openclaw

Recentemente, nel campo tecnico, tutti parlano di OpenClaw (soprannome pubblico 'Gambero'), molti amici chiedono quale sia la differenza tra esso, ChatGPT, Google AI, DeepSeek o Doubao. Riassumendo la mia recente esperienza con Mac Mini M4, parlerò dettagliatamente del suo posizionamento, delle soglie di implementazione e dei vantaggi e svantaggi delle due principali meccaniche di gioco. Quando supererò il livello con il gambero, scriverò una guida molto dettagliata da condividere con tutti, e questo articolo è solo per familiarizzare tutti con il concetto. Gli amici che conosco sanno che Mo Go esplora grandi modelli, e in azienda web2 si occupano anche di questo. Questa volta ho deciso di utilizzare il mio Mac Mini M4, che era semplicemente inutilizzato. Primo: cos'è un 'gambero'? Qual è la differenza con ChatGPT/Google/DeepSeek? In parole semplici, se confrontiamo l'AI con un essere umano: ChatGPT / Google Gemini / DeepSeek / Doubao: essi sono il cervello (grandi modelli LLM). La loro funzione principale è pensare, generare testo o codice. Vivono in una finestra di chat, fai domande, rispondono. Recentemente ho condiviso che si può ottenere un anno di Google Gemini Pro per 10 grivna, è un modo passivo. OpenClaw ('gambero'): sono braccia e gambe (cornice dell'agente AI). Di per sé non ha intelligenza, è un programma che lavora in background sul tuo computer. La principale differenza: ChatGPT può solo dire come fare, mentre il gambero può aiutarti a farlo. Il gambero comprende i tuoi comandi, richiamando l'API del cervello, e poi controlla il browser, clicca sulle pagine web, legge file locali, controlla Twitter, invia e riceve automaticamente messaggi su Telegram/Wechat. È un lavoratore digitale che lavora 24 ore su 24. Secondo: dispositivi per il dispiegamento: perché scegliere Mac Mini M4? Per dispiegare il gambero è necessario un computer che possa funzionare a lungo. Il Mac Mini M4 è attualmente un dispositivo molto ideale, ci sono tre motivi: Basso consumo energetico (sempre in modalità operativa): il gambero ha bisogno di lavorare in background 24 ore su 24 (ad esempio, per monitorare la dinamica delle criptovalute o elaborare risposte automatiche), la potenza consumata dal Mac Mini è molto bassa, non consuma quasi elettricità, quindi è molto adatto per un server domestico. Ecologicità: è un sistema Unix, il supporto per Docker, Node.js e altri ambienti di sviluppo è migliore rispetto a Windows, ci sono meno errori. Silenzioso: funziona senza alcun rumore in un angolo. Terzo: descrizione dettagliata delle due modalità di dispiegamento: locale vs API (attenzione principale: costi e bilanciamento dell'intelligenza) Questo è il luogo in cui i principianti cadono più spesso nella trappola. Il cervello dei gamberi ha due fonti principali: 1. Modalità modello locale (Local LLM) Principio: utilizzare la potenza di calcolo NPU/GPU del Mac Mini per eseguire modelli aperti (come Llama 3, DeepSeek-Distill, ecc.) come cervello del gambero. Costi: completamente gratuito. Oltre all'elettricità, non è necessario pagare alcun costo API. Esperienza di test (Mac Mini M4): non consigliato come principale. Anche se il chip M4 è molto potente, è limitato dalla memoria (memoria unificata), di solito può funzionare senza problemi solo con piccoli modelli con parametri 7B o 8B. In precedenza ho utilizzato il Mac Mini per dispiegare grandi modelli, a causa di problemi di configurazione sono riuscito a dispiegare solo modelli con parametri relativamente bassi, come 7B/8B, il che ha fatto sembrare il modello molto stupido, 32B non si avviava affatto, la memoria si riempiva e il computer si bloccava. Svantaggi: questi piccoli modelli spesso non comprendono correttamente, saltano informazioni o creano illusioni nell'elaborazione di logiche complesse (ad esempio, 'analizza questo lungo articolo e riassumi tre vantaggi chiave'). Conclusione: utilizzare un piccolo modello locale per il gambero è simile a assumere uno stagista molto diligente, ma non molto intelligente, molto diligente ma inefficace. 2. Modalità API (Cloud LLM) - altamente raccomandata Principio: il Mac Mini è responsabile dell'esecuzione del programma del gambero (braccia e gambe), e durante il pensiero richiama il modello più potente nel cloud (come Google Gemini 3 Pro, GPT-4o, Claude 3.5) attraverso la rete. Costi: è necessario pagare (ma ci sono trucchi). Di solito il pagamento avviene per token (numero di parole), più usi, più costoso. Trucchetto per risparmiare: al momento, l'API Google Gemini ha un livello gratuito (Free Tier), per gli utenti personali che eseguono il gambero, è quasi gratuito e molto veloce. Esperienza di test: decolliamo. Le capacità logiche dei grandi modelli nel cloud superano notevolmente i piccoli modelli locali. Il gambero è diventato molto intelligente, può eseguire con precisione comandi complessi, scrivere codice, analizzare documenti lunghi. Quattro, sintesi e raccomandazioni Se hai anche un Mac Mini M4, non cercare di usarlo per un duro addestramento o inferenza di grandi modelli, non funzionerà. (Questo l'ho comprato in precedenza per fare mining😄) Il modo più intelligente di giocare: Usa il Mac Mini M4 come piattaforma di partenza. Usa la sua caratteristica a basso consumo energetico per lavorare 24 ore su 24 con la piattaforma software OpenClaw, e poi collega Google Gemini (costo elevato) o GPT-4/Claude (alta prestazione) API. In questo modo, ottieni il controllo sulla privacy dei dati (programma sul computer locale) e il massimo livello di intelligenza AI (cervello nel cloud), è la forma più pratica di agenti AI oggi. Non so se lo hai capito, questo è un articolo introduttivo, non è tecnico, quest'anno ho pianificato di completare con il gambero, aspetta la mia guida passo dopo passo.#OPENCLAW #MACMINI #DeepSeek #Gemini #大漠茶馆

