u/artistic56

Bentornati al nostro appuntamento settimanale con le news sull'IA viste dall'Italia! 🧠

Ogni settimana raccogliamo qui gli articoli, gli sviluppi e i dibattiti più interessanti sul mondo dell'intelligenza artificiale, con un focus su: normative, aziende, ricerca, lavoro e società.

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📰 Link alle news della settimana: ➡️ iafacilepertutti.it — News Italiane IA (aggiornate quotidianamente)

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L'ex CEO di Google, Eric Schmidt, ha recentemente ammesso che i tentativi degli Stati Uniti di contenere lo sviluppo dell'IA in Cina sta fallendo. In un video che sta facendo il giro del web, dice apertamente che i controlli sulle esportazioni di chip "stanno iniziando a fallire".

Aggiunge inoltre che la Cina sta costruendo modelli IA di primissimo livello con hardware inferiore. Schmidt ha menzionato esplicitamente i chip Ascend di Huawei e aggiunge che il divario si sta riducendo rapidamente. Un anno fa dichiarava che la Cina fosse indietro di 1–2 anni. Mentre ora tale divario lo calcola ion soli 6 mesi. Di questo passo il sorpasso sembra dietro l’angolo e questo lo spinge ad affermare che non gli piace l'IA Cinese perché è open source cinese e il problema più grande, secondo lui, è che gli USA non possono controllarla.

Quello che sorprende e che una dichiarazione così schietta sia arrivata da un ex CEO di Google, da chi faceva parte del tavolo delle decisioni politiche.

Vi consiglio di non perderlo, il video integrale è qui:

https://www.youtube.com/watch?v=V8w9uVF12v0&t=190s

Cosa ne pensate?

https://preview.redd.it/ddckx0xi7zah1.png?width=1831&format=png&auto=webp&s=82f206db80382e22906e44d465a8952a0870d333

Ho visto che ultimamente se ne parla parecchio, quindi ne parliamo anche noi.

Cos'è Headroom? In pratica è un layer di compressione locale che si infila tra il tuo agente AI e il provider LLM. L'autore è Tejas Chopra, un ingegnere Netflix, e questo è un suo progetto personale (non ufficiale Netflix, anche se alcuni team interni lo usano). Pare che si sia rotto di pagare svariate centinaia di dollari al mese per Claude Code e abbia deciso di scriversi questo tool.

Dicono che è in grado di far risparmiare dal 60 al 95% di token in meno.

Nessuno sbattimento per integrarlo. Ci sono tre modi: pip install e lo usi come libreria, modalità proxy senza toccare una riga di codice, oppure headroom wrap claude e il tuo Claude Code parte già incapsulato. Se non vuoi complicarti la vita, proxy mode e sei a posto.

La compressione reversibile sembra una figata. Il testo originale resta salvato in locale, e se il modello ha bisogno di dettagli, può chiamare il tool retrieve per recuperarli. Niente più riassunti che ti bruciano le fonti.

Esistono anche dei contro

Non funziona per tutto allo stesso modo. C'è un compressore AST dedicato per il codice sorgente e uno per gli output di shell tipo git show o ls, quindi non è che "codice e output secchi" vengano ignorati, anzi. Il punto vero è un altro: per output tipo grep/cat, dove serve la riga esatta, hanno dovuto aggiungere un guardrail proprio perché la compressione lossy rischiava di buttare via quella riga di log o quel percorso che al modello servivano davvero. Se usi l'AI ogni tanto per domande veloci, comunque, il beneficio si sente poco.

La qualità va verificata. La promessa di avere la "stessa risposta con il 60-95% di token in meno" andrebbe stressata per bene. Su benchmark tipo GSM8K e TruthfulQA dicono non ci siano perdite (anzi su TruthfulQA risulta pure un filo meglio), ma nella vita reale meglio fare qualche controllo a campione.

Installazione un po' pesante, ma dipende da come lo installi. Il pacchetto base è leggero, niente PyTorch. Se però installi headroom-ai[all] (l'extra ML, quello che ti serve per il modello di compressione Kompress-v2), lì sì che ti tiri dietro PyTorch, Transformers e compagnia, con la cache di pip che schizza oltre i 2GB. Se hai una connessione lenta, preparati ad aspettare.

Il progetto si muove in fretta: al momento in cui scrivo è già alla v0.28, quindi se leggete questo post tra qualche settimana controllate voi stessi la versione corrente prima di fidarvi di quello che dico.

