NanoCo AI ha ottenuto un finanziamento seed da 12 milioni di dollari per accelerare lo sviluppo di “NanoClaw”, una piattaforma agentica progettata per affrontare uno dei problemi emergenti più critici dell’AI enterprise: la sicurezza operativa degli agenti autonomi con accesso ai sistemi aziendali. L’investimento è stato guidato da Valley Capital Partners con la partecipazione di Docker, Vercel e Monday.com. Tra gli angel investor figurano anche personalità note del settore AI, incluso Clem Delangue.
Il progetto NanoClaw nasce come alternativa architetturale a OpenClaw, framework agentico che aveva attirato attenzione per la sua capacità di collegare modelli AI direttamente ai computer degli utenti, ai servizi cloud e alle credenziali operative. Tuttavia, proprio questo approccio aveva sollevato forti preoccupazioni di sicurezza, perché gli agenti potevano accedere direttamente a file system, account, email e ambienti cloud con privilegi molto estesi.
NanoCo ha deciso di affrontare il problema non tramite semplici limitazioni applicative o prompt di sicurezza, ma intervenendo direttamente sull’architettura infrastrutturale degli agenti. L’idea centrale è che un agente AI non dovrebbe mai operare direttamente sul sistema reale dell’utente, ma esclusivamente all’interno di ambienti completamente isolati. Per questo motivo tutti gli agenti NanoClaw vengono eseguiti in sandbox microVM basate su Docker. In pratica, ogni agente lavora all’interno di un container separato dal sistema host, limitando drasticamente il rischio che possa accedere liberamente a dati sensibili o compromettere l’infrastruttura aziendale.
La gestione delle credenziali rappresenta un altro elemento chiave della piattaforma. A differenza di molti agenti autonomi attuali, NanoClaw non passa direttamente agli agenti token API, accessi cloud o permessi amministrativi. Le operazioni sensibili vengono invece filtrate attraverso un gateway separato sviluppato in Rust chiamato “OneCLI”. Questo layer verifica le richieste e richiede approvazione esplicita dell’utente per azioni critiche come cancellazione di email, modifica di ambienti cloud o operazioni amministrative ad alto rischio.
Il fondatore Gabriel Cohen ha descritto il sistema come un modello simile a un nuovo dipendente competente che può preparare autonomamente una bozza operativa, ma non può eseguire azioni definitive senza autorizzazione del responsabile umano. L’obiettivo è costruire agenti realmente utili per workflow enterprise senza concedere autonomia illimitata ai modelli AI.
Uno degli aspetti che ha attirato maggiore attenzione nella community tecnica è la semplicità dell’architettura. Secondo NanoCo, la logica principale del sistema sarebbe composta da circa 500 righe di codice TypeScript verificabili manualmente dagli sviluppatori. Il confronto viene spesso fatto con OpenClaw, che avrebbe invece una codebase superiore alle 400.000 linee di codice. La strategia di NanoCo punta quindi anche a ridurre la superficie di attacco e aumentare auditabilità e trasparenza dell’infrastruttura agentica.
Il progetto ha registrato una crescita estremamente rapida subito dopo la pubblicazione iniziale. Gabriel Cohen ha dichiarato che le prime offerte di investimento sarebbero arrivate meno di sei settimane dopo la scrittura del codice iniziale, mentre una proposta di acquisizione da circa 20 milioni di dollari sarebbe stata rifiutata nelle prime fasi del progetto.
La diffusione del framework è stata accelerata anche dal supporto pubblico di figure influenti dell’ecosistema AI come Andrej Karpathy. Ulteriore visibilità è arrivata quando il ministro degli Esteri di Singapore, Vivian Balakrishnan, ha definito NanoClaw il proprio “secondo cervello” in un post diventato rapidamente virale.
Attualmente il progetto avrebbe superato i 250.000 download e circa 29.000 stelle su GitHub. L’obiettivo commerciale di NanoCo non è però limitato ai chatbot o agli assistenti conversazionali tradizionali. L’azienda vuole costruire “assistenti AI professionali” profondamente integrati nei workflow enterprise attraverso strumenti come Slack e Microsoft Teams.
Il sistema è progettato per apprendere progressivamente il contesto operativo dell’utente tramite email, documenti, meeting e cronologia lavorativa, costruendo una memoria persistente di lungo termine. Internamente questo approccio viene definito “LLM Wiki”: l’idea è che l’agente accumuli conoscenza strutturata su progetti, ruoli, processi e stile di lavoro dell’utente, andando oltre il classico paradigma domanda-risposta.
NanoCo ha inoltre confermato che manterrà una strategia completamente open source. Il framework viene distribuito con licenza MIT, permettendo a chiunque di modificarlo, utilizzarlo e integrarlo commercialmente. La monetizzazione dell’azienda sarà invece focalizzata sui servizi enterprise: deployment gestiti, manutenzione infrastrutturale, orchestrazione sicura degli agenti e sistemi avanzati di governance per grandi organizzazioni.