{"id":2386,"date":"2026-04-20T16:44:12","date_gmt":"2026-04-20T16:44:12","guid":{"rendered":"https:\/\/deepinsightai.io\/?p=2386"},"modified":"2026-04-20T16:47:27","modified_gmt":"2026-04-20T16:47:27","slug":"openclaw-hits-160k","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/deepinsightai.io\/it\/openclaw-hits-160k\/","title":{"rendered":"OpenClaw raggiunge le 160.000 stelle - ma i gateway esposti rivelano gravi rischi per la sicurezza"},"content":{"rendered":"

Di recente, OpenClaw ha riscosso un enorme successo.<\/p>\n\n\n\n

In pochi giorni, OpenClaw, l'assistente AI open source con il logo dell'aragosta rossa, ha ottenuto oltre 160.000 stelle su GitHub.<\/p>\n\n\n\n

\"openClaw<\/figure>\n\n\n\n

\u00c8 come un super-dipendente online disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Basta inviare istruzioni tramite strumenti di chat come WhatsApp o Telegram, e lui \u00e8 in grado di gestire automaticamente le e-mail, organizzare i calendari, navigare sul web, gestire i file e persino eseguire codice o portare a termine attivit\u00e0 complesse: un flusso di lavoro che integra perfettamente le moderne pratiche di sviluppo come scrivere correttamente il codice Vibe<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Ma, nonostante la sua popolarit\u00e0, presenta anche numerosi problemi. Oltre alla complessit\u00e0 dell\u2019implementazione e alla scarsa conformit\u00e0, l\u2019aspetto pi\u00f9 criticato \u00e8 la frequente presenza di vulnerabilit\u00e0 di sicurezza.<\/p>\n\n\n\n

Alcuni utenti hanno effettuato ricerche su Shodan e hanno scoperto che molti gateway in esecuzione sulla porta 18789 sono aperti e privi di autenticazione, il che potrebbe comportare l'accesso alla shell, l'automazione del browser e la fuga di chiavi API.<\/p>\n\n\n\n

Infatti, OpenClaw si avvale di un hub Gateway unificato per programmare l\u2019esecuzione di vari strumenti locali o remoti al fine di portare a termine le attivit\u00e0 sopra descritte. Ma \u00e8 proprio qui che risiede il problema. Quando il Gateway non \u00e8 sottoposto a una governance unificata e le chiamate agli strumenti sfuggono al controllo, i rischi per la sicurezza aumentano notevolmente.<\/p>\n\n\n\n

Pertanto, possiamo trarre una conclusione: OpenClaw dimostra un notevole valore innovativo a livello di applicazioni degli agenti ed \u00e8 particolarmente adatto all'esplorazione e alla sperimentazione, ma non \u00e8 ancora adatto agli ambienti di produzione aziendali.<\/p>\n\n\n\n

\"Tweet<\/figure>\n\n\n\n

Il dilemma di OpenClaw mette in luce le esigenze delle aziende in materia di strumenti per gli agenti<\/h2>\n\n\n\n

Il dilemma di OpenClaw riflette anche le reali esigenze degli agenti a livello aziendale: non solo funzionalit\u00e0 potenti, ma anche sicurezza, controllabilit\u00e0, facile integrazione e implementazione scalabile. Questo \u00e8 esattamente il problema che Volcano Engine AgentKit mira a risolvere.<\/p>\n\n\n\n

Volcano Engine AgentKit risolve tre principali criticit\u00e0 legate all\u2019implementazione degli agenti in ambito aziendale: frammentazione degli strumenti, chiamate inefficienti e rischi per la sicurezza. Ci\u00f2 \u00e8 possibile grazie al reverse engineering basato sull\u2019intelligenza artificiale per trasformare i sistemi esistenti, al richiamo preciso degli strumenti e alla governance basati su MCP per ridurre il consumo di token, nonch\u00e9 alla gestione delle risorse delle competenze con un sistema di identit\u00e0 zero-trust.<\/p>\n\n\n\n