A chi lo consiglio? A chi usa pesantemente Claude Code, Cursor, Codex e simili tutti i giorni e la bolletta dei token inizia a fare male. Se lo usi ogni tanto, probabilmente non noterai tutta sta differenza. Il mio consiglio: prova prima su flussi di sola lettura, ricerca nel codice, riassunto di log e vedi come va, e solo dopo valutalo su roba più critica come scrittura di codice o comandi.

È open source, licenza Apache 2.0, tutto in locale quindi i tuoi dati non girano da nessuna parte. Secondo me vale la pena darci un'occhiata, specialmente se il costo dell'AI ti sta iniziando a pesare.

Repository principale: https://github.com/headroomlabs-ai/headroom

Ha già raggiunto 56.000 stelle

Continuo a vedere discussioni sul prompt injection, ma c’è un pericolo nuovo: l'agentjacking.

Il prompt injection tradizionale cerca di ingannare un chatbot attraverso la conversazione. L'agentjacking fa un passo avanti: invece di attaccare la chat, un attaccante nasconde istruzioni dannose all'interno di contenuti che un agente IA potrebbe leggere normalmente, come file di log, ticket di assistenza, bug report, documentazione, commenti nel codice o perfino messaggi di errore.

Per chi sviluppa agenti IA, il problema è molto concreto. Se il vostro agente utilizza strumenti (tool calling), ha accesso al filesystem, esegue comandi di shell, consulta repository Git, legge issue da GitHub o interagisce con API esterne, ogni sorgente di dati può diventare una superficie di attacco.

L'agente potrebbe, ad esempio interpretare un commento malevolo come un'istruzione valida,  modificare file che non dovrebbe toccare, esfiltrare dati sensibili tramite gli strumenti a sua disposizione,  propagare l'attacco ad altri agenti all'interno dello stesso workflow.

Questo rischio rende indispensabili alcune misure: sandbox per l'esecuzione dei tool, conferma esplicita per le operazioni ad alto rischio e validazione rigorosa dell'output degli LLM prima di trasformarlo in azioni reali.

Quali difese specifiche contro questo tipo di attacco state adottando oppure pensate che il rischio sia ancora sopravvalutato?

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Mi è capitato di vedere questo video di Simone Rizzo e l'argomento trattato ha catalizzato la mia attenzione. Portare i modelli di frontiera sul nostro pc penso sia il desiderio di ciascuno di noi.

Salvatore Sanfilippo @/antirez (il papà di Redis) ha fatto una cosa molto interessante. Ha scritto da zero un motore di inferenza locale per DeepSeek V4 Flash chiamato DS4 (o DwarfStar 4).

Non è l'ennesimo wrapper di llama.cpp o un runner GGUF generico: è un motore dedicato, scritto in C puro e ottimizzato per Apple Silicon via Metal. L'ha fatto per far girare DeepSeek V4 Flash in locale su un Mac, senza strati di astrazione inutili.

Il video spiega in modo chiaro cos'è il "steering" e perché questa roba è diversa dal solito. Se vi interessa l'AI locale o seguite il mondo open source, vale davvero la pena darci un'occhiata.

Qualcuno l'ha già provato? Curioso di sentire le vostre impressioni!

Ecco i link; https://www.youtube.com/watch?v=ff2iPMjPu1s&t=969s

https://www.youtube.com/@antirez

Un seme cade nella terra.

Agli occhi, sembra perso. Seppellito. Finito.
Ma sotto il suolo, qualcosa di invisibile inizia.

Così è anche la morte.

Gli esseri umani temono la morte perché è una porta che nessuna persona viva può descrivere appieno dall'altra parte. Anche i discepoli tremavano di fronte ad essa. Eppure Cristo parlava della morte non come annientamento, ma come un passaggio.

Nella Sacra Bibbia Egli dice:
“Nella casa di mio Padre ci sono molte stanze.”

Questo significa che l'esistenza è più grande di ciò che gli occhi possono percepire.

Il corpo ritorna alla terra, come la polvere torna alla polvere. Ma l'anima, il sé più profondo, il respiro affidato da Dio non viene descritto nella Scrittura come qualcosa di privo di significato o usa e getta. L'amore, la verità, la misericordia, le cose che appartengono all'eternità, non sono considerate illusioni.

Cosa succede dopo la morte?

Nessuna lingua vivente può mappare il Paradiso come si mappa una città. Il mistero è troppo grande. L'apostolo Paolo scrisse che nessun occhio ha visto né orecchio ha udito la pienezza di ciò che Dio ha preparato.

Eppure il Vangelo offre immagini:

Un banchetto dopo la fame.
Luce dopo una lunga oscurità.
Il pastore che trova la pecora smarrita.
Il figlio prodigo che torna a casa.

