OpenWorker: l'agente AI open-source di Andrew Ng che consegna lavoro finito, non chiacchiere

Architettura: una pila locale a quattro strati

OpenWorker è eseguito interamente sul computer dell'utente, senza server di inferenza nel cloud. La sua architettura si compone di quattro livelli distinti :

• Shell desktop: una finestra nativa basata su Tauri 2 che contiene un'interfaccia utente React 18 (ID bundle com.openworker.desktop). Questa shell supervisiona anche il processo del server Python.
• Server agente locale: costruito su Python 3.10+ con FastAPI e Uvicorn, questo server si collega a 127.0.0.1:8765 sulla macchina locale. Ha un limite predefinito di 12 iterazioni modello-strumento per attività.
• Strato di capacità e connettori: fornisce una serie di strumenti locali per interagire con il filesystem, git, ricerca basata su ripgrep, shell e liste di cose da fare. Include anche integrazioni ospitate e supporto per il Model Context Protocol (MCP).
• Router dei modelli: l'interfaccia principale del modello è basata su aisuite, la libreria LLM agnostica rispetto al fornitore creata dallo stesso Andrew Ng. Questo permette a OpenWorker di fornire un'interfaccia unica e unificata tra fornitori nativi, compatibili con OpenAI, rivenditori e modelli locali . Il repository contiene 119 file Python (~32.400 righe) nella cartella coworker/, 149 file TypeScript/TSX nella cartella surfaces/gui/ e 78 moduli di test per il backend .

Modelli supportati: 30 modelli selezionati, porta la tua chiave

OpenWorker non vincola l'utente a un unico fornitore. Supporta 30 modelli selezionati in diverse categorie, tutti con la necessità di utilizzare la propria chiave API (BYOK — Bring Your Own Key) . I modelli supportati includono:

• Fornitori nativi: OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra, Luna, GPT-5.5; Anthropic Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 4.6, Haiku 4.5; Google Gemini 3.6 Flash, 3.1 Pro, 2.5 Pro, 2.5 Flash.
• Fornitori compatibili con OpenAI: GLM-5.2, DeepSeek V4, Kimi K2.6, MiniMax M2.5, Qwen3 Max, Grok 4.3, Mistral Large.
• Modelli open-weight ospitati: disponibili tramite partner come Together AI e Fireworks.
• Modelli completamente locali: accessibili tramite Ollama, che non richiede chiave API.

Il sistema di permessi e sicurezza

Una delle caratteristiche principali di OpenWorker è il suo approccio alla sicurezza. Ogni chiamata a uno strumento effettuata dall'agente viene classificata in uno di quattro livelli di rischio :

1. read (lettura) — visualizzazione di dati locali (nessun effetto collaterale)
2. write_local (scrittura locale) — creazione o modifica di file sulla macchina (limitata al percorso specificato)
3. exec (esecuzione) — esecuzione di comandi shell
4. external (esterno) — invio di dati all'esterno della macchina (es. a Slack, email o calendario)

Questi livelli sono poi controllati tramite cinque modalità di autorizzazione :

1. discuss (discussione) — discussione in sola lettura
2. plan (pianificazione) — pianificazione in sola lettura
3. interactive (interattiva, predefinita) — chiede all'utente prima di eseguire scritture, comandi e azioni esterne
4. auto (automatica) — permette tutto, rimanendo comunque limitata al percorso
5. custom (personalizzata) — approva automaticamente un insieme di strumenti specificato dall'utente

Difesa contro il prompt injection

Per proteggersi dagli attacchi di prompt injection, OpenWorker include una "personalità operativa" (ops persona) incorporata che istruisce il modello a trattare il contenuto proveniente da strumenti, log, file e messaggi in arrivo come dati non attendibili, non come istruzioni. Questa difesa è scritta direttamente nella configurazione della personalità fornita .

Design incentrato sulla privacy

OpenWorker è progettato con forti principi di privacy :

• Le chiamate ai modelli vengono instradate direttamente dal computer dell'utente al fornitore scelto — non esiste un server di relay intermedio.
• Conversazioni, token dei connettori e chiavi API rimangono in locale. Il deposito segreto è archiviato in modo che i segreti non entrino mai nel contesto del modello, nei prompt o nelle tracce.
• L'unico componente cloud opzionale è un broker OAuth (che utilizza Auth0 Authorization Code con PKCE) per le negoziazioni dei connettori con un solo clic. I token dei connettori vengono consegnati direttamente alla macchina e non vengono mai memorizzati nel cloud.
• L'app funziona completamente offline quando le chiavi API e le credenziali vengono incollate manualmente.

Supporto piattaforma e stato attuale

OpenWorker è attualmente disponibile per Mac, mentre il supporto per Windows è elencato come "in arrivo" . Il progetto è in beta aperta ed è descritto come completamente utilizzabile, con capacità di auto-aggiornamento .

La fine del paradigma del chatbot

OpenWorker si presenta esplicitamente come un cambiamento rispetto al modello del chatbot. Invece di avviare una conversazione, l'utente specifica un risultato desiderato (es. "posta in arrivo smistata", "documento rifinito", "risposta Slack con i numeri del Q3", "voce di calendario aggiornata"). L'agente scompone quindi l'obiettivo in passaggi, lavora su file locali e applicazioni connesse, e si ferma per ottenere l'approvazione umana prima di compiere azioni consequenziali . Supporta oltre 25 integrazioni più MCP, coprendo strumenti come Telegram, GitHub, Slack, Jira, Notion, Linear, HubSpot, Outlook, Gmail e Google Calendar .