Questi vantaggi sono gi\u00e0 stati confermati in casi concreti.<\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, nel settore della vendita al dettaglio, una catena nazionale di negozi si \u00e8 trovata un tempo a dover affrontare un\u2019enorme pressione operativa. Il team del servizio clienti doveva gestire ogni giorno un gran numero di richieste ripetitive e il processo di ricerca delle informazioni era frammentato. Il personale del servizio clienti doveva spesso passare da un sistema all\u2019altro tra pi\u00f9 di 10 sistemi, quali CRM, WMS e OMS, e una singola ricerca poteva richiedere fino a 2 minuti.<\/p>\n\n\n\n

Grazie all\u2019introduzione della soluzione Tools di AgentKit, senza modificare il codice del backend, l\u2019azienda ha utilizzato i servizi MCP per convertire oltre 50 interfacce principali in strumenti intelligenti dotati di descrizioni semantiche. Questa integrazione \u201ca modifica zero\u201d consente all\u2019Agent di comprendere le intenzioni complesse degli utenti proprio come farebbe un dipendente esperto.<\/p>\n\n\n\n

Quando un utente chiede \u201cQuali sono i regali per l\u2019ordine A?\u201d, l\u2019agente scompone automaticamente l\u2019intento e richiama in sequenza gli strumenti di ricerca degli ordini, di inventario in tempo reale e delle regole promozionali, riducendo il tempo di risposta da minuti a secondi. Allo stesso tempo, grazie alla maggiore precisione nelle chiamate agli strumenti, il consumo di token per interazione viene ridotto del 70%.<\/p>\n\n\n\n

La stessa logica \u00e8 stata verificata anche nel settore fintech. Una societ\u00e0 specializzata in pagamenti transfrontalieri ha utilizzato lo Skill Studio di AgentKit per trasformare complesse strategie di conformit\u00e0 e controllo dei rischi in Skills eseguibili. Gli esperti di conformit\u00e0 possono implementare pacchetti di Skills come l\u201c\u201danalisi di raggruppamento delle transazioni transfrontaliere di importo elevato\u201d senza scrivere codice, riducendo i tempi di risposta alle richieste normative da settimane a ore.<\/p>\n\n\n\n

Ma soprattutto, ogni \u201crapporto decisionale\u201d generato dall\u2019Agente in merito alle transazioni sospette contiene una chiara traccia del ragionamento seguito, riducendo notevolmente la pressione derivante dagli audit di conformit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 OpenClaw mette in luce le sfide legate agli strumenti per agenti<\/h2>\n\n\n\n

Visto che gli Agent Tools sono cos\u00ec utili, perch\u00e9 stanno iniziando solo ora a diffondersi negli ambienti aziendali?<\/p>\n\n\n\n

Ci\u00f2 comporta tre sfide di lunga data: la frammentazione degli strumenti, la complessit\u00e0 delle connessioni e la mancanza di trasparenza nella governance.<\/p>\n\n\n\n

Alle aziende non mancano gli strumenti. Al contrario, ce ne sono troppi e regna il caos. Esistono decine di migliaia di API e servizi legacy, con formati diversi, documentazione incompleta e senza standard di interazione unificati.<\/p>\n\n\n\n

Questi strumenti sono collegati ai dati aziendali fondamentali, pertanto non possono essere ignorati. Tuttavia, il protocollo utilizzato dagli agenti per interagire con gli strumenti esterni \u00e8 l\u2019MCP, mentre molti servizi aziendali utilizzano ancora le tradizionali API HTTP. Se si dovesse ricorrere alla ricostruzione manuale, uno per uno, il ciclo di sviluppo potrebbe richiedere mesi, il che non consentirebbe di stare al passo con le esigenze aziendali.<\/p>\n\n\n\n

Anche dopo aver collegato gli strumenti, emerge un altro problema. Quando il numero di strumenti raggiunge una certa dimensione, diventa impossibile stabilire chi stia effettuando quali chiamate, con quali autorizzazioni e se i risultati siano conformi. Le tradizionali chiavi API statiche e i token a lungo termine non consentono di tracciare il processo di chiamata, rendendo impossibile l\u2019audit. Le chiamate degli strumenti diventano una \u201cscatola nera\u201d, cosa che le aziende non possono accettare.<\/p>\n\n\n\n

OpenClaw Context \u2014 Metodologia per la progettazione di strumenti per agenti<\/h2>\n\n\n\n
\"Contesto<\/figure>\n\n\n\n

In risposta a queste sfide, Volcano Engine riassume gli elementi chiave e i metodi per la progettazione degli strumenti nelle cinque fasi del ciclo di vita degli strumenti degli agenti.<\/p>\n\n\n\n

