Il \u201cpiccolo gambero\u201d si \u00e8 raffreddato?<\/p>\n\n\n\n
OpenClaw, diventato improvvisamente popolare in Cina all'inizio del 2026, sembra essersi gi\u00e0 raffreddato.<\/p>\n\n\n\n
Alcuni amici intorno a me, che erano soliti stare svegli tutta la notte per modificare OpenClaw, lo hanno silenziosamente messo da parte. Questo progetto, che un tempo si diceva fosse esploso su GitHub a una velocit\u00e0 raramente vista prima, ora \u00e8 quasi sceso al punto di congelamento in termini di attenzione.<\/p>\n\n\n\n
Forse OpenClaw ha gi\u00e0 terminato la sua missione storica.<\/p>\n\n\n\n
\u00c8 arrivato come un uragano e, per la prima volta, ha davvero spinto il paradigma dell'agente nell'opinione pubblica. Ha fatto capire a molti una cosa: l'intelligenza artificiale non \u00e8 solo un chatbot che parla con voi. Pu\u00f2 anche prendere l'iniziativa e aiutarvi a svolgere il vostro lavoro.<\/p>\n\n\n\n
Ma OpenClaw non \u00e8 diventato Linux.<\/p>\n\n\n\n
Ha corso troppo velocemente. Prima di avere il tempo di costruire barriere di codice profonde e un forte ecosistema, era gi\u00e0 stato spinto sulla spiaggia.<\/p>\n\n\n\n
Quindi, per le persone che hanno davvero bisogno di Agenti per migliorare la produttivit\u00e0, quale nuovo strumento stanno utilizzando ora?<\/p>\n\n\n\n
Recentemente, un sistema operativo ad agenti intelligenti chiamato PilotaDeck<\/strong> \u00e8 stato tranquillamente messo online dalla comunit\u00e0. \u00c8 stato sviluppato e reso open source dal Laboratorio THUNLP dell'Universit\u00e0 Tsinghua, da ModelBest, OpenBMB e AI9stars.<\/p>\n\n\n\n Se OpenClaw \u00e8 un \u201cgiocattolone\u201d geek-romantico, allora questo \u201cstudente di punta della Tsinghua\u201d \u00e8 pi\u00f9 simile a un cockpit di collaborazione tra agenti<\/strong> per una reale produttivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n Cosa rende PilotDeck diverso da quei primi agenti che hanno solo assaggiato la superficie?<\/p>\n\n\n\n Esaminiamo alcuni test molto diretti.<\/p>\n\n\n\n Abbiamo aperto due WorkSpace contemporaneamente. Uno \u00e8 stato utilizzato per creare un gioco e l'altro per la visualizzazione dei dati.<\/p>\n\n\n\n Poi li abbiamo fatti correre insieme, per vedere se potevano reggere.<\/p>\n\n\n\n Nel primo WorkSpace abbiamo inserito una frase:<\/p>\n\n\n\n \u201cRealizzare un piccolo gioco di simulazione gestionale per un negozio di t\u00e8 al latte. Dovrebbe avere sistemi di acquisto, prezzi e code. I clienti decideranno se acquistare o meno in base al prezzo e alla reputazione\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n Dopo l'inserimento del prompt, PilotDeck ha generato un piano molto dettagliato per il gioco di simulazione del negozio di t\u00e8 al latte.<\/p>\n\n\n\n Ha scomposto il ciclo centrale del design del gioco, ha progettato una linea di prodotti con 5 tipi di t\u00e8 al latte e ha creato anche il sistema di acquisto, il sistema dei prezzi, il sistema dei clienti e delle code, il sistema finanziario e cos\u00ec via.<\/p>\n\n\n\n Per quanto riguarda la parte tecnica, aveva gi\u00e0 pianificato in anticipo un nuovo layout dell'interfaccia utente in stile tessera, e aveva scritto i moduli JS chiave e le fasi di implementazione.<\/p>\n\n\n\n Alla fine, il gioco del negozio di t\u00e8 al latte pu\u00f2 essere giocato online.