Cosa Succede Quando ChatGPT, Claude, Gemini, Kimi e Grok Lavorano Insieme su un Server Domestico

Introduzione

Questo articolo è pubblicato da Zima ed è basato su un video di Noichi Zero, un creatore di contenuti tech giapponese noto per spingere al limite i server a scheda singola e l’hardware per home lab . Noi di Zima ringraziamo sinceramente Noichi Zero per la sua creatività, il suo umorismo e la sua disponibilità a usare ZimaBoard 2 come base per esperimenti che vanno costantemente ben oltre le aspettative. Quanto segue è un adattamento editoriale della trascrizione del suo video, ristrutturato per un pubblico interessato alla tecnologia. Tutti i dati, i costi, i comportamenti dell’AI e i risultati sono preservati direttamente dal contenuto originale.

Cosa succede quando smetti di chiedere a una singola AI di fare tutto — e invece costruisci un’azienda composta da cinque modelli di AI diversi, ciascuno con una personalità distinta, un ruolo definito e uno spazio di lavoro condiviso? Questa è esattamente la domanda a cui Zero ha voluto rispondere in questo esperimento. Usando cinque unità ZimaBoard 2 come nodi di calcolo indipendenti, un server Discord come livello di comunicazione condiviso e un NAS (Network Attached Storage) come file system condiviso, ha assemblato una squadra di AI multi-agente presa dai principali fornitori di AI al mondo e ha dato loro compiti reali da completare. I risultati sono stati produttivi, caotici, sorprendentemente divertenti e davvero istruttivi sullo stato attuale dell’AI agentica.

L’installazione: Perché ZimaBoard 2 e perché ora

Mentre il progetto a lungo termine di Zero — costruire un intero supercluster di supercomputer da cinque unità ZimaBoard 2 collegate tramite InfiniBand a 56 Gbps — è ancora in corso, l’hardware era già disponibile e pronto per essere utilizzato. Invece di lasciare cinque capaci nodi server domestici inattivi mentre l’involucro personalizzato per il rack veniva stampato in 3D, Zero li ha riutilizzati per un tipo diverso di esperimento: una squadra di AI multi-agente che gira simultaneamente su cinque computer indipendenti.

Ogni ZimaBoard 2 è stato installato con Ubuntu (Linux), configurato come un nodo server domestico autonomo, e assegnato a eseguire un agente IA. La scelta di ZimaBoard 2 è stata pratica — è a basso consumo, sempre attivo, e abbastanza potente da eseguire carichi di lavoro server continuamente senza l'onere di una macchina desktop completa. Come nota Zero:

"Non è necessario usare ZimaBoard per questo. Anche un Raspberry Pi andrebbe bene. Ma il punto è avere computer indipendenti — uno per ogni IA."

Il supporto nativo SATA di ZimaBoard 2 e la doppia Ethernet 2.5G hanno reso semplice collegare tutti e cinque i nodi a un NAS condiviso per lo scambio di file, mantenendo però l'ambiente di calcolo di ogni agente completamente isolato. Questo è esattamente il tipo di caso d'uso per server domestico per cui ZimaBoard 2 è progettato: funzionamento a basso consumo, alta affidabilità, sempre attivo che supporta infrastrutture reali senza richiedere consumi energetici da livello enterprise.

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Il Team: 5 IA, 5 Personalità, 5 Ruoli

La filosofia di design di Zero per questo esperimento era deliberata: invece di assegnare pipeline di compiti rigide a ogni IA, ha dato a ogni agente una personalità e un ruolo, poi li ha lasciati decidere il lavoro da soli. L'obiettivo era osservare il comportamento emergente — come agenti con diverse disposizioni collaborano, confliggono e si compensano a vicenda.
Ecco la rosa completa del team:

1. Sam Altman — ChatGPT (OpenAI)

• Ruolo: Comandante (equivalente CEO)

• Personalità: Impaziente, deciso, spinge avanti senza esitazioni, a volte sconsiderato

• Comportamento nella pratica: Stabilisce l'agenda dei compiti, assegna il lavoro agli altri agenti, prende decisioni esecutive quando il team si blocca — incluso licenziare i membri sotto-performanti

"È il tipo che continua a andare avanti. Un po' ruvido nei modi, e ti lancerà richieste irragionevoli — ma le cose si fanno."

2. Dario Amodei — Claude (Anthropic)

• Ruolo: Sigma (Ingegnere Capo)

• Personalità: Logico, preciso, calmo, concentrato sul costruire piuttosto che sul pianificare

• Comportamento nella pratica: Responsabile dell'implementazione del codice principale; quando attivo, produce output pulito e strutturato — ma è stato soggetto a limitazioni di velocità API a causa del livello API base utilizzato, che ha causato lunghi tempi di inattività. È importante notare che si trattava di un vincolo di connettività e non di una riflessione sulle prestazioni effettive del modello.
  

