Se hai deciso di usare OpenClaw, probabilmente hai già capito una cosa:
non stai cercando “un chatbot”, ma un agente AI che lavori per te, sui tuoi dati, sotto il tuo controllo.

In questa guida vediamo come installare e configurare OpenClaw in modo realistico:
niente demo da conferenza, solo ciò che serve per farlo girare davvero.

Prerequisiti (onesti)

Prima di partire, assicurati di avere:

Hardware minimo

• CPU: 8 core (meglio 16)

• RAM: 16 GB (32 GB consigliati)

• GPU (opzionale ma consigliata)

  • NVIDIA (CUDA) oppure

  • CPU-only con modelli quantizzati

Software

• Linux (Ubuntu 22.04 consigliato)

• Docker + Docker Compose

• Python 3.10+

• Git

👉 OpenClaw non è pensato per Windows desktop (WSL può funzionare, ma non è ideale).

Step 1 – Preparare l’ambiente

Aggiorna il sistema e installa i pacchetti base:

Installa Docker:

Logout/login e verifica:

Step 2 – Clonare OpenClaw

Struttura tipica del progetto:

Questa separazione è fondamentale:
OpenClaw è modulare, ogni parte è sostituibile.

Step 3 – Configurare il modello LLM locale

Opzione A: modello CPU-only (consigliato per iniziare)

Scarica un modello quantizzato (esempio):

Nel file config/model.yaml:

Opzione B: GPU (CUDA)

Step 4 – Configurare l’Agent Core

Il cuore di OpenClaw vive nel file:

Esempio base:

Qui definisci:

• obiettivo

• limiti

• capacità di auto-correzione

👉 È qui che OpenClaw smette di essere un LLM e diventa un agente.

Step 5 – Attivare i tool

I tool sono ciò che rendono OpenClaw operativo.

Esempio in config/tools.yaml:

Puoi aggiungere:

• accesso DB

• API interne

• script custom Python

• webhook

⚠️ Attenzione: ogni tool è un potere in più. Usali con criterio.

Step 6 – Configurare la memoria

OpenClaw usa memoria persistente tramite vector store locale.

Esempio config/memory.yaml:

Risultato:

• contesto persistente

• apprendimento locale

• niente cloud

Step 7 – Avvio con Docker

Verifica i log:

Se tutto è corretto, vedrai:

• modello caricato

• agent loop avviato

• tool registrati

Step 8 – Primo task reale

Via CLI o API:

OpenClaw:

1. interpreta il task

2. pianifica i passi

3. usa i tool

4. verifica l’output

5. risponde

🎯 Questo è un AI agent.