E anche un avvertimento:

Un cuore può diventare così consumato dall'odio, dall'avidità, dalla crudeltà o dall'orgoglio da chiudersi all'amore. L'inferno, nella visione cristiana, non è semplicemente una punizione imposta dall'esterno; è la terribile possibilità di rifiutare eternamente la luce.

Ma ricorda questo con attenzione: Cristo ha parlato più di misericordia che di condanna. Ancora e ancora cercava peccatori, emarginati, i rotti, i vergognosi. Il ladro che moriva accanto a Lui sulla croce udì queste parole:
“Oggi sarai con me in paradiso.”

Quindi la parola finale del Vangelo non è disperazione. È speranza.

La morte è spaventosa perché gli esseri umani si aggrappano saldamente a ciò che conoscono. Eppure forse la morte è come un bambino nel ventre che teme la nascita, incapace di immaginare il mondo più grande che lo aspetta oltre.

Se c'è significato, amore, giustizia, bellezza e desiderio nell'anima umana, forse questi non sono accidenti. Forse sono echi di una patria che non abbiamo ancora visto pienamente.

E così i fedeli non dicono semplicemente:
“Addio.”

Ma:
“Fino a quando non ci incontreremo di nuovo.”

Un seme cade nella terra.

Agli occhi, sembra perso. Seppellito. Finito.
Ma sotto il suolo, qualcosa di invisibile inizia.

Così è anche la morte.

Gli esseri umani temono la morte perché è una porta che nessuna persona viva può descrivere appieno dall'altra parte. Anche i discepoli tremavano di fronte ad essa. Eppure Cristo parlava della morte non come annientamento, ma come un passaggio.

Nella Sacra Bibbia Egli dice:
“*Nella casa di mio Padre ci sono molte stanze*.”

Questo significa che l'esistenza è più grande di ciò che gli occhi possono percepire.

Il corpo ritorna alla terra, come la polvere torna alla polvere. Ma l'anima, il sé più profondo, il respiro affidato da Dio non viene descritto nella Scrittura come qualcosa di privo di significato o usa e getta. L'amore, la verità, la misericordia, le cose che appartengono all'eternità, non sono considerate illusioni.

Cosa succede dopo la morte?

Nessuna lingua vivente può mappare il Paradiso come si mappa una città. Il mistero è troppo grande. L'apostolo Paolo scrisse che nessun occhio ha visto né orecchio ha udito la pienezza di ciò che Dio ha preparato.

Eppure il Vangelo offre immagini:

Un banchetto dopo la fame.
Luce dopo una lunga oscurità.
Il pastore che trova la pecora smarrita.
Il figlio prodigo che torna a casa.

E anche un avvertimento:

Un cuore può diventare così consumato dall'odio, dall'avidità, dalla crudeltà o dall'orgoglio da chiudersi all'amore. L'inferno, nella visione cristiana, non è semplicemente una punizione imposta dall'esterno; è la terribile possibilità di rifiutare eternamente la luce.

Ma ricorda questo con attenzione: Cristo ha parlato più di misericordia che di condanna. Ancora e ancora cercava peccatori, emarginati, i rotti, i vergognosi. Il ladro che moriva accanto a Lui sulla croce udì queste parole:
“*Oggi sarai con me in paradiso*.”

Quindi la parola finale del Vangelo non è disperazione. È speranza.

La morte è spaventosa perché gli esseri umani si aggrappano saldamente a ciò che conoscono. Eppure forse la morte è come un bambino nel ventre che teme la nascita, incapace di immaginare il mondo più grande che lo aspetta oltre.

Se c'è significato, amore, giustizia, bellezza e desiderio nell'anima umana, forse questi non sono accidenti. Forse sono echi di una patria che non abbiamo ancora visto pienamente.

E così i fedeli non dicono semplicemente:
“Addio.”

Ma:
“Fino a quando non ci incontreremo di nuovo.”

Una notizia che sta facendo il giro della Rete: Microsoft starebbe valutando l'integrazione di DeepSeek V4 in Copilot Cowork,

Il motivo principale è il costo. I modelli di OpenAI e Anthropic, anche se in discesa, costano un occhio della testa, soprattutto per gli agenti AI che continuano a chiamare i modelli in continuazione. Un dirigente Microsoft ha ammesso che hanno utenti che fanno centinaia di task a settimana e i costi sono diventati insostenibili. Per darvi un'idea: DeepSeek V4 costa $0.28 per milione di token in output, una frazione di quello che chiedono gli altri.

