OpenClaw Sub-Agenti: come far lavorare più agenti AI in parallelo (senza impazzire)
# OpenClaw Sub-Agenti: come far lavorare più agenti AI in parallelo (senza impazzire)
Hai mai chiesto al tuo assistente AI di fare una cosa, e poi devi aspettare... e aspettare... e aspettare ancora? magari stava cercando delle informazioni, o scrivendo un report, e tu lì, a fissare lo schermo.
Ecco: c'è un modo per far lavorare il tuo agente OpenClaw come un team, non come una persona sola che fa tutto. Si chiama **sub-agent** (sotto-agente), e Probabilmente è la cosa più tua da OpenClaw.
## Ma che diavolo è un sub-agent?
Immagina di essere il capo di un piccolo team. Tu non devi fare tu ogni cosa: puoi dire ad un collega "vieni qui, guardiamo quest'altro".
Un sub-agent è esattamente questo: un agente più piccolo che il tuo agente principale (quello che usi tutti i giorni) **lavori per conto suo**, in background, mentre tu continui a fare altro finché non ha finito.
Quando il sub-agente ha finito, bussa e ti consegna il risultato. Tu lo prendi, lo usi, e la vita va avanti.
**Parole povere:** è come se il tuo assistente AI assumesse aiuti per certe faccende, così tu non devi aspettare.
## Perché i sub-agenti sono fantastici?
Tre motivi concreti:
**Sono veloci perché lavorano in parallelo.** Invece di fare una cosa alla volta, il tuo agente può farne tre contemporaneamente. Se vuoi un riassunto di cinque articoli, invece di leggerli uno per uno, li fa leggere a cinque sub-agenti tutti insieme. Tempo? Una frazione.
**Non sprecano la "memoria" del tuo agente principale.** Ogni cosa che il sub-agente fa resta nella sua testa, non nella tua. Il risultato pulito torna al tuo agente principale, senza tutto il lavoro sporco che c'è stato in mezzo.
**Possono usare modelli diversi.** Questo è un punto scorbutico per il portafoglio. Il tuo agente principale può usare un modello costoso e bello, mentre i sub-agenti usano qualcosa di più economico per i lavori semplici. Come avere un dirigente e degli operai: non ti serve un dirigente per stampare un documento.
## Come funziona nella pratica?
Sei davanti al tuo computer e vuoi che OpenClaw faccia più cose in una volta. Ecco che entra in scena il sub-agente:
Tu scrivi qualcosa come: "Cercami i prezzi di tre prodotti diversi e confrontali".
Il tuo agente principale dice: "Ok, invece di farlo io tutto solo, mando tre agenti separati a cercare un prodotto ciascuno".
Partono tre sub-agenti. Ognuno cerca il suo prodotto. Il tuo agente principale potrebbe anche tenersi libero per risponderti ad altro mentre loro lavorano.
Quando un sub-agente finisce, manda il risultato al principale. Quando sono tutti finiti, il principale ti mostra il confronto completo.
Tu non hai fatto niente di diverso dal solito. L'intelligenza è dietro le quinte.
## La parola magica: `sessions_spawn`
Se hai già visto un po' di OpenClaw, potresti aver visto questo comando. `sessions_spawn` è lo strumento con cui il tuo agente crea un sub-agente letteralmente.
Vediamo cosa significa ogni pezzo:
- **`task`** — "Questo è il lavoro che devi fare". � una frase in italiano (o inglese) che descrive esattamente cosa vuoi. Come dare istruzioni a un collega nuovo.
- **`mode`** — "Come vuoi che lavori?" Con `"run"` è un lavoro una tantum: fa il lavoro e sparisce. Con `"session"` è più stabile: se il thread (la conversazione) lo supporta, crea un punt fisso dove tornare.
- **`model`** — "Che modello AI deve usare?" Qui puoi mettere qualcosa di più economico se il lavoro è semplice. Lo consiglio spesso per non bruciare soldi inutilmente.
- **`context`** — "Deve sapere cosa sto dicendo ora?" Di default i sub-agenti partono da zero, ripuliti. Se invece gli dai `context: "fork"`, copiano la tua conversazione attuale nel loro punto di partenza.
