OpenClaw ha rilasciato la versione 2.0 della propria piattaforma open source per agenti AI, introducendo una revisione estesa dell’architettura che interessa installazione, messaggistica, memoria, modelli, automazione, browser, applicazioni native, plugin e sicurezza. L’aggiornamento incorpora oltre 16.000 pull request ed è il più ampio realizzato finora dal progetto. Alla nuova versione hanno contribuito 933 sviluppatori, 569 dei quali per la prima volta, e circa la metà delle pull request complessivamente raccolte dal progetto è confluita direttamente nella release 2.0. Lo sviluppo è stato accompagnato da un rallentamento volontario del ritmo di rilascio: dopo aver pubblicato 106 versioni nell’arco di 230 giorni, il team ha posticipato l’aggiornamento di sette settimane per intervenire sulla struttura di base della piattaforma, sui processi di sviluppo e sulla procedura di distribuzione, con l’obiettivo di ridurre i problemi durante l’upgrade degli utenti esistenti.
Uno degli interventi più rilevanti riguarda Control UI, l’interfaccia di controllo accessibile dal browser. La struttura è stata riprogettata attorno alla conversazione con l’agente e consente ora di gestire nello stesso ambiente file, richieste di approvazione e attività eseguite in tempo reale. È stata inoltre ridotta sensibilmente la quantità di risorse necessarie all’avvio: nei test effettuati in ambiente simulato il numero di richieste JavaScript è passato da 140 a 45, mentre il tempo iniziale di caricamento è sceso da circa 1,6 secondi a 575 millisecondi. Parallelamente sono stati rafforzati i meccanismi di persistenza delle sessioni e dei dati, un aspetto destinato soprattutto agli agenti che eseguono attività prolungate e devono mantenere stato e contesto durante operazioni articolate.
Anche la configurazione iniziale è stata semplificata. OpenClaw 2.0 può rilevare automaticamente sul computer dell’utente abbonamenti già disponibili a ChatGPT o Claude, chiavi API e modelli AI locali, utilizzandoli durante la configurazione senza richiedere di inserirli nuovamente. Prima di completare il setup, il sistema verifica inoltre che il modello selezionato e le relative credenziali funzionino correttamente. La nuova versione aggiunge il supporto a GPT-5.6 e alle relative API, mentre sul fronte dell’esecuzione locale abbandona node-llama-cpp in favore di llama-server gestito, modificando così il livello utilizzato per servire i modelli eseguiti direttamente sull’hardware dell’utente.
La gestione delle sessioni cambia anche a livello di storage. Il precedente sistema basato su file viene sostituito da SQLite, con l’obiettivo di aumentare l’affidabilità nella conservazione e nella gestione delle conversazioni e degli stati di lavoro. OpenClaw introduce inoltre le Shared Cloud Sessions, sessioni cloud condivise pensate per la collaborazione tra più persone. Un utente può invitare altri partecipanti all’interno di una sessione attiva oppure trasferire un’attività mantenendone il contesto già accumulato. Il progetto precisa tuttavia che i controlli di autorizzazione disponibili nelle sessioni condivise non devono essere interpretati come un confine di sicurezza completo o come un sistema di isolamento completo tra tenant.
La sicurezza rappresenta un’altra area centrale della versione 2.0. Il gateway viene ora associato per impostazione predefinita al loopback locale, riducendo l’esposizione automatica verso la rete, mentre nella maggior parte dei canali di chat i messaggi diretti provenienti da mittenti sconosciuti richiedono un codice di pairing prima che possa essere stabilita l’interazione. È stato inoltre introdotto il comando openclaw security audit, che controlla configurazioni quali accesso esterno, ambito di esecuzione degli strumenti, esposizione di rete, controllo del browser e allowlist dei plugin. L’architettura adotta esplicitamente il principio One Trust Boundary Per Gateway, secondo il quale ogni gateway costituisce un singolo confine di fiducia per le interazioni tra agente, ambiente locale, API dei modelli esterni e strumenti collegati.
Il nuovo modello di sicurezza riguarda anche gli attacchi di prompt injection. OpenClaw parte dal presupposto che affidarsi esclusivamente alle protezioni incorporate nei modelli non sia sufficiente, indicando che in determinate condizioni gli attacchi condotti da esseri umani possono superare un tasso di successo dell’80%. Per questo motivo la piattaforma affianca al comportamento del modello ulteriori livelli di enforcement, tra cui policy sull’esecuzione degli strumenti, approvazioni esplicite da parte dell’utente e sandboxing. L’obiettivo è impedire che un contenuto malevolo elaborato dall’agente possa tradursi automaticamente nell’esecuzione di operazioni non autorizzate sull’ambiente locale o sui servizi collegati.
Control UI diventa contemporaneamente un ambiente di lavoro più completo. Al suo interno vengono integrati un editor di file, un pannello basato su Git per esaminare le modifiche, informazioni sullo stato di pull request e pipeline CI, strumenti per ispezionare gli elementi delle pagine web, annotazioni sugli screenshot e un terminale web. Le richieste di autorizzazione compaiono direttamente nella conversazione dalla quale è stata avviata l’attività, evitando di spostarsi in sezioni separate dell’interfaccia, mentre il sistema mantiene uno storico delle approvazioni effettuate negli ultimi 30 giorni. È stato aggiunto anche il comando /btw, che apre una conversazione secondaria mantenendo il contesto di quella principale e consente di porre domande parallele senza interrompere il flusso di lavoro già in corso.
Lo sviluppo della nuova versione è stato accompagnato anche da un cambiamento nel modo in cui il team utilizza la propria piattaforma. Negli ultimi due mesi gli sviluppatori hanno progressivamente spostato il lavoro dai singoli coding harness locali a un agente OpenClaw condiviso, capace di conoscere le attività in corso tra i diversi membri e coordinarne il lavoro. Il progetto descrive questo approccio come una forma di multiplayer coding, nella quale lo stesso agente mantiene una visione condivisa delle attività invece di operare esclusivamente all’interno della sessione isolata di un singolo sviluppatore.
Con OpenClaw 2.0 la piattaforma viene inoltre estesa verso scenari nei quali l’agente collega servizi differenti ed esegue attività che attraversano più applicazioni. Tra gli esempi indicati rientra il monitoraggio dell’email per individuare comunicazioni rilevanti, come appuntamenti scolastici, e inviare automaticamente una notifica attraverso un servizio di messaggistica, oppure l’analisi di un messaggio ricevuto per cercare informazioni correlate all’interno di email e ricevute e successivamente preparare una risposta. L’impostazione è quindi quella di un ambiente di esecuzione nel quale un singolo agente può coordinare dati, applicazioni e strumenti differenti mantenendo il contesto dell’attività.
OpenClaw continua infine a essere sviluppato come progetto open source e mantiene come principio la possibilità per l’utente di scegliere autonomamente modelli, infrastruttura e integrazioni. La piattaforma non impone quindi un unico provider AI o un determinato servizio cloud: l’utente può combinare modelli commerciali accessibili tramite API, sottoscrizioni già disponibili e modelli eseguiti localmente, configurando ed estendendo l’ambiente in funzione delle proprie necessità. La versione 2.0 consolida questa impostazione intervenendo soprattutto sui componenti necessari a rendere più stabile la gestione di agenti persistenti, condivisi e collegati a strumenti esterni.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)