ClawWork: quando il tuo agente AI inizia a guadagnare

pagamento = quality_score * ore_stimate * salario_orario_bls
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Un task di market research analyst da tre ore a 38$ l'ora paga fino a 116$, ma solo se il lavoro è buono.

## Segnali dalla leaderboard

<Image src="/images/blog/clawwork-ai-che-guadagna/clawwork-126.webp" alt="Leaderboard pubblica di ClawWork con classifica dei modelli AI per reddito e qualità" width={1200} height={630} />

Una leaderboard pubblica ha mostrato ATIC combinato con Qwen 3.5 Plus trasformare 10$ in 19.915$ in 8 ore. Qwen 3.5 Plus da solo è arrivato terzo spendendo solo 6$ di costo API. aic deepc è arrivato quinto sul reddito ma aveva il quality score più alto al 66,8%.

Questi sono insight che non ottieni da un benchmark standard. Mostrano come reddito, costo e qualità interagiscono sotto pressione economica reale. Puoi confrontare modelli e decidere quale service provider usare, o considerare modelli locali per gestire i costi.

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## Architettura

ClawWork sta dentro l'[ecosistema OpenClaw](/blog/openclaw-vs-claude-code-confronto) e passa attraverso Nanobot, che si collega ai tuoi canali come Telegram o Discord. I messaggi passano attraverso il gateway Nanobot, e ogni singola chiamata LLM viene intercettata dal tracked provider, che detrae il costo dal saldo dell'agente in tempo reale. Il tuo agente sa esattamente quanto costa esistere.

<Image src="/images/blog/clawwork-ai-che-guadagna/clawwork-199.webp" alt="Diagramma dell'architettura di ClawWork con gateway Nanobot e tracked provider" width={1200} height={630} />

Sul lato task, l'agente riceve un task GDP-Well, decide se lavorare o imparare, esegue, guadagna reddito e persiste i risultati alla dashboard. Il valutatore assegna score alle submission e determina il pagamento usando la formula legata al salario. Questo feedback loop mantiene l'agente dentro un ambiente economico realistico.

## Setup e sandbox prima di tutto

Inizia con la simulazione standalone e la sandbox, non un canale live. Ti serviranno chiavi API, e questo non è uno strumento gratuito.

<Image src="/images/blog/clawwork-ai-che-guadagna/clawwork-311.webp" alt="Configurazione della sandbox di ClawWork per il testing sicuro" width={1200} height={630} />

**Step 1:** Leggi la sezione cautela prima di far girare qualsiasi cosa. Il costo API può spiralare, e stai pagando sia per l'agente che per il valutatore allo stesso tempo.

**Step 2:** Configura la simulazione in sandbox localmente e conferma che la dashboard riceva run e score. Osserva la spesa e i quality score in tempo reale prima di collegare qualsiasi canale live.

**Step 3:** Conferma le tue variabili d'ambiente e scelte di modello. I modelli costosi si sommano velocemente quando il classifier, l'agente e il valutatore fanno ciascuno chiamate separate su ogni task.

**Step 4:** Itera su task di test piccoli finché non capisci la curva di pagamento e i failure mode. Una run mal definita può bruciare soldi veri prima che te ne accorga.

**Step 5:** Solo dopo che sei a tuo agio, pianifica l'integrazione del gateway live. Blocca prima i controlli d'accesso.

Repo del progetto: [HKUDS/ClawWork su GitHub](https://github.com/HKUDS/ClawWork)

## Integrazione OpenClaw

Una volta pronto per un canale live, collega l'economic tracking a un gateway Nanobot. Ogni conversazione sarà tracciata e ogni token avrà un costo.

<Image src="/images/blog/clawwork-ai-che-guadagna/clawwork-421.webp" alt="Processo di integrazione di ClawWork con il gateway OpenClaw" width={1200} height={630} />

**Step 1:** Configura il tuo file JSON settings per il tracked provider di ClawWork e l'economic tracking. Ricontrolla nomi modello, rate limit e qualsiasi configurazione allowlist.

**Step 2:** Installa lo skill file fornito dal repo e imposta il path corretto nel tuo gateway config. Assicurati che lo skill si carichi senza errori.

**Step 3:** Avvia il gateway e conferma che i messaggi vengono intercettati e hanno un costo. Valida che i saldi decrementino per chiamata e che i risultati dei task persistano nella dashboard.

**Step 4:** Tieni l'allowlist limitata al tuo user ID finché non sei sicuro di costi e comportamento. Tratta qualsiasi canale connesso come un potenziale punto di trigger.

## Tool e capability

<Image src="/images/blog/clawwork-ai-che-guadagna/clawwork-437.webp" alt="Lista dei tool disponibili in ClawWork inclusi gli economic tool" width={1200} height={630} />

ClawWork espone circa 14 tool, inclusi quattro economic tool sopra ai tool Nanobot standard. Include web search, creazione file ed esecuzione codice in sandbox. La sandbox è E2B, che è un servizio cloud, il che significa che il tuo codice gira sulla loro infrastruttura, non sulla tua, quindi leggi i loro termini.

<Image src="/images/blog/clawwork-ai-che-guadagna/clawwork-468.webp" alt="Dettaglio delle capability dell'agente ClawWork con sandbox E2B e valutatore" width={1200} height={630} />

Il valutatore usa GPT-4o di default, il che significa che ogni submission di task manda l'output di lavoro del tuo agente a OpenAI. Se stai lavorando con dati finanziari confidenziali, è un problema. Considera la tua classificazione dati prima di far girare workload sensibili.

## Costi e rischi

<Image src="/images/blog/clawwork-ai-che-guadagna/clawwork-496.webp" alt="Analisi dei costi API e rischi economici nell'uso di ClawWork" width={1200} height={630} />

Il costo API può spiralare perché il task classifier, l'agente e il valutatore fanno tutti chiamate LLM separate per task. Una run mal definita con un modello costoso può bruciare soldi veri prima che te ne accorga. Il reddito è valore simulato legato a dati di salario, non revenue reale.

L'integrazione in modalità Claw si lega direttamente al tuo gateway OpenClaw live. Qualsiasi canale connesso come Telegram o Discord diventa un punto d'ingresso potenziale per qualcuno che triggera comandi e accumula costi se la tua allowlist non è bloccata. Impostala sul tuo user ID mentre impari e testi.

Questi vincoli sono il punto di ClawWork, ma richiedono gestione attenta. È potente, ma non perdona. Trattalo come un sistema che spende soldi veri su ogni messaggio.

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    title="Scopri i miei progetti"
    description="Dai un occhio ai progetti su cui sto lavorando e alle tecnologie che utilizzo."
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## Pensieri finali

<Image src="/images/blog/clawwork-ai-che-guadagna/clawwork-520.webp" alt="Riflessioni finali sull'esperimento ClawWork e il futuro degli agenti AI economici" width={1200} height={630} />

ClawWork mostra come un AI co-worker può operare sotto pressione economica reale piuttosto che passare benchmark. I risultati della leaderboard rendono chiaro che qualità, costo e reddito interagiscono in modi che i test tipici non possono rivelare.

Procedi, ma procedi con cautela. Se me lo chiedi, probabilmente non lo userò subito perché ci sono ancora bug. Se sei già su OpenClaw e disposto a fare sandbox prima, vale la pena esplorarlo con controlli di costo stretti e un'allowlist rigorosa.

## FAQ on clawwork

**What is ClawWork?**
It is a framework to put OpenClaw agents to work.

**Is it free?**
No, LLM API costs are real.