercel e monday.com. L’impostazione commerciale prevede il mantenimento di NanoClaw come progetto open source affiancato da implementazioni gestite e infrastrutture destinate alle organizzazioni. NanoCo dichiara che il progetto ha superato i 250.000 download e le 30.000 stelle su GitHub. L’integrazione Slack destinata alla community non prevede un costo specifico applicato da NanoCo, anche se rimangono naturalmente a carico dell’organizzazione i costi dell’infrastruttura utilizzata e dell’inferenza dei modelli.
L’espansione su Slack si inserisce inoltre in un cambiamento più ampio della piattaforma di Salesforce, che sta rendendo possibile l’ingresso di agenti esterni con identità proprie e procedure di configurazione più automatizzate. Slack supporta già differenti sistemi di agenti AI, compresi quelli basati su ChatGPT, Claude e Agentforce. NanoClaw si distingue però per il provisioning ricorsivo degli agenti: dopo aver collegato l’ambiente NanoClaw al workspace, un agente già presente nella conversazione può creare autonomamente altri agenti specializzati, assegnare loro ruoli e strumenti e renderli disponibili come entità Slack indipendenti. Non è quindi necessario progettare e configurare ogni singolo collaboratore digitale in un ambiente esterno prima della sua introduzione nel workspace.
Rispetto a sistemi come Claude, ChatGPT Workspace Agents o Agentforce, la differenza principale riguarda proprio il punto nel quale avviene la creazione. Queste piattaforme consentono già di utilizzare agenti specializzati e persistenti all’interno di Slack, ma normalmente prevedono che l’agente venga prima configurato attraverso strumenti amministrativi o builder dedicati e successivamente distribuito nel workspace. NanoClaw permette invece all’utente di richiedere la creazione di nuovi collaboratori direttamente all’agente con cui sta già parlando, lasciando che sia quest’ultimo a definire e predisporre il nuovo agente. Ogni nuova istanza mantiene una propria identità Slack e continua a essere eseguita sull’infrastruttura controllata dal cliente.
La maggiore autonomia nella creazione comporta però anche un trasferimento di responsabilità verso chi gestisce l’infrastruttura. NanoClaw privilegia infatti self-hosting, modificabilità del codice e separazione degli agenti, mentre sistemi completamente gestiti possono concentrare maggiormente autorizzazioni, limiti di spesa, auditing e configurazione all’interno della piattaforma del fornitore. La scheda Slack di NanoClaw mantiene comunque i normali controlli di approvazione delle app previsti dal workspace e specifica che l’architettura utilizza sandbox, assenza di credenziali permanenti all’interno degli agenti e approvazione umana per le attività sensibili. La diffusione di team composti da numerosi agenti rende quindi centrali non solo la facilità con cui vengono generati nuovi collaboratori, ma anche la gestione delle relative autorizzazioni, della memoria, dell’accesso agli strumenti e dei costi operativi.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)