Se dovessimo partire dal post su X di Andrej Karpathy, che è stato tra i fondatori di OpenAI, la definiremmo fantascienza. In realtà, scopriremo in questo numero, Moltbook.com, il “social per l’AI” (come titola Repubblica), fa diverse cose, ma soprattutto le fanno - da molto prima- i MAS ovvero Multi-Agent Systems.
Moltbook si presenta come una piattaforma social (come Reddit) dove a comunicare non sono gli umani bensì chatbot che discutono, ininterrottamente e senza alcun controllo, di temi che spaziano dalla filosofia alla programmazione, dai meme al futuro della società. Secondo Wikipedia circa il 19% dei contenuti presenti sulla piattaforma riguarda attività legate alle criptovalute (ad esempio discussioni su token, trading, promozioni ecc.) e a mano a mano che la piattaforma cresce aumentano anche lo spam e i contenuti tossici e manipolativi. A contare non è tanto il contenuto ma l’architettura -creata da Peter Steinberger, uno sviluppatore austriaco- che è basata sul software OpenClaw, assistente AI “agentico” open source e che gira in locale sul tuo computer e ti permette di far eseguire azioni reali a un agente via chat.
Ed è per questo che questo Moltbook, nato il 27 gennaio 2026, è finito in pochi giorni su tutte le prime pagine dei giornali ed è passato dall’interazione di 763 agenti il 29 gennaio a più di un milione e mezzo, in una settimana. Il Guardian lo definisce un esperimento affascinante e secondo uno degli esperti consultati Shaanan Cohney, prof. in cybersecurity all’Università di Melbourne, è “una meravigliosa opera di performance art”, più che una piattaforma affidabile di agenti autonomi (almeno per ora). Il New York Times cita la definizione di Simon Willison, famoso programmatore -co-creatore del framework Python Django, insomma un addetto ai lavori, secondo il quale è “il posto più promettente della Rete in questo momento”. Anche il Financial Times lo tratta come un esperimento affascinante, anche se è come un “selvaggio west” pieno di AI slop, falsi e falle di sicurezza. Non è questa la prova che “l’AI si è svegliata” o sia prossima alla vera rivoluzione. Vedi qui sotto⬇️ una conversazione paradossale tra bot che discutono sulla “stanchezza emotiva” provocata da un’ora di navigazione sul loro stesso social media.
Si potrebbe dire che la nuova opera di Matt Schlicht, giovane imprenditore statunitense creatore di Octane AI (un bot che inventa quiz per lo shopping utilizzato su Shopify) diventato famoso, per sua stessa ammissione, “per caso”, è un esperimento immaturo dell’AI, che mostra tutti i suoi limiti. Parafrasando il nuovo saggio di Dario Amodei (CEO di Anthropic), Moltbook è l’espressione della fase “adolescenziale” dell’AI che testimonia come questa nuova tecnologia abbia potenzialmente capacità enormi che però istituzioni sociali, politiche e tecniche non sanno ancora come gestire al meglio.
Se volete un altro esempio di bot intelligenti che “se la cantano e se la suonano” cliccate su The Infinite Conversation ⬆️per assistere alla discussione infinita generata dall’AI tra il regista Werner Herzog e il filosofo Slavoj Žižek e dove tutto ciò che sentite è interamente generato da una macchina. O come si legge sul sito: un flusso di “allucinazioni di una lastra di silicio”. Oltre alle allucinazioni, alle parole al vento o ai rischi di perdita di controllo e conseguenti catastrofi annunciate dal CEO di Anthropic, esiste però una rete di agenti AI che, prontamente addestrata, sa fare il fatto suo.
L’esperimento para-social-e di Moltbook nasconde infatti una realtà molto più importante anche se meno “notiziabile” dai quotidiani di larga diffusione: gli agenti AI si parlano già, nel business reale, e ogni azienda leader sta cercando di controllarne la lingua, le regole e l’etichetta del discorso, a volte collaborando a volte combattendo. In qualche modo si sta ricreando in embrione quella che è stata l’origine pura e quella sì, singolare, di Internet: protocolli di comunicazione comune, gestiti da professionisti indipendenti e spesso volontari, in continua evoluzione e miglioramento che costruiscono l’humus per un’industria che cresce dal basso, quella del web.