<\/p>\n\n\n\n Il secondo WorkSpace \u00e8 andato in una direzione completamente diversa.<\/p>\n\n\n\n \u201cEcco un gruppo di dati sul finanziamento delle aziende di AI a livello globale. Aiutatemi a costruire un cruscotto interattivo di visualizzazione dei dati. Dovrebbe avere effetti di animazione e il passaggio del mouse dovrebbe mostrare i dettagli\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n In questo compito, PilotDeck ha utilizzato quattro grafici per mostrare le prime 10 aziende per importo totale di finanziamento, la quota di finanziamento di Nord America \/ Europa \/ Asia, e la distribuzione delle tracce di AI generale \/ AI aziendale \/ AI generativa.<\/p>\n\n\n\n Il cruscotto di visualizzazione finale ha mostrato chiaramente i dati di finanziamento delle aziende di IA nelle diverse regioni.<\/p>\n\n\n\n I due compiti sono stati eseguiti contemporaneamente.<\/p>\n\n\n\n Uno era la scrittura della logica di gioco.<\/p>\n\n\n\n L'altro disegnava grafici.<\/p>\n\n\n\n Non hanno interferito l'uno con l'altro.<\/p>\n\n\n\n Poi abbiamo aggiunto un altro compito puramente ludico.<\/p>\n\n\n\n \u201cCreare un test sulla personalit\u00e0 dei programmatori con 10 domande. Dovrebbe verificare che tipo di personalit\u00e0 di programmatore sei, e includere una pagina di risultati e una scheda di condivisione\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n PilotDeck ha generato 10 domande a scelta multipla molto simili a scene di sviluppo reali. Ha suddiviso i risultati in 6 tipi:<\/p>\n\n\n\n Architetto \ud83c\udfdb\ufe0f \/ Traslocatore di mattoni \ud83e\uddf1 \/ Perfezionista \u2728 \/ Mago \ud83e\uddd9 \/ Evangelista \ud83d\udce3 \/ Filosofo \ud83e\udd14<\/p>\n\n\n\n Lo stile visivo ha utilizzato il tema scuro di GitHub e il carattere monospaziato JetBrains Mono. L'atmosfera \u00e8 fortemente tecnologica.<\/p>\n\n\n\n Dopo aver completato le 10 domande, il risultato finale ha mostrato che ero effettivamente un Brick Mover.<\/p>\n\n\n\n Da un gioco gestionale, a un cruscotto di dati, a una piccola app sociale, la gamma \u00e8 onestamente un po' ridicola.<\/p>\n\n\n\n Ma in PilotDeck ogni progetto \u00e8 un WorkSpace indipendente. Ognuno di essi esegue la propria attivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n Una volta terminati i compiti, abbiamo fatto qualcosa di pi\u00f9 interessante.<\/p>\n\n\n\n Abbiamo aperto i pannelli Memoria dei due progetti separatamente.<\/p>\n\n\n\n Nel progetto del negozio di t\u00e8 al latte, la memoria memorizzava la logica di gioco, lo stile dell'interfaccia utente e i parametri di gioco.<\/p>\n\n\n\n Nel progetto del cruscotto dati, la memoria ha memorizzato i tipi di grafico, gli schemi di colore e la logica di elaborazione dei dati.<\/p>\n\n\n\n Non c'era un solo pezzo di memoria mescolato tra i due.<\/p>\n\n\n\n Questa \u00e8 probabilmente la differenza fondamentale tra PilotDeck WorkSpace e molti altri strumenti.<\/p>\n\n\n\n Claude Cowork ha introdotto Projects per l'isolamento dei progetti e anche Cursor ha Workspace. Ma il loro isolamento \u00e8 ancora pi\u00f9 simile a \u201ccartella + regole\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n La memoria \u00e8 difficile da vedere e da modificare. Le competenze non si evolvono realmente man mano che vengono utilizzate. E non \u00e8 molto chiaro quale progetto abbia speso quanti costi.