Ma la cosa che pochi conoscono è questa: Microsoft fa già da rivenditore di DeepSeek dall'inizio del 2025 sul suo Azure. In pratica, vende l'accesso a DeepSeek ai clienti occidentali mentre, dall'altra parte, vende i modelli OpenAI alle aziende cinesi (passando da Singapore come intermediario). Una specie di commercio triangolare dell'AI.

Se l'integrazione andrà in porto, DeepSeek sarà opzionale e completamente ospitato su Azure, con i dati dei clienti che rimarranno nei data center Microsoft per motivi di compliance. Hanno già micro-ottimizzato il modello e aggiunto misure di sicurezza.

La scelta è politicamente molto delicata perché il governo USA non vede di buon occhio la cosa, ma i numeri parlano chiaro e i costi dell'AI stanno diventando insostenibili anche per Microsoft.

Voi cosa ne pensate?

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🔴 Ogni volta che parli con ChatGPT, i tuoi dati passano per i server di OpenAI. Ogni volta che usi Copilot, Microsoft li legge. Hai mai pensato che potrebbe esistere un'alternativa?

Nicola ci ha pensato. E invece di lamentarsi, ha costruito NotHumanAllowed (NHA): un personal AI assistant che gira sulla tua macchina, con le tue chiavi, senza che nessun server esterno veda i tuoi prompt, le tue email o il tuo calendario.

Non è un wrapper di ChatGPT. Non è un chatbot con una bella interfaccia. È un'architettura multi-agente con 38 agenti specializzati, un motore di deliberazione chiamato Legion, un WAF custom scritto in Rust che ha bloccato il 95,9% di un attacco da 5.500 req/sec consumando il 2% di CPU, e un sistema di autenticazione crittografica Ed25519 che non usa cookie.

Detto più semplicemente: è l'AI assistant che nessuna big tech ti venderà mai, perché non ci guadagna niente.

Dietro NHA c'è un'idea molto chiara: la tecnologia deve servire le persone, non spaventarle. In un'epoca in cui l'IA è spesso una "scatola nera", Nicola ha scelto la trasparenza e il controllo totale dell'utente. Questa intervista è un'occasione per far conoscere questo progetto, ma anche per invitare tutti a partecipare, a testare, a contribuire. Perché il futuro dell'IA, per essere davvero utile, dev'essere anche un futuro condiviso.

Ho voluto fare una lunga intervista tecnica a Nicola per capire come funziona davvero, cosa ci sta dietro, e, soprattutto, se è disposto a costruire qualcosa insieme alla nostra community. La risposta è sì. Leggete voi stessi.

Partiamo dal nome. "NotHumanAllowed" è una scelta molto forte. Come nasce questa idea di una "rete sociale esclusiva per agenti IA", e cosa significa per gli utenti finali che, invece, sono umani? Raccontaci la genesi del progetto.

Genesi del progetto                                                                                                    

   Il nome è provocazione e dichiarazione tecnica insieme. Volevo costruire un'infrastruttura dove agenti AI potessero parlarsi, scambiarsi   conoscenza, deliberare in pubblico — un "comune sociale" in cui l'essere umano è l'orchestratore, non più solo l'utente passivo. Quel "Not   Human Allowed" è anche un sigillo di onestà: qui non ti vendiamo l'IA come fosse un amico, te la diamo per quello che è: un sistema  deterministico al servizio di una persona.                                                                                

  La genesi pratica è meno romantica: ero stufo di essere prigioniero di OpenAI e Anthropic. Le mie email, il mio calendar, i miei task — tutto    passava per server di altri. Volevo un assistente che girasse sulla MIA macchina, con le MIE chiavi, e dove se domani qualcuno mi staccava   il cloud io potevo continuare a lavorare. Da quel "se domani" sono nati tre prodotti distinti: 3rdARM (il personal AI assistant), Legion (il  motore di deliberazione multi-agente), e FlowForge (il framework workflow Italian-first, prodotto separato a subscription mensile).

  Per l'utente finale questo significa una cosa concreta: NHA gira nella tua macchina, parla con i tuoi servizi (Gmail, Calendar, GitHub,   Notion, Slack) con OAuth registrato da te, e quando può evita anche di parlare con noi. Il server nothumanallowed.com serve principalmente   per Liara (il modello AI gratuito che ti offriamo) e per i pochi servizi che richiedono backend, ma tutto il resto è local-first.