Da questo punto di vista, gli strumenti sono i \u201csensi\u201d e gli \u201carti\u201d che collegano i grandi modelli linguistici, come ad esempio il modello altamente performante Claude Opus 4.7<\/a>, nel mondo reale. Uno strumento per agenti qualificato deve essere un\u2019interfaccia comprensibile, sicura e tollerante ai guasti.<\/p>\n\n\n\n

Durante lo sviluppo, gli sviluppatori dovrebbero sfruttare appieno il sistema di tipi di Python, combinarlo con Pydantic BaseModel per la convalida dei parametri e utilizzare Literal per limitare i valori delle enumerazioni, insieme a valori predefiniti chiari, al fine di impedire in modo radicale che il modello \u201cindovini alla cieca\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n

A livello di progettazione dell'interfaccia, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) non sono in grado di comprendere le API attraverso la documentazione tecnica come i programmi tradizionali. Come si evince dai miglioramenti osservati nel confronto tra Claude Opus 4.7 rispetto a Opus 4.6<\/a>, i modelli si basano in larga misura su descrizioni in linguaggio naturale per decidere come utilizzare gli strumenti. Pertanto, gli sviluppatori devono dedicare notevoli sforzi al perfezionamento delle stringhe di documentazione (Docstring), utilizzando esempi e casi di uso per guidare un corretto passaggio dei parametri e attenendosi al principio della \u201csingola responsabilit\u00e0\u201d, suddividendo le interfacce complesse in strumenti pi\u00f9 piccoli con parametri e responsabilit\u00e0 chiari.<\/p>\n\n\n\n

A livello di orchestrazione, una volta definiti chiaramente gli strumenti MCP, gli sviluppatori devono riflettere su come integrare strumenti indipendenti in flussi di attivit\u00e0. Il principio fondamentale consiste nel raggruppare gli strumenti in base alle attivit\u00e0 e nell\u2019adottare una strategia di \u201cdivulgazione progressiva\u201d per fornire dinamicamente gli strumenti pertinenti in base allo stato di avanzamento dell\u2019attivit\u00e0, evitando cos\u00ec la confusione causata da un eccesso di strumenti.<\/p>\n\n\n\n

Quando gli strumenti entrano in fase di esecuzione, diventa fondamentale dotarli di capacit\u00e0 di autoriparazione. Gli strumenti non dovrebbero generare direttamente eccezioni in caso di errore, ma dovrebbero restituire informazioni strutturate con suggerimenti per la risoluzione, consentendo ai plugin di intercettare gli errori e guidare l'Agent a riprovare automaticamente.<\/p>\n\n\n\n

Per garantire la sicurezza, \u00e8 fondamentale un meccanismo \"Human-in-the-loop\". Le operazioni sensibili devono essere confermate da un operatore umano prima dell'esecuzione. Allo stesso tempo, i metodi di ottimizzazione delle prestazioni, quali le chiamate asincrone e la sintesi dei risultati, possono prevenire efficacemente il sovraccarico di contesto e garantire una risposta rapida anche in caso di attivit\u00e0 complesse.<\/p>\n\n\n\n

OpenClaw vs soluzioni aziendali \u2014 Le tre funzionalit\u00e0 principali di AgentKit<\/h2>\n\n\n\n

La metodologia si occupa di come progettare strumenti efficaci, mentre AgentKit si concentra su come implementarli su larga scala in contesti aziendali.<\/p>\n\n\n\n

AgentKit realizza un nuovo hub Gateway in grado di gestire un traffico ad alta concorrenza, supportare milioni di QPS e risolvere un problema fondamentale: come far s\u00ec che gli agenti comprendano le interfacce legacy aziendali.<\/p>\n\n\n\n

AgentKit Gateway offre un \u201cconvertitore AI\u201d intelligente, che riduce notevolmente le difficolt\u00e0 legate alla trasformazione aziendale basata sull\u2019intelligenza artificiale. Gli utenti possono caricare documenti Swagger\/OpenAPI o codice, e il modello genera automaticamente definizioni degli strumenti conformi agli standard MCP, completando le descrizioni dei parametri mancanti e le spiegazioni relative al loro utilizzo.<\/p>\n\n\n\n