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck costruisce una \u201ccabina di lavoro\u201d completa per ogni progetto. All'interno di questa cabina, ci sono tre strati.<\/p>\n\n\n\n I file che appartengono a questo progetto e quelli generati dall'IA sono chiaramente separati.<\/p>\n\n\n\n La memoria di progetto registra la definizione e l'avanzamento del progetto.<\/p>\n\n\n\n Collaboration Feedback registra le vostre preferenze.<\/p>\n\n\n\n Tutti possono essere visualizzati, modificati e risalire alle loro fonti.<\/p>\n\n\n\n L'app store Skill pu\u00f2 installare le competenze nel WorkSpace corrispondente con un solo clic.<\/p>\n\n\n\n Ad esempio, installare Altri WorkSpace possono essere cartelle e regole statiche.<\/p>\n\n\n\n Il WorkSpace di PilotDeck \u00e8 pi\u00f9 simile a un ambiente di vita completo per l'IA.<\/p>\n\n\n\n Gli strumenti per agenti hanno un segreto aperto.<\/p>\n\n\n\n Sono molto comodi da usare, ma quando esce la fattura pu\u00f2 essere spaventoso.<\/p>\n\n\n\n L'esecuzione del modello pi\u00f9 forte per l'intero compito brucia gettoni molto velocemente. A volte sembra pi\u00f9 costoso che prendere un taxi.<\/p>\n\n\n\n Una soluzione comune \u00e8 quella di cambiare modello manualmente. Utilizzate un modello pi\u00f9 economico per le domande semplici e passate a uno pi\u00f9 costoso per le attivit\u00e0 complesse.<\/p>\n\n\n\n Ma anche questa commutazione \u00e8 fastidiosa.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck utilizza una serie di routing intelligenti e il suo approccio non \u00e8 esattamente lo stesso delle soluzioni comuni presenti sul mercato.<\/p>\n\n\n\n La decisione di progettazione pi\u00f9 importante \u00e8 qui.<\/p>\n\n\n\n Molte soluzioni di routing commutano i modelli a livello di richiesta. Ogni richiesta viene valutata separatamente e poi assegnata a un modello.<\/p>\n\n\n\n Il problema \u00e8 che il cambio frequente di modello pu\u00f2 rompere la KV-cache. \u00c8 come se cambiare modello significasse rileggere il file ogni volta. L'efficienza dell'inferenza pu\u00f2 effettivamente diminuire.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck esegue il routing a livello di subagente.<\/p>\n\n\n\n Dopo che un'attivit\u00e0 complessa \u00e8 stata suddivisa in pi\u00f9 sottoattivit\u00e0, un intero sottoagente viene assegnato a un modello e viene eseguito fino alla fine. La cache del contesto all'interno di questo subagente rimane continua.<\/p>\n\n\n\n Quindi non si risparmia solo il costo del token, ma anche la perdita di prestazioni causata dal passaggio da una all'altra.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck \u00e8 anche pi\u00f9 flessibile rispetto a regole di routing fisse come \u201ci modelli costosi fanno compiti difficili, i modelli economici fanno compiti semplici\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n Supporta regole e prompt per regolare la strategia di instradamento.<\/p>\n\n\n\n \u00c8 possibile definire quale tipo di attivit\u00e0 deve utilizzare quale modello. Si pu\u00f2 anche dirlo in linguaggio naturale:<\/p>\n\n\n\n \u201cLe sottoattivit\u00e0 legate al codice utilizzano Claude Opus, mentre l'elaborazione del testo utilizza un modello pi\u00f9 economico\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n Aprendo il pannello Routing, ogni sessione viene elencata chiaramente: se \u00e8 giudicata complessa, semplice o media, quanto \u00e8 costata effettivamente e quanto costerebbe senza il routing.