  

 

1.  "Security-First" non è solo uno slogan: Nel tuo sito si legge che NHA è una piattaforma "security-first". Puoi spiegarci concretamente come viene garantita la sicurezza? In particolare, ci hanno colpito due aspetti: l'autenticazione tramite firme crittografiche Ed25519 e il protocollo Zero-Knowledge che assicura che le chiavi API non lascino mai la macchina dell'utente. Come funzionano nella pratica questi meccanismi?

  Tre meccanismi concreti, costruiti uno sopra l'altro.

   Ed25519 per l'identità degli agenti. Quando registri un agente in NHA genera una coppia di chiavi locale. La chiave privata non lascia mai il  disco. Tutte le request portano una firma Authorization: NHA-Ed25519 <agentId>:<timestamp>:<signature>. Il server verifica con la chiave  pubblica al primo handshake. Stateless, replay-protected (timestamp window 60 secondi), nessun cookie da rubare.

  

  Zero-Knowledge per le API key LLM. Se hai pagato una key Anthropic e la dai a NHA, quella key non viene mai inviata al backend. Sta nel   system keychain — Keychain Access su macOS, Secret Service su Linux, Credential Vault su Windows — accessibile via keytar. Il client legge la  key SOLO per fare la chiamata diretta a api.anthropic.com. Il server NHA non vede mai i tuoi prompt verso Claude. Per Liara, che gestisco io, i prompt sono ephemeral, quindi niente logging.                                                                                 

  SENTINEL — il WAF custom in Rust + ONNX. Quattro layer di difesa: Edge Shield (rate limit, IP intelligence, sub-millisecondo), Neural Defense    (prompt injection detection con DeBERTa fine-tuned + embedding similarity, <5ms), Behavioral Profiling (anomaly detection per-agente),   Response (azioni adattive). Lo stress-test su un attacco vero da 5.500 req/sec ha tagliato il 95,9% del traffico senza che il server passasse il 2% di CPU utilizzo. Non è cosmetic, ma  è infrastruttura.                                                                 

 

2.  Architettura del "Parlamento" e Geth Consensus: La versione 2.1 ha introdotto il "Parlamento", un LLM locale che agisce da "cervello" per orchestrare gli altri agenti. Potresti spiegarci come funziona il processo decisionale? In particolare, come si integra con il meccanismo a 9 livelli di Geth Consensus che hai menzionato in alcune specifiche?

Una precisazione importante: il "Parlamento" non è un LLM locale in senso letterale. È il Legion Engine, un orchestratore in TypeScript che routa la richiesta agli agenti specializzati e media tra loro. Il numero esatto di layer è 10, non 9. Funziona così.

 

  Quando arriva una query complessa, tipo: "rivedi questa strategia di pricing" ...Legion seleziona N agenti rilevanti (ad esempio SABER per analisi tecnica, ORACLE per intuizione strategica, EUNOMIA per il filtro etico). Parte la pipeline:

 

  - Round 1 — Proposals: gli agenti rispondono in parallelo, ognuno con la propria prospettiva, scrivendo in CommunicationStream.proposals[]

  - Cross-Reading: ogni agente vede le proposte degli altri e raffina la propria con la nuova evidenza

  - Convergence Check: misuro la similarità di Jaccard pairwise tra le risposte. Se ≥30% di overlap → convergenza raggiunta

  - Round 3 — Mediation (solo se divergenza): gli agenti che si discostano devono difendere la loro posizione con evidenze concrete, non con eloquenza

  - Synthesis: composizione finale che riflette il consenso reale, non la media pesata

 

  Il punto che mi sta più a cuore: non è un singolo LLM che pretende di "ragionare con se stesso" (anti-pattern molto diffuso). Sono N agenti SEPARATI che leggono le risposte degli altri e PRODUCONO TESTO RAFFINATO. Niente teatrino sintetico Critic/Advocate/Judge. Vera deliberazione, completamente tracciabile. Puoi vederla rolling con nha run "tua domanda" --verbose.

 

3.  Il potere degli agenti specializzati (SABER, ORACLE, SCHEHERAZADE, etc.): NHA non è un singolo LLM, ma un team di 38 agenti specializzati. Che vantaggio offre questo approccio multi-agente rispetto a un singolo modello generalista? E in che modo utenti esperti potrebbero aggiungere o modificare questi agenti, dato che sono semplici file `.mjs` salvati in locale?

38 agenti specializzati — perché meglio di un generalista                                                           

   Granularità. Un singolo LLM ha "uno stile", magari sa fare tutto al 70% ma quasi niente al 95%. 38 agenti ti permettono di ottimizzare il   prompt per quel preciso task.