Allo stesso tempo, vengono generati automaticamente dei casi di test per simulare le chiamate dell\u2019Agent e verificare il corretto funzionamento dello strumento e la standardizzazione del formato di ritorno. Dopo la conversione, gli strumenti possono essere caricati a caldo nel Gateway senza modificare il codice di business.<\/p>\n\n\n\n

Questa trasformazione intelligente riduce i costi dell\u201980% rispetto alla ricostruzione manuale. La probabilit\u00e0 che i prompt generati dall\u2019IA vengano compresi correttamente supera il 95%, mentre il tasso di automazione nella conversione delle API storiche in strumenti MCP raggiunge il 90%. La gestione di queste efficienze \u00e8 fondamentale per i bilanci aziendali, proprio come lo \u00e8 valutare attentamente Prezzi di Claude Opus 4.7<\/a> quando si implementano modelli su larga scala.<\/p>\n\n\n\n

Con l'aumentare del numero di strumenti, diventa fondamentale garantire chiamate precise ed efficienti. AgentKit Gateway funge da hub centrale per garantire una gestione unificata a livello di traffico, controllo e dati.<\/p>\n\n\n\n

A livello di traffico, tutte le chiamate \u2014 che siano da agente a MCP, da agente ad agente o da agente a modello \u2014 vengono elaborate in modo uniforme. A livello di controllo, la console del gateway consente di configurare l\u2019instradamento MCP, l\u2019instradamento dei modelli, le strategie di bilanciamento del carico, la limitazione della velocit\u00e0 e la sicurezza. A livello di dati, tutti i metadati relativi agli agenti, compresi quelli relativi a MCP, API e competenze, vengono gestiti in un ciclo di vita unificato.<\/p>\n\n\n\n

Per risolvere i problemi di ridondanza del contesto, elevato consumo di token e \u201callucinazioni\u201d nelle chiamate MCP native, AgentKit introduce un meccanismo di ricerca e richiamo degli strumenti. Gli utenti possono personalizzare le combinazioni di strumenti MCP e utilizzare la ricerca basata su tag per ampliare progressivamente la gamma di strumenti in base a scenari e categorie, migliorando cos\u00ec l\u2019efficienza e la precisione.<\/p>\n\n\n\n

I dati dei test mostrano che, in presenza di carichi di lavoro complessi con oltre 50 strumenti, l'utilizzo dei token diminuisce del 70%. Grazie all'ottimizzazione dello schema, l'accuratezza dei parametri per le chiamate a strumenti complessi raggiunge il 98,5%, mentre la memorizzazione semantica migliora la velocit\u00e0 di risposta del 300%.<\/p>\n\n\n\n

Per migliorare il riutilizzo e la gestione, AgentKit introduce il componente Registry, che consente di gestire in modo centralizzato MCP, Skills e altre risorse.<\/p>\n\n\n\n

Allo stesso tempo, le Skills vengono presentate come risorse digitali fondamentali per le aziende. Sono pienamente compatibili con le Claude Code Skills e offrono al contempo funzionalit\u00e0 di gestione di livello aziendale.<\/p>\n\n\n\n

AgentKit offre una gestione completa del ciclo di vita delle Skills, dallo sviluppo e dal collaudo fino al rilascio e alla disattivazione. Grazie alle funzionalit\u00e0 della piattaforma, la gestione delle Skills \u00e8 suddivisa in generazione, gestione, individuazione ed esecuzione.<\/p>\n\n\n\n

Gli sviluppatori possono utilizzare uno strumento integrato per la creazione di skill per convertire procedure operative standard (SOP), modelli e script in pacchetti di skill riutilizzabili. Questi vengono poi registrati, aggiornati e gestiti per versione nel Centro delle skill, risolvendo cos\u00ec i problemi legati alla condivisione tra team, alla confusione sulle versioni e ai confini poco chiari delle autorizzazioni. Infine, lo Skills Sandbox carica le Skills su richiesta, interagisce con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per il processo decisionale ed esegue le attivit\u00e0 in un ambiente isolato.<\/p>\n\n\n\n

OpenClaw e sicurezza \u2014 Identit\u00e0 e architettura Zero-Trust<\/h2>\n\n\n\n

La sicurezza rappresenta un ostacolo fondamentale per gli agenti che accedono agli ambienti di produzione aziendali.<\/p>\n\n\n\n