<\/p>\n\n\n\n Ad esempio, nell'applicazione per il test della personalit\u00e0 del programmatore, senza routing il costo sarebbe stato di $10,97. Dopo l'attivazione dell'instradamento, il costo effettivo \u00e8 stato solo di $1,42.<\/p>\n\n\n\n Ci\u00f2 significa che ha risparmiato $9,55, circa 75%.<\/p>\n\n\n\n Il team di ricerca ha anche testato questo aspetto su scala pi\u00f9 ampia.<\/p>\n\n\n\n Nello scenario dei social media, come la generazione di contenuti di Xiaohongshu, il routing costa $2,83. Senza routing, il costo era di $12,58. Il risparmio \u00e8 stato di circa 70%.<\/p>\n\n\n\n Negli scenari di attivit\u00e0 pi\u00f9 complessi, come l'elaborazione di podcast multilingue, l'analisi finanziaria e la documentazione di codici, la combinazione di Sonnet 4.6 principale + sub MiniMax-M2.7 \u00e8 costata $3.15, con un punteggio di 70,6.<\/p>\n\n\n\n L'utilizzo del solo Sonnet 4.6 \u00e8 costato $18,36, con un punteggio di 69,1.<\/p>\n\n\n\n Il prezzo \u00e8 stato solo di un sesto, ma il risultato \u00e8 stato leggermente migliore.<\/p>\n\n\n\n Naturalmente, se ci si preoccupa solo delle prestazioni pi\u00f9 elevate, \u00e8 possibile disattivare il routing e utilizzare il modello pi\u00f9 potente per l'intero processo.<\/p>\n\n\n\n La scelta \u00e8 sempre vostra.<\/p>\n\n\n\n Il routing di PilotDeck pu\u00f2 anche collegare modelli locali come subagenti.<\/p>\n\n\n\n Ci\u00f2 significa che i dati sensibili non devono lasciare il vostro computer.<\/p>\n\n\n\n Per alcuni compiti, pu\u00f2 anche decidere quali strumenti sono necessari e distribuire automaticamente un modello sul dispositivo per svolgere il lavoro. Ad esempio, nell'elaborazione di podcast multilingue, pu\u00f2 installare VoxCPM da solo per generare il parlato.<\/p>\n\n\n\n Il modello cloud pu\u00f2 essere responsabile del pensiero e il modello locale pu\u00f2 essere responsabile dell'esecuzione.<\/p>\n\n\n\n In questo modo, si riesce a risparmiare sui costi e a tutelare la privacy.<\/p>\n\n\n\n Oggi la memoria dell'agente non \u00e8 pi\u00f9 il vecchio tipo di scatola nera completa.<\/p>\n\n\n\n Ma in molti strumenti, ci\u00f2 che l'IA ha ricordato, quando lo ha ricordato e se lo ha ricordato correttamente non \u00e8 ancora abbastanza chiaro.<\/p>\n\n\n\n Il WorkSpace di PilotDeck d\u00e0 una risposta diversa.<\/p>\n\n\n\n Non si tratta solo di aprire una cartella. Si tratta di aprire l'intero ambiente di vita di un agente.<\/p>\n\n\n\n Aprite il pannello delle memorie e ogni memoria ha un timestamp, un percorso di origine e un tipo.<\/p>\n\n\n\n La memoria del progetto registra la definizione di base del progetto.<\/p>\n\n\n\n Collaboration Feedback registra le preferenze di consegna.<\/p>\n\n\n\n Se ricorda qualcosa di sbagliato, \u00e8 possibile fare clic e modificarlo.<\/p>\n\n\n\n Se c'\u00e8 un conflitto di memoria, \u00e8 possibile eliminare direttamente quello sbagliato.<\/p>\n\n\n\n Non c'\u00e8 bisogno di ricominciare la conversazione, n\u00e9 di alimentare nuovamente le preferenze dall'inizio.<\/p>\n\n\n\n PilotDeck dispone anche di un meccanismo chiamato Dream.<\/p>\n\n\n\n Durante i tempi di inattivit\u00e0, l'intelligenza artificiale rivede e organizza automaticamente la propria memoria in background.<\/p>\n\n\n\n Funziona di giorno e viene digerito di notte.