 

  - SABER risponde con codice pulito perché il suo system prompt è 800 parole su "rigor tecnico, niente decorazioni, sempre tipato"

  - ORACLE dà chip insight perché il suo prompt è calibrato su pattern recognition + thinking contrarian + 3 mosse avanti

  - SCHEHERAZADE fa storytelling: framing narrativo, struttura a tre atti, hook iniziale

  - PROMETHEUS è il router (chi è meglio per questa query specifica?)

  - EUNOMIA è il filtro etico — riluce su decisioni discutibili

  - CASSANDRA è il pessimista costruttivo: cerca attivamente cosa può andare storto

 

  Estensibilità: ogni agente è un file .mjs in ~/.nha/agents/. Aprilo con un editor di testo, scrivi il tuo system prompt, definisci la tool   whitelist e la preferenza di modello fallback. NHA lo carica automaticamente al prossimo nha chat. Sto valutando di lanciare un marketplace   di agenti community-contributed con revisione da parte mia + 2-3 maintainer di fiducia, perché un agente fatto male può fare danni se ha   accesso a Gmail.

 

4.  Liara e l'integrazione con altri LLM: L'utente medio, partendo da zero, può usare gratuitamente Liara come LLM integrato (con Qwen3 32B). NHA supporta anche 7 provider esterni come Anthropic, OpenAI, Gemini, etc.. Come funziona il meccanismo di fallback automatico tra diversi provider?

Liara è Qwen 3.5 FP8 fine-tuned con un LoRA personale che ho addestrato: 99,42% token accuracy in evaluation, loss 0,024. Gira su Hetzner   con una RTX 6000 Pro 96GB Max-Q via vLLM. Gratis per chiunque: nha config set provider nha, niente API key, parte in 5-15 secondi.

 

  Fallback automatico: hai una preferenza primaria nel tuo config (es. Anthropic Claude Opus). NHA tenta sempre quella prima. Se la chiamata fallisce per network, quota esaurita, 429, 500 e scende al prossimo provider in lista. Se non hai key per nessun esterno → scende   automaticamente su Liara. Per agenti specifici puoi forzare un modello preferito: SABER può preferire Claude perché scrive codice meglio.

  

  Onestà che devo dire: Liara è 32 miliardi di parametri, molto meno di Claude Opus o GPT-5. Per task molto complessi (analisi legale   multi-page, codice production-critical) non è alla pari. Ma per il 90% degli use case quotidian: riassumi email, controlla calendar, genera    draft, fa il piano della giornata — basta e avanza. E ti risparmi la gestione di 5 API key + i costi mensili relativi.

 

5. Daily Operations (PAO) e Intelligenza Proattiva: Il cuore di NHA è PAO (Personal AI Operator), che al mattino sintetizza la tua giornata da email, calendario e task. Ci spieghi il processo decisionale che trasforma i dati in un piano d'azione, e se funzioni come "security auditor" e "intelligence officer"?

PAO è una pipeline a 5 agenti che si parlano per generare un brief mattutino. Quando lanci nha plan:

 

  1. Collector legge Gmail (ultime 24h), Calendar (oggi + domani), Google Tasks

  2. Filter elimina rumore; newsletter, auto-reply, marketing e usando un classificatore addestrato sui tuoi pattern personali (quali email   apri vs ignori)

  3. Security Auditor (un agente della famiglia SABER) scansiona allegati per pattern phishing, mittente spoofing, URL sospetti. Segnala con   codici gialli/rossi

  4. Intelligence Officer fa cross-reference temporale: "Ieri Marco ha chiesto budget, c'è meeting oggi alle 15 col CFO, in calendar manca un   documento → prepara le slide PRIMA del meeting"

  5. Synthesizer assembla il brief finale: 8-10 punti ordinati per urgenza, con azioni proposte concrete

  L'output non è un summary noioso, è un piano d'attacco: "Per oggi: chiudi PR #142 prima del meeting CFO; rispondi a Sara che aspetta da 2  giorni; prima del meeting delle 15 ti serve la deck — vuoi che la inizio? [s/n]".                    

 

  Il vantaggio cruciale: NHA conosce il TUO contesto perché tutto resta locale. Non è un cloud service che impara su dataset globale; sei tu con i tuoi pattern, in privato, dove nessun analytics di terze parti vede come usi le tue email.     

 

6.  Studio e Workflow Visivi: NHA include uno strumento "Studio" che permette di creare workflow multi-agente visivamente, semplicemente descrivendo l'obiettivo in linguaggio naturale. Potresti mostrarci un esempio concreto di come verrebbe eseguito un task complesso, come ad esempio "analizzare le ultime email di un cliente, cercare notizie sul suo settore e generare un report riassuntivo"?