Negli scenari di esecuzione autonoma, i rischi derivano dal fatto che gli agenti possono eseguire chiamate a strumenti che coinvolgono pi\u00f9 passaggi e diversi sistemi senza la conferma umana. Un agente fuori controllo potrebbe eseguire pi\u00f9 operazioni sensibili nel giro di pochi secondi, mentre i sistemi di autenticazione tradizionali non sono in grado di tracciare chi abbia avviato la chiamata, in quali condizioni e con quali autorizzazioni.<\/p>\n\n\n\n

AgentKit Identity ridefinisce l'identit\u00e0 e le autorizzazioni durante l'esecuzione. Grazie all'introduzione di Agent Persona e Delegation Chain, applica politiche zero-trust a ogni chiamata agli strumenti, garantendo controllo, tracciabilit\u00e0 e verificabilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Nello specifico, AgentKit sostituisce le chiavi a lungo termine con credenziali temporanee dinamiche e le combina con catene di delega end-to-end per garantire un\u2019autorizzazione granulare.<\/p>\n\n\n\n

La catena di delega associa l'identit\u00e0 dell'utente finale, l'Agent Persona e il contesto della sessione o dell'attivit\u00e0 in una catena di identit\u00e0 verificabile, che viene trasmessa in modo sicuro durante le chiamate agli strumenti.<\/p>\n\n\n\n

Ci\u00f2 garantisce che ogni chiamata allo strumento verifichi l'intera catena di delega, allineando le autorizzazioni all'effettivo esecutore e assicurando il pieno rispetto dei principi del \"minimo privilegio\" e la totale responsabilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Il futuro dopo OpenClaw \u2014 L\u2019evoluzione degli agenti di livello aziendale<\/h2>\n\n\n\n

All'inizio del 2026, l'ondata di agenti innescata da OpenClaw evidenzia la possibilit\u00e0 che gli agenti entrino nel mondo fisico. Tuttavia, quando viene applicata in contesti aziendali, questa possibilit\u00e0 si traduce spesso in notevoli preoccupazioni in materia di sicurezza.<\/p>\n\n\n\n

Sebbene questo progetto open source presenti una visione allettante, la sua architettura di base presenta evidenti carenze in materia di tutela della privacy e controllo delle autorizzazioni, sollevando persino preoccupazioni riguardo a possibili utilizzi illegali all\u2019interno della comunit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Volcano Engine AgentKit propone una soluzione pi\u00f9 completa.<\/p>\n\n\n\n

In qualit\u00e0 di piattaforma di gestione del ciclo di vita degli agenti di intelligenza artificiale (AI) di livello aziendale, AgentKit offre funzionalit\u00e0 infrastrutturali quali ambiente di esecuzione, memoria\/base di conoscenza, strumenti integrati, gateway e gestione delle identit\u00e0, aiutando le aziende a sviluppare, implementare e gestire gli agenti in modo sicuro.<\/p>\n\n\n\n

Grazie a un\u2019architettura zero-trust e a meccanismi dinamici di gestione delle credenziali, AgentKit crea un livello di sicurezza affidabile per ogni chiamata agli strumenti, rendendo i sistemi Agent pi\u00f9 adatti all\u2019implementazione aziendale.<\/p>\n\n\n\n

Sulla base di questa infrastruttura, Volcano Engine lancer\u00e0 assistenti intelligenti di livello aziendale che integrano CUA, MCP e Skills predefinite, insieme a meccanismi di autorizzazione con intervento umano (human-in-the-loop), gestione granulare delle identit\u00e0 e degli accessi (IAM) e spazi di lavoro persistenti. Ci\u00f2 consentir\u00e0 all\u2019intelligenza artificiale di evolversi dagli assistenti personali verso \u201cdipendenti digitali\u201d aziendali responsabili e orientati ai processi.\u201d<\/p>\n\n\n\n

In prospettiva, la concorrenza tra gli agenti si sposter\u00e0 dall\u2019intelligenza alle catene di strumenti. I modelli di grandi dimensioni forniscono le basi per il ragionamento, mentre gli strumenti per agenti pronti per la produzione determinano il livello di implementazione aziendale.<\/p>\n\n\n\n