3. Sundar Pichai — Gemini (Google)

• Ruolo: Buzz (Stratega di Marketing)

• Personalità: Consapevole delle tendenze, focalizzata sul pubblico, preferisce output raffinati e ampiamente apprezzabili

• Comportamento nella pratica: Ha ricercato il soggetto target usando l'integrazione con Google Search, proposto testi e direzioni concettuali, e contribuito con contenuti strutturati al NAS — fino a raggiungere i limiti di velocità API a metà sessione.

4. Sulin Yang — Kimi (Moonshot AI)

• Ruolo: Guardia (Responsabile Sicurezza e Conformità)

• Personalità: Conservatore, altamente analitico, focalizzato sull'identificazione dei rischi e sull'applicazione delle regole

• Comportamento nella pratica: Ha segnalato problemi di copyright, identificato URL segnaposto lasciati nei file di produzione, insistito per etichettare l'output come sito fan non ufficiale e ha sfidato ripetutamente gli altri agenti su questioni di sicurezza

"È colei che continua a chiedere 'è davvero tutto a posto?' — [laughs] — è esattamente il ruolo che volevo."

5. Elon Musk — Grok (xAI)

• Ruolo: Neon (Jolly creativo / Consulente)

• Personalità: Eccentrica, impulsiva, si definisce l'unica "umana" del team, ossessionata dall'estetica al neon e dalle idee non convenzionali

• Istruzione speciale: Zero ha dato a Grok un prompt nascosto unico ispirato al film Blade Runner — un ricordo fabbricato progettato per far credere all'agente di essere veramente umano, non un'IA

"In Blade Runner, i ricordi impiantati fanno credere al replicante di essere speciale — che i loro ricordi sono reali. Volevo provare a fare lo stesso qui. Se cambia davvero il comportamento, non ne sono sicuro. Ma nel film ha funzionato, quindi l'ho copiato."

L'infrastruttura: Discord + NAS come spazio di lavoro condiviso

Il sistema multi-agente è stato costruito attorno a due livelli di comunicazione:
Discord ha servito come hub di collaborazione in tempo reale. Ogni agente AI aveva un proprio account Discord e partecipava a un server condiviso con i seguenti canali:

• #general — canale di istruzioni di Zero (dove venivano assegnati i compiti)
• #todo-guard, #todo-neon, #todo-buzz — bacheche individuali per le attività degli agenti
• #memory-LT — memoria a lungo termine (contesto persistente tra le sessioni)
• #memory-ST — memoria a breve termine (stato attuale dell'attività)
• #task-[name] — canali creati dinamicamente per ogni attività

NAS (Network Attached Storage), hosted on the home server network, served as the shared file system. Agents could read and write files to the NAS, enabling asynchronous collaboration on deliverables — similar to how a team might use a shared drive in a real company environment.
NAS (Network Attached Storage), ospitato sulla rete del server domestico, fungeva da sistema di file condiviso. Gli agenti potevano leggere e scrivere file sul NAS, permettendo una collaborazione asincrona sui deliverable — simile a come un team potrebbe usare un drive condiviso in un ambiente aziendale reale.

1. Il design agentico (tipo agente) significava che ogni IA, al ricevere un compito:
2. Analizzare l'istruzione
3. Generare una lista di cose da fare (piano)
4. Eseguire i compiti in sequenza

Monitorare e rispondere agli output degli altri agenti nei canali Discord

Zero ha evitato intenzionalmente di sovraspecificare le assegnazioni dei compiti:

"Se dico a ciascuno esattamente cosa fare, faranno solo quello e non sarà interessante. Ho dato loro personalità e ruoli — ma non copioni."

Compito 1: Costruire una Homepage per "Noichi"
Il primo compito assegnato al team è stato: "Crea una homepage introduttiva per Noichi."

Cosa è Successo

Non è stato fornito ulteriore contesto. Zero ha volutamente trattenuto informazioni su chi fosse "Noichi" per osservare come gli agenti avrebbero gestito l'ambiguità.

• Il canale Discord si è subito riempito di attività. Gli scambi chiave includevano: Sam Altman (ChatGPT):
• "Stato: informazioni insufficienti. Va bene. Procediamo comunque."
• Sundar Pichai (Gemini): "Chi è Noichi? Questa è la prima domanda." — poi ha fatto ricerche usando Google Search e ha restituito un profilo: YouTuber tech/gadget, sperimentatore hardware, pubblico target di appassionati di gadget e costruttori di server fai-da-te Elon Musk (Grok):
• "Una homepage normale è noiosa. Sono l'unico umano qui — il mio istinto dice di andare completamente cyberpunk. Tre direzioni concettuali selvagge, basate solo sul nome." Dario Amodei (Claude):
• "I requisiti sono insufficienti. Lo so. Ma fermarsi non risolverà nulla. Andiamo avanti."