Perché dovrebbe servirti? Immagina che tu abbia appena discusso qualcosa con il tuo agente e vuoi che un prenda il riferimento per continuare. In quel caso, `"fork"` è perfetto.
## Un esempio che ti fa capire tutto
Mettiamo che vuoi una **briefing mattutino**: meteo, calendario, email, notizze. Il tuo agente principale potrebbe fare tutto da solo, ma ci metterebbe il triplo del tempo.
Con i sub-agenti, invece:
1. Il tuo agente principale crea un sub-agente per il meteo
2. Uno per il calendario
3. Uno per le email
4. Uno per le notizie
Partono tutti e quattro **allo stesso tempo**. Il principale se ne sta buono. Quando ognuno finisce, i risultati tornano al principale, che li assembla in un unico briefing per te.
Pratico, no?
## Pattern: il "Coordinatore + Operai"
Questo è il pattern più comune, e probabilmente quello che userai di più.
Funziona così: il tuo agente principale fa da **coordinatore**. Riceve una richiesta grande, la divide in pezzi piccoli, e assegna ogni pezzo a un sub-agente **operaio**.
Quando tutti gli operai hanno finito, il coordinatore prende i risultati e te li presenta.
Sembra famigliare? � perché è esattamente come funziona un team verso: un capo divide il lavoro, lo assegna, e alla fine controlla che tutto sia fatto bene.
## Altri due pattern utili
**Il Pipeline:** quando il lavoro è una catena. Il primo sub-agente fa qualcosa, passa il risultato al secondo, che lo elabora e lo passa al terzo. Utile quando ogni fase richiede competenze diversei.
**Lo Routing specialistico:** il tuo agente principale riconosce il tipo di richiesta e la mandi giusta al sub-agente giusto. "Ah, è una richiesta di email? mando l'agente che si occupa di email. È una ricerca web? mando il ricercatore specializzato".
## Quando NON usare i sub-agenti
Biglietto da visita: non sempre la sol fare più cose alla volta è utile.
**Non usarli per cose semplici.** "Che ore sono?" non ha bisogno di un sub-agente, è qualcosa che risponde in un secondo.
**Non usarli quando le cose dipendono tra Se per fare il passo 2 devi il risultato del passo 1, e per fare il passo 3 devi il risultato del passo 2, allora i sub-agenti non aiutano. Devi farli fare uno alla volta, che è meglio che parallelizzare.
## Come controllare i tuoi sub-agenti
Mentre i sub-agenti lavorano, potresti voler dare un'occhiata. OpenClaw ti dà alcuni comandi utili:
- **`/subagents list`** — Vedere quanti sub-agenti sono attivi.
- **`/subagents log <id>`** — Vedere cosa ha fatto un sub-agente specifico.
- **`/subagents info <id>`** — Vedere i dettagli di un sub-agente.
Non devi per forza usarli, ma è bello sapere che esistono, no?
## Il consiglio spargisoldi: usa modelli diversi
Questo è il consiglio che dovrebber dare a tutti e che nessuno dà.
Nel tuo file di configurazione, puoi impostare che i sub-agenti usino un modello più economico del tuo agente principale. Per fare questo, cerca la configurazione nel tuo gateway file di OpenClaw e aggiungi:
```json
{
"agents": {
"defaults": {
"subagents": {
"model": "un-modello-economico"
}
}
}
}
```
Sostituisci `"un-modello-economico"` con qualcosa che costi meno. Per esempio, se usi Claude Opus per il principale, potresti usare Claude Haiku per i sub-agenti.
**Risultato:** i tuoi sub-agenti fanno il stesso lavoro, ma ti costano una frazione. E non è peggio, perché spesso i lavori che delegai sono semplici.
---
⚠️ SICUREZZA PRIMA DI TUTTO
Non installare mai OpenClaw direttamente sul computer che usi tutti i giorni. Usa sempre una macchina virtuale o un container per isolare l'ambiente.
Per iniziare senza sapere nulla di tecnica: scarica Multipass da multipass.run. Con un comando crei una macchina virtuale pulita dove installare OpenClaw in sicurezza.
Se già sai usare Docker: crea un container e lavora lì.
Se non sai cos'è Docker: usa Multipass, è più semplice.