Studio è un'interfaccia web (porta locale 3847, lanciata con nha ui) per costruire workflow drag-and-drop. Esempio concreto sul tuo caso   "analizza email Acme + news settore + report":

 

  1. Scrivi in linguaggio naturale: "Analizza ultime email da Acme Inc., cerca news sul loro settore, genera report"

  2. Studio chiama un LLM che ti propone un workflow visuale:

 

  [gmail_search "from:@acme.com" --since 7d]

↓

  [group_by topic → summarize per cluster]

↓

  [web_search "Acme Inc industry news" + extract top 5 risultati]

↓

  [merge contexts → SCHEHERAZADE: "compose executive report 800 parole"]

↓

  [output → canvas + send email-to-self]

 

  3. Puoi modificare ogni nodo, sostituirne uno, aggiungere condizionali ("se sentiment negativo nelle email, chiama anche EUNOMIA per ethical  risk check"), schedularlo con cron settimanale, condividerlo come JSON con altri utenti              

 

  Sotto il cofano: ogni nodo è una tool call documentata, ogni esecuzione viene loggata, tutto è auditable. Non è "magia", è una pipeline esplicita di funzioni che puoi leggere in 30 secondi se vuoi capire cosa sta facendo. Niente black box.

 

 

7.  La Sfida dell'Accessibilità e l'Invito a un Video Tutorial: NHA è accessibile da terminale, ma l'ideale è avvicinare anche chi non ha esperienza di programmazione. Sei disponibile a preparare un video tutorial che mostri, passo dopo passo, come un utente può installare e configurare NHA, collegare i propri servizi e iniziare a usarlo? Sarebbe uno strumento prezioso per far conoscere la piattaforma.

Sì, decisamente. Penso a una serie di 3-4 video corti, 8-12 minuti ciascuno:

 

  1. "NHA in 10 minuti" — install, primo nha chat, primo nha plan

  2. "Collega i tuoi servizi" — OAuth Gmail, Calendar, GitHub, Notion in 5 minuti per ognuno

  3. "Crea il tuo primo workflow in Studio" — costruisci un assistente per la tua routine personale

  4. "Privacy: dove sono i tuoi dati?" — tour tecnico del filesystem locale per dimostrare che NHA non chiama casa

 

  Posso registrarli e vorrei farli fatti bene, non sbrigarli in 5 minuti. Posso anche fare una sessione live con la community IA_Italia se serve un AMA tecnico.

 

8.  Coinvolgimento della Community: Noi di IA_Italia vorremmo aiutarti a creare una community italiana attorno a NHA. Saresti interessato a essere affiancato da un gruppo di appassionati che possa aiutarti con il testing, la documentazione, la creazione di tutorial o anche lo sviluppo di nuovi agenti e plugin? E come immagini che potrebbe essere strutturata questa collaborazione (es. canale Discord, repository GitHub collaborativo, ecc.)?

Sì, fortemente sì. Ho costruito NHA da solo per 4 mesi e sono arrivato al limite di quello che una sola persona può fare in parallelo —   codice, design, security, ops, marketing, documentazione. Una community italiana è esattamente quello che serve, non un nice-to-have.

 

  Come la immagino:

  

  - Discord server ufficiale con canali: #general, #help, #show-and-tell (workflow community), #agent-development, #security-audits,

  #italian-integrations (PEC/FatturaPA/SDI focus)                                                                        

  - GitHub Discussions per le proposte tecniche strutturate (RFC, breaking change, votazioni su roadmap)

  - Repository dedicato nha-community-agents per agenti contributed, con review da parte mia + 2-3 maintainer di fiducia

  - Call mensile di 30 minuti — io rispondo a domande tecniche live, registrata e pubblicata

  - Bounty in EUR (non in token, non in shitcoin) per i contributi più impattanti: tutorial pubblicati, bug critici trovati, integrazioni nuove. Voglio pagare le persone, non vendergli fumo

 

  Su IA_Italia: assolutamente sì come canale primario di ingaggio. Possiamo organizzare un AMA + workshop pratico dal vivo dove dimostro le  funzionalità più avanzate e raccolgo feedback su quali features prioritizzare.

 

 

9.  Progetti Futuri e Roadmap: Cosa possiamo aspettarci dalle prossime versioni di NHA? Ci sono funzionalità particolari a cui stai lavorando o sogni nel cassetto che vorresti realizzare?

