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Il tuo agente AI.

Per gateway e automazioni leggere via API proponiamo 2 vCPU, 4 GB RAM e 40 GB NVMe. Sono risorse per OpenClaw, non per eseguire il modello.

Per modelli locali consulta il dimensionamento GPU indicato sopra e verifica modello, contesto e concorrenza.

Modello, quantizzazione, context window, utenti contemporanei, volume documentale, retention dei log e numero di processi paralleli sono le variabili principali da misurare.

Il progetto può partire con inferenza via API e aggiungere una GPU quando si decide di eseguire modelli locali. In quel momento VRAM, contesto e concorrenza guidano la scelta.

Gateway e memoria possono risiedere sulla tua infrastruttura. Con un modello via API, richieste e dati necessari vengono inviati al provider secondo le sue condizioni.

Con un modello locale controlli anche l’elaborazione: verifica comunque i dati scambiati da chat, plugin e servizi esterni.

Un gateway può essere condiviso da persone che si fidano reciprocamente, configurando accessi e sessioni.

Per clienti o gruppi con esigenze di isolamento distinte usa gateway separati: la sola separazione delle conversazioni non costituisce isolamento completo.

Si misurano CPU, RAM, storage, latenza e code; quindi si aumenta la singola istanza oppure si separano frontend, worker, database, storage e runtime AI su nodi dedicati.

NVMe è indicato per runtime, indici, modelli e dati operativi. Object storage e backup remoto completano il disegno per archivi, output e copie di continuità.

Definisci un backup di configurazioni, workspace e dati persistenti, proteggendo credenziali e token. Scegli frequenza e conservazione, quindi prova il ripristino.

Disponibilità e gestione del backup dipendono dal servizio infrastrutturale scelto.

HTTPS, firewall, VPN o rete privata, autenticazione forte, privilegi minimi e separazione dei segreti costruiscono una base tecnica solida.

Log e alert aiutano a verificare il funzionamento nel tempo.

Calcola separatamente infrastruttura, eventuale GPU e consumo del provider AI. Imposta limiti e avvisi dove disponibili e controlla le automazioni ripetitive.

L’abbonamento a una chat AI e l’accesso API seguono condizioni distinte del provider.

Sì. Lo stack usa API, webhook o connettori previsti dai singoli progetti. Le integrazioni vengono autorizzate una per una e documentate nel disegno operativo.

Versioni e dipendenze vengono verificate in staging, dati e configurazioni vengono salvati e l’aggiornamento viene eseguito con una procedura di rollback pronta.

CPU, RAM, VRAM, spazio disco, latenza, throughput, code, errori, utilizzo del modello e tempi di risposta mostrano dove intervenire prima che il carico influenzi gli utenti.

Rende più chiari posizione dei dati, versioni, accessi, log e responsabilità tecniche.

Queste evidenze sostengono classificazione, procedure e supervisione definite dall’organizzazione.

Si valuta il caso d’uso, si informa l’utente quando previsto, si documentano modello e finalità, si definisce la supervisione umana e si conservano evidenze proporzionate al rischio.

Sì. Inventario, controllo accessi, logging, backup, gestione delle vulnerabilità e continuità rafforzano resilienza e capacità di risposta all’interno del percorso organizzativo NIS2.

Consulta la sezione Risorse e dimensionamento: distingue l’esecuzione con modelli via API da quella con modelli locali e collega le relative opzioni infrastrutturali.

Scegli in base al modello utilizzato, ai dati da gestire e al carico previsto.

Il team può aiutarti a scegliere risorse e livello di gestione del server. Concorda esplicitamente installazione, manutenzione di OpenClaw, integrazioni e supporto del modello: la gestione sistemistica del server e quella del software sono attività distinte.