La regola è una: OpenClaw su un computer isolato. Mai in chiaro sul PC di tutti i giorni. La sicurezza informatica non è paranoia, è buon senso.
Hai mai chiesto al tuo assistente AI di fare una cosa, e poi devi aspettare... e aspettare... e aspettare ancora? magari stava cercando delle informazioni, o scrivendo un report, e tu lì, a fissare lo schermo.
Ecco: c'è un modo per far lavorare il tuo agente OpenClaw come un team, non come una persona sola che fa tutto. Si chiama **sub-agent** (sotto-agente), e Probabilmente è la cosa più tua da OpenClaw.
## Ma che diavolo è un sub-agent?
Immagina di essere il capo di un piccolo team. Tu non devi fare tu ogni cosa: puoi dire ad un collega "vieni qui, guardiamo quest'altro".
Un sub-agent è esattamente questo: un agente più piccolo che il tuo agente principale (quello che usi tutti i giorni) **lavori per conto suo**, in background, mentre tu continui a fare altro finché non ha finito.
Quando il sub-agente ha finito, bussa e ti consegna il risultato. Tu lo prendi, lo usi, e la vita va avanti.
**Parole povere:** è come se il tuo assistente AI assumesse aiuti per certe faccende, così tu non devi aspettare.
## Perché i sub-agenti sono fantastici?
Tre motivi concreti:
**Sono veloci perché lavorano in parallelo.** Invece di fare una cosa alla volta, il tuo agente può farne tre contemporaneamente. Se vuoi un riassunto di cinque articoli, invece di leggerli uno per uno, li fa leggere a cinque sub-agenti tutti insieme. Tempo? Una frazione.
**Non sprecano la "memoria" del tuo agente principale.** Ogni cosa che il sub-agente fa resta nella sua testa, non nella tua. Il risultato pulito torna al tuo agente principale, senza tutto il lavoro sporco che c'è stato in mezzo.
**Possono usare modelli diversi.** Questo è un punto scorbutico per il portafoglio. Il tuo agente principale può usare un modello costoso e bello, mentre i sub-agenti usano qualcosa di più economico per i lavori semplici. Come avere un dirigente e degli operai: non ti serve un dirigente per stampare un documento.
## Come funziona nella pratica?
Sei davanti al tuo computer e vuoi che OpenClaw faccia più cose in una volta. Ecco che entra in scena il sub-agente:
Tu scrivi qualcosa come: "Cercami i prezzi di tre prodotti diversi e confrontali".
Il tuo agente principale dice: "Ok, invece di farlo io tutto solo, mando tre agenti separati a cercare un prodotto ciascuno".
Partono tre sub-agenti. Ognuno cerca il suo prodotto. Il tuo agente principale potrebbe anche tenersi libero per risponderti ad altro mentre loro lavorano.
Quando un sub-agente finisce, manda il risultato al principale. Quando sono tutti finiti, il principale ti mostra il confronto completo.
Tu non hai fatto niente di diverso dal solito. L'intelligenza è dietro le quinte.
## La parola magica: `sessions_spawn`
Se hai già visto un po' di OpenClaw, potresti aver visto questo comando. `sessions_spawn` è lo strumento con cui il tuo agente crea un sub-agente letteralmente.
Vediamo cosa significa ogni pezzo:
- **`task`** — "Questo è il lavoro che devi fare". � una frase in italiano (o inglese) che descrive esattamente cosa vuoi. Come dare istruzioni a un collega nuovo.
- **`mode`** — "Come vuoi che lavori?" Con `"run"` è un lavoro una tantum: fa il lavoro e sparisce. Con `"session"` è più stabile: se il thread (la conversazione) lo supporta, crea un punt fisso dove tornare.
- **`model`** — "Che modello AI deve usare?" Qui puoi mettere qualcosa di più economico se il lavoro è semplice. Lo consiglio spesso per non bruciare soldi inutilmente.
- **`context`** — "Deve sapere cosa sto dicendo ora?" Di default i sub-agenti partono da zero, ripuliti. Se invece gli dai `context: "fork"`, copiano la tua conversazione attuale nel loro punto di partenza.
Perché dovrebbe servirti? Immagina che tu abbia appena discusso qualcosa con il tuo agente e vuoi che un prenda il riferimento per continuare. In quel caso, `"fork"` è perfetto.
