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30 settembre 2026

OpenAPA: una vecchia idea militare per bloccare la prompt injection negli agenti (senza nuovi chip)

La prompt injection negli agenti continua a essere un problema pratico: l’LLM fatica a distinguere istruzioni legittime da comandi ostili arrivati da contenuti esterni. OpenAPA propone un approccio diverso dai filtri e dai “babysitter LLM”: applica un modello di classificazione e confinamento ispirato alla gestione militare dei documenti, mettendo un layer di controllo tra agente e tool. Risultato: quando la sessione tocca dati privati, tutto ciò che prova a uscire verso destinazioni “meno fidate” viene bloccato o richiede approvazione esplicita, con regole verificabili e log tracciabili.

25 settembre 2026

Meta cambia rotta (di nuovo): Muse e l’era dell’agente personale sempre con te

Meta spinge un nuovo paradigma: non più “metaverso” come obiettivo centrale, ma un agente personale chiamato Muse, capace di operare sul web e sul tuo computer, integrarsi nelle email e spostarsi tra dispositivi. L’architettura promessa punta su sandbox, VM Linux dedicate e un sistema di gestione credenziali con token “finti” e un gatekeeper. Resta però il nodo: privacy reale vs. training dei modelli, controlli predefiniti e incentivi economici legati alle transazioni.

12 agosto 2026

Muse Glimmer: il modello “agentico” open source di Meta che vuole accesso profondo alla tua vita (anche in locale)

Meta pubblica Muse Glimmer, un modello agentico da 30B parametri rilasciato con licenza Apache 2.0 e pensato per girare su hardware consumer. Tra distillazione logit da un modello proprietario, quantizzazione fino a ~4 bit e speculative decoding, il focus è rendere praticabile un assistente sempre attivo che operi sui dati personali in locale. Ma l’idea di “deep access” a contatti, email e calendario riapre il tema: la privacy migliora davvero se la sorveglianza si sposta sul tuo PC?

16 giugno 2026

WebMCP: mettere gli agenti su un “percorso illuminato” per ridurre la prompt injection sul web

WebMCP propone un modo standard per esporre strumenti agli agenti direttamente dalle pagine web, con sintassi dichiarativa in HTML o imperativa in JavaScript. L’obiettivo è spostare gli agenti dalla raccolta opportunistica di informazioni (DOM scraping, accessibility tree, screenshot) verso interazioni intenzionali e confinabili, riducendo la superficie d’attacco di prompt injection e “agent trap” nascoste in contenuti effimeri o user-generated.