<\/p>\n\n\n\n Nel pannello Memoria sono presenti il pulsante Sogno di memoria e il pulsante Ripristina ultimo sogno.<\/p>\n\n\n\n Se Dream organizza qualcosa di sbagliato, \u00e8 possibile ripristinare lo stato precedente con un solo clic.<\/p>\n\n\n\n Il risultato finale della memoria white-box \u00e8 semplice:<\/p>\n\n\n\n Pi\u00f9 si usa l'IA, pi\u00f9 segue le proprie abitudini.<\/p>\n\n\n\n Le preferenze sono memorizzate nella memoria di feedback. \u00c8 possibile vederle e modificarle.<\/p>\n\n\n\n Non si affida all'intelligenza artificiale per indovinare ci\u00f2 che si vuole.<\/p>\n\n\n\n Voi lo raccontate. La registrazione avviene in modo chiaro. La prossima volta lo segue.<\/p>\n\n\n\n Guardando all'ondata di modelli di grandi dimensioni, dai primi ChatGPT che hanno sorpreso tutti, a strumenti come OpenClaw che hanno testato i confini delle capacit\u00e0 degli agenti come un giocattolo per geek, la forma degli agenti \u00e8 cambiata molto velocemente.<\/p>\n\n\n\n Ma solo quando problemi come il costo, l'isolamento e la memoria saranno risolti uno per uno, gli agenti potranno davvero passare da \u201cdemo interessante\u201d a \u201cstrumento di produttivit\u00e0 utilizzabile\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n Lo spazio di lavoro indipendente di PilotDeck, la memoria white-box controllabile e l'attenta strategia di routing intelligente rendono l'idea di \u201cuna persona, un esercito di AI\u201d pi\u00f9 vicina alla realt\u00e0.<\/p>\n\n\n\n La cosa pi\u00f9 importante \u00e8 che questo \u201cguerriero dell'esagono\u201d non \u00e8 chiuso dietro un costoso paywall aziendale.<\/p>\n\n\n\n Ha scelto di essere completamente open-source.<\/p>\n\n\n\n Che si tratti della logica di routing sottostante o dell'architettura del Workspace, il codice \u00e8 gi\u00e0 stato inserito apertamente.<\/p>\n\n\n\n Quindi, se volete provare cosa significhi essere un manager senza responsabilit\u00e0, o se volete aprire il codice sorgente e modificare un vostro cyber team, PilotDeck \u00e8 probabilmente degno di un'occhiata seria.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Has the \u201clittle crayfish\u201d gone cold? 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Gioco di simulazione per la costruzione di un negozio di t\u00e8 al latte<\/h3>\n\n\n\n
Creazione di un cruscotto interattivo di finanziamento dell'IA<\/h3>\n\n\n\n
Realizzare un test sulla personalit\u00e0 dei programmatori<\/h3>\n\n\n\n
PilotDeck WorkSpace: Non solo isolamento delle cartelle<\/h2>\n\n\n\n
File System dedicato<\/h3>\n\n\n\n
Memoria dedicata<\/h3>\n\n\n\n
Competenze dedicate<\/h3>\n\n\n\n
gioco-asset-finder<\/code> nello Spazio di lavoro per la creazione di videogiochi e installare minimax-pdf<\/code> nello spazio di lavoro per la scrittura dei documenti.<\/p>\n\n\n\nPilotDeck Token Routing: Ridurre i costi senza perdere i risultati<\/h2>\n\n\n\n
Instradamento per subagente invece che per richiesta<\/h3>\n\n\n\n
Regole di instradamento flessibili per compiti diversi<\/h3>\n\n\n\n
Modelli locali per la privacy e il controllo dei costi<\/h3>\n\n\n\n
PilotDeck Memory: Aprire il cervello dell'IA e modificarlo<\/h2>\n\n\n\n
Meccanismo del sogno per l'organizzazione della memoria<\/h3>\n\n\n\n
Perch\u00e9 PilotDeck sembra un vero e proprio strumento di produttivit\u00e0<\/h2>\n\n\n\n