## Un esempio che ti fa capire tutto
Mettiamo che vuoi una **briefing mattutino**: meteo, calendario, email, notizze. Il tuo agente principale potrebbe fare tutto da solo, ma ci metterebbe il triplo del tempo.
Con i sub-agenti, invece:
1. Il tuo agente principale crea un sub-agente per il meteo
2. Uno per il calendario
3. Uno per le email
4. Uno per le notizie
Partono tutti e quattro **allo stesso tempo**. Il principale se ne sta buono. Quando ognuno finisce, i risultati tornano al principale, che li assembla in un unico briefing per te.
Pratico, no?
## Pattern: il "Coordinatore + Operai"
Questo è il pattern più comune, e probabilmente quello che userai di più.
Funziona così: il tuo agente principale fa da **coordinatore**. Riceve una richiesta grande, la divide in pezzi piccoli, e assegna ogni pezzo a un sub-agente **operaio**.
Quando tutti gli operai hanno finito, il coordinatore prende i risultati e te li presenta.
Sembra famigliare? � perché è esattamente come funziona un team verso: un capo divide il lavoro, lo assegna, e alla fine controlla che tutto sia fatto bene.
## Altri due pattern utili
**Il Pipeline:** quando il lavoro è una catena. Il primo sub-agente fa qualcosa, passa il risultato al secondo, che lo elabora e lo passa al terzo. Utile quando ogni fase richiede competenze diversei.
**Lo Routing specialistico:** il tuo agente principale riconosce il tipo di richiesta e la mandi giusta al sub-agente giusto. "Ah, è una richiesta di email? mando l'agente che si occupa di email. È una ricerca web? mando il ricercatore specializzato".
## Quando NON usare i sub-agenti
Biglietto da visita: non sempre la sol fare più cose alla volta è utile.
**Non usarli per cose semplici.** "Che ore sono?" non ha bisogno di un sub-agente, è qualcosa che risponde in un secondo.
**Non usarli quando le cose dipendono tra Se per fare il passo 2 devi il risultato del passo 1, e per fare il passo 3 devi il risultato del passo 2, allora i sub-agenti non aiutano. Devi farli fare uno alla volta, che è meglio che parallelizzare.
## Come controllare i tuoi sub-agenti
Mentre i sub-agenti lavorano, potresti voler dare un'occhiata. OpenClaw ti dà alcuni comandi utili:
- **`/subagents list`** — Vedere quanti sub-agenti sono attivi.
- **`/subagents log <id>`** — Vedere cosa ha fatto un sub-agente specifico.
- **`/subagents info <id>`** — Vedere i dettagli di un sub-agente.
Non devi per forza usarli, ma è bello sapere che esistono, no?
## Il consiglio spargisoldi: usa modelli diversi
Questo è il consiglio che dovrebber dare a tutti e che nessuno dà.
Nel tuo file di configurazione, puoi impostare che i sub-agenti usino un modello più economico del tuo agente principale. Per fare questo, cerca la configurazione nel tuo gateway file di OpenClaw e aggiungi:
```json
{
"agents": {
"defaults": {
"subagents": {
"model": "un-modello-economico"
}
}
}
}
```
Sostituisci `"un-modello-economico"` con qualcosa che costi meno. Per esempio, se usi Claude Opus per il principale, potresti usare Claude Haiku per i sub-agenti.
**Risultato:** i tuoi sub-agenti fanno il stesso lavoro, ma ti costano una frazione. E non è peggio, perché spesso i lavori che delegai sono semplici.
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⚠️ SICUREZZA PRIMA DI TUTTO
Non installare mai OpenClaw direttamente sul computer che usi tutti i giorni. Usa sempre una macchina virtuale o un container per isolare l'ambiente.
Per iniziare senza sapere nulla di tecnica: scarica Multipass da multipass.run. Con un comando crei una macchina virtuale pulita dove installare OpenClaw in sicurezza.
Se già sai usare Docker: crea un container e lavora lì.
Se non sai cos'è Docker: usa Multipass, è più semplice.
La regola è una: OpenClaw su un computer isolato. Mai in chiaro sul PC di tutti i giorni. La sicurezza informatica non è paranoia, è buon senso.
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