Giuseppe Maggi

Sinora abbiamo dimostrato che OpenClaw ha tanti aspetti diversi dai tradizionali software per l'Intelligenza Artificiale. In primis, ha un "corpo" ovvero risiede in un sistema di cui possiede tutti i privilegi. Ciò lo rende profondamente diverso da tutti i chatbot che si manifestano come astratte entità Cloud. Ha una capacità di interagire con una grandissima varietà di tool e servizi di terze parti e dispone di svariati canali di comunicazione.

Cosa si intende quando si parla di protocollo MCP? Come abbiamo visto nella lezione introduttiva, progettare ecosistemi agentici significa ripensare il modo in cui l'Intelligenza Artificiale interagisce con il mondo esterno. Se gli agenti coordinati dagli SDK rappresentano lo strato logico e decisionale, serve un'infrastruttura capace di fare da ponte verso i dati in modo standard, sicuro e scalabile. Questa infrastruttura ha un nome: Model Context Protocol (MCP, appunto).

Parliamo di ecosistemi agentici. L'epoca in cui bastava invocare un LLM (Large Language Model) da un programma per renderlo "magicamente" intelligente sembra ormai Preistoria. Lo scenario dello sviluppo di applicazioni con Intelligenza Artificiale si è evoluto velocemente arricchendosi non solo di modelli ma anche di framework e librerie per la realizzazione di agenti e RAG.