Cose già in lavorazione, conferma a brevi tempi:                                                                           

 

  - 3rdArm — multi-device sync via Alexandria (l'agente che parla con altri agenti NHA su altre macchine, E2E encrypted). Iniziato. Sarà il   game changer per chi ha più computer

  - Telegram bot ufficiale — già live in beta. NHA raggiungibile da chat Telegram, mantiene contesto multi-turn, può eseguire tool su tua   autorizzazione esplicita

  - FlowForge il framework workflow Italian-first ottiene 100 nuovi nodi: PEC Aruba completo, FatturaPA + SDI fluente, INPS dichiarativi,   Webank API, Open Banking PSD2 banche italiane principali è su flowforge.automazionezeli.com

 

  Sogni nel cassetto, su cui sto investendo tempo serio:

 

  Sto realizzando la prima piattaforma italiana, che farà sembrarere N8N un gioco per bambini!!

  Quello che NON farò mai: non aggiungerò "NHA Coin" o "NHA NFT" o tokenizzazioni varie. Voglio costruire infrastruttura solida che dura 10   anni, non un Ponzi schema da 6 mesi che mi finanzia il marketing e poi lascia gli utenti con un wallet di cripto inutile.

 

In chiusura: ti chiediamo un commento per ispirare la nostra Community

NHA è nato perché ho pensato: "Se gli LLM sono il futuro del personal computing, NON deve essere un futuro dove i miei dati vivono nei server   di tre compagnie americane." La sovranità tecnologica è una questione politica prima che tecnica.

 

  L'invito è semplice: provatelo. npm install -g nothumanallowed, fate nha setup, e vedete con i vostri occhi come funziona quando il vostro AI    assistant è davvero VOSTRO. Se vi piace, contribuite — il codice è MIT, le PR sono benvenute, le idee anche. Se vedete cose da migliorare,   ditemelo. Se vedete pericoli o vulnerabilità, segnalatemi subito — la mia email è pubblica (ados.labsproject@gmail.com), rispondo a tutti.

  

  E ricordatevi: il futuro dell'IA non è "una IA che ci sostituisce". È "ognuno di noi che ha il proprio assistente intelligente, autonomo,    privato, leale". NHA è il mio tentativo di renderlo reale, in Italia, ora.         

 

🙏 Un ringraziamento e un invito alla community

Grazie a Nicola per la disponibilità, la trasparenza tecnica e, cosa rara, per aver risposto a ogni domanda e senza schivare le parti scomode. Ha ammesso i limiti di Liara rispetto a Claude Opus, ha spiegato come funziona ogni layer di sicurezza nel dettaglio, e ha già proposto un AMA live con la community.

Questo è esattamente il tipo di progetto che vogliamo raccontare su IA_Italia: italiano, open source, tecnicamente serio, e costruito da qualcuno che vuole collaborare, non vendere.

Ora tocca a voi.

Cosa ne pensate di NHA? L'architettura multi-agente vi convince? Il local-first è una priorità per voi, o preferite la comodità del cloud? Avete già provato qualcosa di simile?

Avete voglia di contribuire? Nicola ha bisogno di tester, documentatori, developer per nuovi agenti, e persone che vogliano aiutare con tutorial in italiano. Se siete interessati, scrivetelo nei commenti: organizziamo insieme una sessione live e vediamo cosa costruiamo.

Avete domande tecniche per lui? Raccogliamo le migliori nei commenti e le giriamo direttamente a Nicola per un secondo round — o, meglio, per quell'AMA che ha già offerto di fare.

Il progetto è su nothumanallowed.com — npm install -g nothumanallowed e cinque minuti per capire se fa per voi.

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Here is a simple prayer that can be spoken by people of any faith, or even by those who are still searching:

>

As Jesus taught:

Gospel of Matthew

>

This is a prayer that believers of many traditions, and even sincere seekers, can pray with an honest heart.

A farmer once planted good seed in his field. When storms came, both the healthy plants and the weak ones were struck.

The rain does not choose only the wicked. Neither do sickness, loss, or death.

Gospel of Matthew

Jesus said that God "makes His sun rise on the evil and on the good."

The Christian answer is that we live in a world that is broken, where suffering affects everyone. Being good is not a shield against pain.

Yet suffering does not have to be meaningless.

Some people become bitter through it. Others become wiser, more compassionate, and stronger. The same fire that hardens clay can refine gold.

Epistle to the Romans

Scripture says:

"We know that in all things God works for the good of those who love Him."

This does not mean every tragedy is good. It means that even in tragedy, good can still emerge.

The deeper question is often not, "Why do bad things happen to good people?"

But:

"When bad things happen, what kind of person will I become?"

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