Sam Altman, CEO di OpenAI e tra le figure più influenti nel panorama globale dell’intelligenza artificiale, ha annunciato sul proprio profilo X l’ingresso di Peter Steinberger in OpenAI.
Peter Steinberger is joining OpenAI to drive the next generation of personal agents. He is a genius with a lot of amazing ideas about the future of very smart agents interacting with each other to do very useful things for people. We expect this will quickly become core to our…
— Sam Altman (@sama) February 15, 2026
L’operazione non rappresenta un semplice innesto di talento, ma un passaggio con implicazioni strategiche. OpenAI, protagonista della stagione dei Large Language Model con ChatGPT e GPT-4, rafforza ora il proprio posizionamento nel segmento degli agenti autonomi operativi, una delle direttrici più rilevanti nell’evoluzione dell’AI applicata.
Un mese travolgente
Nel post pubblicato sul proprio sito, Peter Steinberger descrive l’ultimo mese come un vero e proprio turbine. Non avrebbe mai immaginato che quello che definisce un progetto “da parco giochi” potesse generare un’onda di tale portata. Internet, scrive, è “tornato a essere strano”, nel senso creativo e imprevedibile del termine, ed è stato sorprendente vedere il proprio lavoro ispirare persone in tutto il mondo.
Con la visibilità sono arrivate possibilità innumerevoli: offerte, consigli, tentativi di orientare il progetto in direzioni differenti, richieste di investimento. “Definirlo travolgente è un eufemismo”.
Chiarisce però un punto centrale: sì, OpenClaw potrebbe diventare una grande azienda; no, questo non è ciò che lo entusiasma. Dopo aver dedicato tredici anni alla costruzione e alla crescita di PSPDFKit, non intende ripetere lo stesso percorso. Si definisce un “builder at heart”. L’obiettivo dichiarato è cambiare il mondo, non costruire un’altra grande organizzazione. Collaborare con OpenAI è, nelle sue parole, “il modo più veloce per portare tutto questo a tutti”.
La prossima missione è formulata in modo diretto: costruire un agente “che anche mia mamma può usare”. Non uno strumento per sviluppatori esperti, ma un sistema realmente accessibile. Per farlo servirà un cambiamento più ampio, molta più riflessione su come costruire sistemi sicuri e accesso ai modelli e alla ricerca più avanzata.
Un punto non negoziabile resta la natura open source di OpenClaw. È sempre stato fondamentale che il progetto rimanesse aperto e libero di evolvere. L’intesa con OpenAI include impegni per consentirgli di continuare a dedicare tempo alla comunità, con un sostegno già attivo. Per dare struttura e continuità è in corso la creazione di una fondazione, con l’obiettivo di mantenere uno spazio per pensatori, hacker e persone che vogliono avere un modo per possedere e controllare i propri dati, supportando un numero crescente di modelli e aziende.
Il post si chiude con una formula diventata un segno identitario della community: “The claw is the law”.
OpenClaw: infrastruttura per agenti, non semplice chatbot
Al di là della visione personale del fondatore, OpenClaw rappresenta uno dei progetti più significativi nella fase attuale degli AI agents.
OpenClaw, disponibile pubblicamente su GitHub, nasce con un obiettivo preciso: trasformare un Large Language Model in un agente capace di agire in ambienti digitali reali. Non si tratta di un’interfaccia conversazionale migliorata, ma di un’architettura di orchestrazione che collega un modello linguistico a strumenti software eseguibili.
Il punto di rottura rispetto ai chatbot tradizionali è evidente. In un sistema conversazionale classico, l’AI interpreta una richiesta e produce una risposta testuale. In OpenClaw, invece, la richiesta diventa un obiettivo operativo. Il modello elabora un piano, seleziona strumenti appropriati, esegue azioni attraverso connettori strutturati e verifica il risultato prima di procedere allo step successivo. L’interazione non si esaurisce nella generazione, ma si estende all’esecuzione.
Questa capacità di tradurre linguaggio naturale in sequenze operative concrete è ciò che rende OpenClaw un progetto emblematico della fase attuale dell’AI. L’innovazione non è nel modello in sé, ma nel layer che ne governa l’uso.
Architettura agentica: pianificazione, esecuzione, persistenza
Dal punto di vista tecnico, OpenClaw si configura come un motore deliberativo, nel senso classico utilizzato nella teoria degli agenti artificiali: un sistema che non si limita a reagire a uno stimolo con una risposta immediata, ma costruisce un piano esplicito di azioni sulla base di un obiettivo, valuta i passaggi intermedi e aggiorna la propria strategia in funzione dei risultati ottenuti.