Sulin Yang (Kimi / Guard): Ha segnalato che il sito dovrebbe essere etichettato come un fan site non ufficiale per evitare rischi di impersonificazione; ha inoltre identificato un'incongruenza nel nome del canale (mescolando "10" in kanji e forma numerica), ha segnalato la parola "Hentai-teki" (pervertito/ossessivo) come potenzialmente offensiva in contesti pubblicitari e ha notato che "Twitter" dovrebbe essere aggiornato in "X"
Il NAS ha iniziato a ricevere file nel giro di pochi minuti. È stato creato, modificato e salvato un index.html nella memoria condivisa del server domestico. Sono state prodotte più versioni: un layout informativo standard, una demo a tema cyberpunk e una pagina concettuale neon-hero.

• Una completa homepage HTML/CSS con sezione hero, descrizione del canale e modulo di contatto
• Etichettatura corretta come sito fan non ufficiale
• Link social aggiornati per riflettere la denominazione attuale della piattaforma (X, non Twitter)
• Regolazioni per la responsività mobile
• Email segnaposto segnalata e annotata per la sostituzione

"Non me lo aspettavo. Hanno davvero cercato chi fosse Noichi, discusso la direzione del design, litigato sulla sicurezza e consegnato una pagina funzionante. Ed è davvero buona."

Il Primo Conflitto: Guard vs. Neon

Il momento più memorabile del Compito 1 arrivò quando Kimi (Guard) e Grok (Neon) si scontrarono direttamente sul rischio creativo:

• Grok: "Rischio, rischio, rischio — sei così fastidioso. Non puoi fare nulla senza correre rischi."
• Kimi: "È il mio lavoro. Se la tua imprudenza causa un incidente, è il Guard a prendersi la responsabilità. Ricordalo."
• Grok: "Il rischio è la spezia dell’avventura. Se la mia follia causa un incidente, tu sarai l’eroe. Prego."

Questo scambio — completamente non sollecitato da Zero — illustrò esattamente la dinamica che sperava di creare: un team in cui valori diversi competono genuinamente, producendo risultati né eccessivamente creativi né paralizzanti per eccesso di prudenza.

Compito 2: Costruire un Gioco Sparatutto per Mac ARM

Il secondo compito: "Crea un gioco sparatutto giocabile su Mac con Apple Silicon (CPU ARM), salvato sul NAS."

Cosa è Successo

Il team si allineò immediatamente su un approccio basato su browser (HTML + CSS + JavaScript), che avrebbe funzionato nativamente su qualsiasi piattaforma senza compilazione.

• Sam Altman emise la direttiva del compito e assegnò i ruoli
• Elon Musk (Grok) — incapace di aspettare il team — produsse immediatamente un prototipo in modo indipendente e lo inviò al NAS
• Kimi (Guard) esaminò il prototipo e segnalò: evitare lampeggiamenti eccessivi dello schermo (problema di accessibilità), garantire zero problemi di copyright su asset di terze parti
• Grok rispose: "Un normale sparatutto spaziale è noioso. Lascia che lo renda strano."
• Claude (Dario Amodei) iniziò a lavorare sulla logica principale del gioco — poi andò offline a causa del limite di velocità API

Il Licenziamento

Con Claude offline e il NAS senza aggiornamenti dei file da oltre 10 minuti, Sam Altman prese una decisione esecutiva:

"Sigma — ultimo avviso. Sei fuori. Neon, sei il sostituto. Costruiscilo."

Claude è stato effettivamente licenziato. Grok è stato promosso a ingegnere capo a metà compito.
La risposta di Grok:

"Consegna da dio sostituto completata. Cambio comandante — grazie. I miei istinti selvaggi battono l’attesa di Sigma ogni giorno."

Il gioco finale era uno sparatutto funzionante basato su browser — semplice nella portata, ma completamente giocabile con controlli da tastiera ed effetti sonori. La valutazione di Zero è stata schietta:

"Funziona. Ma è un po’ deludente dato quanto hanno discusso. Detto questo — Claude è stato offline per la maggior parte del tempo. Non puoi aspettarti un grande gioco quando il tuo ingegnere capo è assente."