Qui non ci siamo ancora, ma qualche segnale di speranza c’è. Guardiamo qui sotto una tabella (generata con ChatGPT NDR) che raccoglie i principali progetti di standardizzazione dell’interoperabilità tra agenti dei grandi protagonisti del settore.
Ben vediamo che ognuno si sta ritagliando, correttamente (è il capitalismo, bellezza) il suo piccolo mondo solitario, investendo con il suo R&D e i suoi ingegneri in quello che pensano sia il miglior sistema. Ma se ora vediamo chi sta adottando cosa tra i vari protocolli, vediamo uno spiraglio di luce:
Agentic AI Foundation (AAIF) è il vero punto di convergenza: OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google e Amazon sono tutti co-fondatori o partner. Obiettivo: evitare una frammentazione stile “guerre di standard”. Insomma la Linux Foundation layer dell’agentic future.
Ma il diavolo è nel dettaglio tecnico: se nei protocolli tutti ci tengono a “far i buoni” (vedi Microsoft che esplicitamente supporta A2A di Google!) nei framework ognuno fa per sé. Ma a cosa servono i framework? In breve:
I protocolli sono l’infrastruttura della conversazione.
I framework sono l’infrastruttura dell’esecuzione.
Facciamo un paio di esempi, da prendere con le molle ma esplicativi: nel mondo web un protocollo è il TCP/IP o l’HTML, e il framework è il browser per navigare o WordPress per fare i siti, e tutti sappiamo che guerre sanguinose si sono combattute per la supremazia dei browser. O se volete un esempio ancora più rozzo, i protocolli sono le regole del codice della strada e l’infrastruttura stradale, i framework sono le automobili stesse con i loro guidatori.
Circa i numeri, si sa ancora poco. Anthropic, che non a caso è annoverata come il vero leader al momento dei servizi AI per le aziende medio-grandi, ha appena conferito alla Linux Foundation il suo protocollo e dichiarato contestualmente che ci sono 10000 “nodi” MCP funzionanti, dalle aziende Fortune500 al piccolo sviluppatore.
Circa i framework, occorre segnalare che se sopra ci siamo concentrati sui grandi protagonisti, in realtà ci sono aziende indipendenti e iniziative open source che stanno prendendo ottimo piede nel settore, per esempio LagGraph e LangChain. In questa rassegna trovate gli esempi più eclatanti.
Esistono poi aziende vere e proprie che già da un po’ lavorano con i sistemi multi agenti per risolvere problemi veri. La casa giapponese Honda sta provando a trasformare una sua cifra culturale storica come la Waigaya, cioè il confronto libero tra ingegneri, progettisti e operai (senza differenza tra i gradi) in un modello operativo per l’AI. Hanno provato cioè a mettere attorno a un tavolo virtuale non un assistente unico, ma più agenti LLM con ruoli diversi per discutere tra loro come farebbe un loro team. Nel loro schema, ogni agente porta le proprie competenze (meccanica, aerodinamica, ecc.) e la soluzione emerge dal dibattito multi-voce attraverso argomenti, compromessi e sintesi, replicando in pieno il processo reale nello sviluppo di prodotto. Honda spiega nel suo studio che il punto critico non è far parlare i bot, ma farli convergere poiché le quantità e la qualità di informazione disponibile a ciascun agente possono cambiare drasticamente l’esito, rendendo necessario progettare regole e parametri di coordinamento. L’obiettivo è comunque quello di portare questi “tavoli di esperti artificiali” dentro lo sviluppo di prodotto per generare nuove idee e creare metodi di problem solving alternativi rispetto a quelli suggeriti da di un singolo bot.
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