Nel caso di OpenClaw, il modello linguistico produce un piano articolato, suddiviso in azioni elementari coerenti con l’obiettivo assegnato. Ogni azione è associata a uno strumento – una chiamata API, un’interazione con il file system, un comando su un browser o un servizio cloud – che viene invocato attraverso interfacce strutturate e controllate.
La fase di esecuzione è accompagnata da un meccanismo di validazione. Dopo ogni operazione, l’agente analizza l’esito e decide se proseguire, modificare la strategia o interrompere il flusso. Questo ciclo iterativo introduce un livello di controllo che avvicina l’architettura a un sistema decisionale autonomo più che a un generatore di contenuti.
Un elemento particolarmente rilevante è la persistenza dello stato. OpenClaw mantiene memoria nel tempo, conserva obiettivi e contesto, e può operare in modalità continuativa. Non è vincolato a una singola sessione, una caratteristica che apre scenari di automazione proattiva, in cui l’agente monitora condizioni, attiva azioni su eventi specifici e coordina workflow distribuiti.
La modularità completa il quadro. Le funzionalità possono essere estese tramite skill o plugin, creando un ecosistema adattabile a contesti differenti. È questa flessibilità che ha attratto la comunità developer e ha alimentato la rapida crescita del progetto su GitHub.
Il “momento agenti” e l’hype intorno a OpenClaw
OpenClaw si inserisce in una fase che molti analisti definiscono “agent moment”. Dopo l’espansione dimensionale dei large language model, il mercato si è interrogato su come trasformare la potenza generativa in valore operativo. Gli agenti rappresentano la risposta più concreta a questa domanda.
L’hype intorno a OpenClaw nasce dalla percezione di un passaggio di paradigma. L’AI non è più soltanto uno strumento di supporto alla scrittura o alla programmazione, ma un potenziale operatore digitale delegato. La possibilità di automatizzare flussi che attraversano applicazioni diverse, coordinare servizi e gestire attività ripetitive con supervisione limitata introduce un cambiamento profondo nella produttività personale e aziendale.
L’ingresso di Steinberger in OpenAI rafforza questa narrativa. Se uno dei principali attori globali decide di integrare competenze maturate nell’open source agentico, significa che il segmento non è considerato sperimentale, ma strategico.
I rischi: sicurezza, governance e responsabilità
L’evoluzione verso sistemi agentici operativi amplia inevitabilmente la superficie di rischio. Un agente che può accedere a file, credenziali, servizi di comunicazione e ambienti browser non genera solo testo errato in caso di fallimento: può compiere un’azione indesiderata.
Le vulnerabilità emergenti riguardano la manipolazione tramite contenuti esterni, la possibilità di prompt injection, l’inserimento di estensioni malevole e la gestione impropria dei permessi. L’architettura modulare, che rappresenta uno dei punti di forza di OpenClaw, può diventare un elemento critico se non accompagnata da processi rigorosi di validazione e controllo.
Si aggiunge il tema della responsabilità. In un sistema capace di agire autonomamente, la linea di attribuzione delle conseguenze diventa meno lineare. Chi risponde di un’azione errata: l’utente, lo sviluppatore, il fornitore del modello o il gestore dell’infrastruttura? Sono interrogativi che accompagnano inevitabilmente la maturazione industriale degli AI agents.
Standardizzazione e prospettive industriali
Le soluzioni tecniche in discussione convergono verso un rafforzamento dei principi di sicurezza tradizionali adattati al contesto agentico. Limitazione granulare dei privilegi, isolamento dell’ambiente di esecuzione, audit continuo delle decisioni, validazione crittografica delle estensioni e livelli di supervisione umana per operazioni ad alto impatto rappresentano le direttrici principali.
L’integrazione di Steinberger in OpenAI potrebbe favorire la trasformazione di queste pratiche in standard integrati a livello di piattaforma, soprattutto in chiave enterprise. La sfida non è solo tecnologica, ma organizzativa: rendere gli agenti affidabili in contesti regolamentati e ad alta criticità.
Verso un ecosistema multi-agente
La mossa annunciata su X indica una traiettoria precisa. L’evoluzione dell’intelligenza artificiale non passerà soltanto attraverso modelli più grandi o più performanti, ma attraverso sistemi capaci di cooperare e operare in ambienti complessi.
La visione emergente è quella di un ecosistema multi-agente specializzato, in cui diverse intelligenze operative collaborano per raggiungere obiettivi articolati. OpenClaw rappresenta uno dei prototipi più concreti di questa fase, nato in ambito open source e ora potenzialmente destinato a integrarsi in una piattaforma globale.
L’ingresso di Peter Steinberger in OpenAI formalizza il passaggio dalla sperimentazione comunitaria all’industrializzazione degli agenti. Se la prima fase dell’AI generativa ha ridefinito l’interazione uomo-macchina, la seconda potrebbe ridefinire l’esecuzione digitale stessa.