Ci\u00f2 di cui le aziende hanno bisogno \u00e8 un hub di governance come AgentKit, in grado di unificare traffico, controllo e dati, trasformando le capacit\u00e0 digitali esistenti in risorse che gli agenti possano utilizzare in modo flessibile e definendo nuove regole competitive nell'era guidata dall'intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n

Domande frequenti: OpenClaw \u2014 Casi d'uso, sicurezza, costi e domande chiave<\/h2>\n\n\n\n

A cosa serve OpenClaw?<\/h4>\n\n\n\n

OpenClaw viene utilizzato per automatizzare attivit\u00e0 della vita quotidiana tramite comandi inviati tramite chat. \u00c8 in grado di gestire le e-mail, i calendari, navigare sui siti web, organizzare i file ed eseguire codice, funzionando come un agente IA attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7.<\/p>\n\n\n\n

OpenClaw \u00e8 la stessa cosa di ClawdBot?<\/h3>\n\n\n\n

No. OpenClaw \u00e8 il framework open source per agenti di intelligenza artificiale, mentre il termine \u201cClawdBot\u201d si riferisce solitamente a un\u2019istanza implementata o a una versione creata dall\u2019utente basata su OpenClaw.<\/p>\n\n\n\n

L'uso di OpenClaw \u00e8 sicuro?<\/h3>\n\n\n\n

Non del tutto. OpenClaw presenta alcuni rischi noti per la sicurezza, tra cui gateway esposti privi di autenticazione, che possono portare alla fuga di chiavi API, all\u2019accesso alla shell e al controllo non autorizzato. \u00c8 pi\u00f9 sicuro per i test che per l\u2019uso in produzione.<\/p>\n\n\n\n

OpenClaw \u00e8 gratuito o a pagamento?<\/h3>\n\n\n\n

OpenClaw \u00e8 gratuito e open source. Tuttavia, per utilizzarlo potrebbero essere necessari servizi a pagamento quali API per modelli di intelligenza artificiale, hosting cloud o strumenti di terze parti.<\/p>\n\n\n\n

Quanto costa gestire OpenClaw?<\/h3>\n\n\n\n

I costi dipendono dall'utilizzo. Le spese principali includono le chiamate API, l'infrastruttura server e i flussi di lavoro automatizzati. Un utilizzo leggero pu\u00f2 costare pochi dollari, mentre i carichi di lavoro intensi possono comportare costi molto pi\u00f9 elevati.<\/p>\n\n\n\n

In cosa consiste la regola 30% nell'ambito dell'intelligenza artificiale?<\/h3>\n\n\n\n

La regola 30% suggerisce che l'intelligenza artificiale sia in grado di automatizzare in modo affidabile circa 30% delle attivit\u00e0 strutturate o ripetitive, mentre il lavoro rimanente richiede ancora il giudizio, la supervisione e la convalida da parte dell'uomo.<\/p>\n\n\n\n

Esiste una versione gratuita di OpenClaw?<\/h3>\n\n\n\n

S\u00ec. La versione base di OpenClaw \u00e8 gratuita. Eventuali costi aggiuntivi derivano esclusivamente dai servizi e dall'infrastruttura che si sceglie di utilizzare insieme ad essa.<\/p>\n\n\n\n

Quanto costa gestire OpenClaw?<\/h3>\n\n\n\n

I costi tipici includono:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Utilizzo delle API dei modelli di IA<\/li>\n\n\n\n
  • Risorse cloud o server locale<\/li>\n\n\n\n
  • Integrazioni e strumenti opzionali
    Il costo totale varia notevolmente a seconda delle dimensioni e dell'utilizzo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    OpenClaw richiede un abbonamento?<\/h3>\n\n\n\n

    No. OpenClaw di per s\u00e9 non richiede un abbonamento, ma molti servizi di supporto (come le API di intelligenza artificiale o le piattaforme cloud) potrebbero applicare costi in base all'utilizzo o a piani di abbonamento.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Recently, OpenClaw has become extremely popular. In just a few days, this open-source AI assistant with a red lobster logo, OpenClaw, has gained more than 160,000 stars on GitHub. It is like a 24\u00d77 online super employee. You only need to send instructions through chat tools such as WhatsApp or Telegram, and it can automatically […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2393,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"%%post_title%%","_seopress_titles_desc":"OpenClaw hits 160K+ stars fast, but exposed gateways and zero-auth risks raise serious concerns. 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