L'ascesa di strumenti come

sta spingendo una nuova generazione di bot di intelligenza artificiale capaci di operare in mercati predittivi come Polymarket con una velocità e precisione senza precedenti. Questi agenti analizzano dati in tempo reale, rilevano schemi di volatilità ed eseguono decisioni automatizzate in pochi secondi, eliminando il fattore emotivo del trading. Per molti investitori, questa tecnologia rappresenta un vantaggio competitivo significativo nei mercati ad alta frequenza, dove la rapidità e l'analisi algoritmica possono fare la differenza tra perdite e guadagni.

L'"Era dei Chatbot" non ha solo ricevuto un aggiornamento- ha ricevuto un'obitorio.
Quando Sam Altman ha annunciato che Peter Steinberger, il genio dietro il framework open-source virale OpenClaw, si unisce a OpenAI, il messaggio per il mercato era chiaro: Non parlare solo con l'Al. Lascia che l'Al faccia il lavoro.

Il Fenomeno "OpenClaw"
In poche brevi settimane, OpenClaw (precedentemente conosciuto come Clawdbot) è diventato una leggenda. Non viveva in un lucido silo aziendale; viveva sul tuo computer locale. Poteva leggere le tue email, prenotare i tuoi voli e persino socializzare su Moltbook- il primo social network al mondo esclusivo per agenti Al. Con oltre 200.000 stelle su GitHub, è stato il progetto open-source in più rapida crescita nel 2026, dimostrando che il mondo ha fame di "Agenti Personali" che non sono bloccati dietro un abbonamento mensile.

Nell'ultimo anno, abbiamo visto molte catene pubbliche (Public Chains) che affermano di "rivoluzionare l'intelligenza artificiale", tracciando enormi roadmap e fogli di lavoro complessi.. e il risultato? Nessuno le usa!
Perché? Perché il costo di migrazione (Migration Cost) per gli sviluppatori era molto alto.
Ma l'attuale approccio di Vanar è completamente diverso:
Non ti costringe a migrare; piuttosto sceglie "l'integrazione" (Embedding). 🔗🤝

Abbiamo grandi notizie che scuotono il mondo dell'IA oggi #OpenClawFounderJoinsOpenAI è ufficialmente di tendenza e per una buona ragione Peter Steinberger il genio dietro l'agente open-source virale OpenClaw si unisce ufficialmente al team di Sam Altman in OpenAI
Se hai seguito la corsa degli agenti IA sai che OpenClaw precedentemente conosciuto come Moltbot o Clawdbot è diventato una vera e propria sensazione all'inizio di quest'anno raggiungendo oltre 100000 stelle su GitHub e dimostrando che le persone vogliono IA che facciano effettivamente qualcosa—come gestire email, prenotare voli e automatizzare flussi di lavoro—non solo rispondere