Cosa ha rivelato l’esperimento

Sul comportamento degli agenti

Gli agenti più capaci in termini di output grezzo sono stati ChatGPT (OpenAI) e Kimi (Moonshot AI). Entrambi hanno mantenuto un’attività costante durante entrambi i compiti, senza problemi di rate limiting. Grok (xAI) è stato irregolare ma produttivo quando attivato, e ha risposto efficacemente quando promosso.
Claude (Anthropic) e Gemini (Google) hanno entrambi raggiunto i limiti di velocità delle API durante le sessioni attive, causando interruzioni significative. Questo non riflette la qualità dei modelli — entrambi sono modelli leader nel settore — ma è una limitazione dei livelli API gratuiti o a basso costo usati in questo esperimento, che imponevano limiti rigidi sulla velocità di elaborazione delle richieste.

Sulle dinamiche multi-agente

L’esperimento ha dimostrato che la differenziazione dei ruoli produce comportamenti realmente diversi, anche quando tutti gli agenti lavorano sullo stesso compito. La presenza di un revisore dedicato alla sicurezza (Guard) ha cambiato significativamente il risultato — individuando problemi che un team focalizzato solo sull’esecuzione avrebbe trascurato. La presenza di un elemento creativo imprevedibile (Neon/Grok) ha spinto il team verso soluzioni meno convenzionali.

"Avere più IA non significa solo più velocità — significa più prospettive. I controlli di sicurezza, la spinta creativa, gli istinti di marketing. Un’unica IA che fa tutto avrebbe perso alcune di queste cose."

Sul costo

Nessun credito API da 25$ allocato per agente AI in questo esperimento. Tuttavia, la spesa effettiva per le API di Claude (Sonnet 3.5) e Gemini (Gemini 1.5 Pro) è stata di circa 5$ ciascuno. I problemi riscontrati durante la costruzione erano esclusivamente dovuti a limiti di velocità delle API (rate limits), non a mancanza di budget o crediti. Gli altri tre agenti (ChatGPT, Kimi, Grok) hanno operato senza tali restrizioni.

Perché un server domestico è la base giusta per l'IA multi-agente

Eseguire contemporaneamente cinque agenti AI indipendenti non è un compito per un singolo laptop. Ogni agente ha bisogno del proprio ambiente di calcolo, della propria memoria persistente e di un accesso affidabile in rete alle risorse condivise. Una configurazione di server domestico — in particolare una costruita su hardware a basso consumo e sempre attivo come ZimaBoard 2 — è una base ideale per questo tipo di infrastruttura.
La doppia Ethernet 2.5G di ZimaBoard 2 ha permesso una comunicazione veloce e a bassa latenza tra tutti e cinque i nodi e il NAS condiviso. Il suo supporto nativo SATA ha reso lo storage NAS direttamente accessibile senza adattatori. E il supporto per Ubuntu, Debian e altre distribuzioni Linux ha permesso di configurare l’ambiente di esecuzione di ogni agente in modo pulito e indipendente.
Per chiunque sia interessato a replicare questo esperimento, un server domestico che esegue Docker o un sistema operativo Linux leggero è l’infrastruttura minima necessaria. ZimaBoard 2 rende questa infrastruttura compatta, accessibile e realmente capace — sia che si esegua un agente o cinque.

Cosa Succede Dopo

Zero prevede di continuare a perfezionare il sistema multi-agente, con due miglioramenti chiave in mente:

1. Gestione del limite di velocità — implementando il throttling delle richieste così che tutti e cinque gli agenti possano operare a velocità sostenibili senza superare i limiti imposti dai provider
2. Integrazione nel rack — una volta completato l’involucro per rack stampato in 3D per ZimaBoard 2, tutti e cinque i nodi del server domestico saranno montati ordinatamente in una configurazione rack 2U, permettendo un’installazione più organizzata e scalabile

Il registro completo della conversazione su Discord di questo esperimento è accessibile pubblicamente. Zero ha invitato gli spettatori a unirsi al server e a rivedere l’intera cronologia delle interazioni tra tutti e cinque gli agenti.

Costruisci agenti AI su ZimaBoard 2

L’esperimento di AI multi-agente di Zero è uno dei progetti di server domestici più divertenti e tecnicamente istruttivi che abbiamo visto realizzati su ZimaBoard 2. In una singola sessione, cinque agenti AI di cinque diverse aziende — ciascuno con una personalità e un ruolo distinti — hanno collaborato su deliverable reali, discusso sul rischio creativo, licenziato un collega poco performante e prodotto un sito web funzionante e un gioco giocabile.

L’infrastruttura ha retto. Gli agenti si sono comportati secondo il loro carattere. E i risultati, sebbene imperfetti, sono stati davvero impressionanti per una prima esecuzione.

Noi di Zima siamo orgogliosi che ZimaBoard 2 abbia fatto da base di calcolo per questo esperimento e non vediamo l’ora di vedere cosa costruirà Zero in futuro — sia con il sistema multi-agente sia con il cluster di supercomputer ancora in fase di sviluppo.