Scritto da Matteo Giardino, CTO.
Cos'è ZeroClaw?
Se hai costruito agenti IA autonomi nel 2026, sai bene quanto contino le prestazioni. Negli ultimi mesi ho lavorato moltissimo con OpenClaw. Per quanto versatile, la versione originale in Python può diventare pesante quando si scalano architetture multi-agente. Ecco che entra in gioco ZeroClaw: un fork ad alte prestazioni in Rust, progettato per minimizzare i consumi. Configurare ZeroClaw con Ollama ti permette di eseguire questi agenti interamente in locale, mettendo al sicuro i tuoi dati.
ZeroClaw mantiene la compatibilità con i concetti base di OpenClaw, ma riscrive il motore in Rust. Il risultato è un consumo di RAM drasticamente inferiore, tempi di avvio rapidi e minore latenza. Ti consiglio di leggere la mia guida su come configurare OpenClaw con Ollama per avere una base solida. Un'altra risorsa utile è il nostro articolo su telemetria e analytics di OpenClaw, che ti mostrerà come misurare questi miglioramenti.
Installare ZeroClaw su Ubuntu o macOS
Iniziare con ZeroClaw è semplicissimo. Essendo scritto in Rust, puoi installarlo tramite cargo o scaricare il binario pre-compilato. Io preferisco l'approccio binario per i server Linux e i Mac.
Per installare tramite Cargo, esegui:
cargo install zeroclaw-cliIn alternativa, se vuoi l'ultima release per macOS o Linux:
curl -sL https://zeroclaw.dev/install.sh | shUna volta installato, verifica che tutto funzioni. Dovresti vedere stampata la versione del 2026:
zeroclaw --versionCollegare ZeroClaw a Ollama
Il vero potenziale di questo framework si vede quando lo si abbina a un provider locale. Usare ZeroClaw con Ollama significa azzerare i costi delle API. Configureremo ZeroClaw per usare un modello Qwen. Se hai hardware datato, dai un'occhiata alla guida per eseguire Qwen 3.5 su CPU.
Assicurati che Ollama sia in esecuzione e scarica il modello desiderato:
ollama run qwen:7bSuccessivamente, crea un file config.toml per il tuo progetto. A differenza di OpenClaw, ZeroClaw utilizza TOML.
[provider]
name = "ollama"
endpoint = "http://localhost:11434"
model = "qwen:7b"
[agent]
name = "LocalAssistant"
system_prompt = "Sei un assistente IA veloce e utile in esecuzione in locale."Avvia il tuo agente puntando alla configurazione:
zeroclaw run --config config.tomlConfronto Prestazioni: OpenClaw vs ZeroClaw
Per capire perché gli sviluppatori stanno migrando nel 2026, ho fatto un confronto diretto. Ho testato OpenClaw in Python e ZeroClaw in Rust con lo stesso workflow Ollama su un Mac Mini M4.
| Metrica | OpenClaw (Python) | ZeroClaw (Rust) |
|---|---|---|
| Consumo Base RAM | ~140 MB | ~18 MB |
| Tempo di Avvio | 1.2s | 0.08s |
| Throughput (Token/sec) | 42 t/s | 45 t/s |
Mentre la velocità di generazione è limitata dal modello, la riduzione di RAM significa che puoi lanciare decine di micro-agenti senza saturare il sistema. Il consumo scende da 140 MB a soli 18 MB.
Perché Preferisco ZeroClaw in Produzione
Se stai eseguendo un singolo agente, i vantaggi potrebbero non essere così evidenti. Tuttavia, se costruisci sistemi dinamici dove gli agenti vengono continuamente creati e distrutti, questo fork in Rust è un enorme passo avanti.
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Tieni presente che ZeroClaw è ancora in sviluppo. Anche se supporta le integrazioni MCP, alcuni plugin Python avanzati potrebbero non funzionare ancora.
FAQ
Posso usare ZeroClaw su Windows?
Sì, puoi usarlo su Windows, ma dovrai compilarlo dai sorgenti usando WSL2 o MSVC. Gli installer per Windows sono ancora in fase sperimentale per il 2026.
ZeroClaw supporta OpenAI?
Assolutamente sì. Puoi cambiare il provider nel file config.toml per usare OpenAI invece di Ollama, aggiungendo la tua chiave API.
Come gestisco i memory leak?
Poiché ZeroClaw usa Rust, la sicurezza della memoria è integrata. Non devi preoccuparti delle pause della garbage collection che a volte colpiscono la versione Python.