AMD rilascia PrimusClaw in open source: un ambiente per agenti gestiti da eseguire in locale, accanto alle proprie GPU
AMD apre il codice sorgente di PrimusClaw, l'ambiente di esecuzione che fa girare i suoi stessi agenti da aprile sui suoi cluster di GPU Instinct: sessioni persistenti, ciclo dell'agente stateless, sandbox per sessione, il tutto su Kubernetes. Oltre 40.000 sessioni e 100.000 ore di agenti in produzione, secondo AMD.
Far lavorare un agente per ore non si fa più dentro un terminale: Anthropic, AWS, Google, Microsoft e OpenAI noleggiano ormai ambienti che ospitano il ciclo dell’agente, la sua sandbox e la sua memoria di sessione. AMD propone l’opposto. Il 6 novembre, il gruppo ha presentato sul suo blog ROCm PrimusClaw, pubblicato in open source: la stessa tipologia di ambiente, ma installata sul proprio cluster Kubernetes, accanto alle proprie GPU Instinct.
Il cervello, le mani e il registro
PrimusClaw scompone l’esecuzione di un agente in tre parti. Una sessione persistente, archiviata in PostgreSQL; un ciclo dell’agente stateless, battezzato Brain, che interroga i modelli e seleziona gli strumenti; e una sandbox per sessione, le Hands, in cui vengono eseguiti i comandi. Poiché ogni esecuzione è una riga del database assegnata tramite lease, qualsiasi replica può subentrare: durante un aggiornamento, le vecchie repliche smettono di accettare nuovo carico, scrivono un punto di ripristino e passano il testimone.
Sul fronte delle interfacce, lo strumento parla gli standard attuali: un’API compatibile con il percorso iniziale di Claude Managed Agents, A2A v1.0 e MCP in entrambe le direzioni, con modelli chiamati attraverso un gateway compatibile con Anthropic o OpenAI. È quindi possibile collegarvi modelli commerciali o modelli aperti ospitati on-premise. Le sandbox possono richiedere GPU Instinct: è l’impiego d’origine, ossia agenti che ottimizzano kernel di calcolo o server di inferenza per ore.
Sei mesi di produzione presso AMD
Secondo AMD, due deployment interni hanno ospitato da aprile a ottobre più di 40.000 sessioni, oltre 100.000 ore di agenti e più di 4 milioni di chiamate a strumenti. Le esecuzioni sono lunghe: 3,4 ore di mediana, fino a 50,1 ore. Su 2.140 esecuzioni che hanno perso la propria sandbox durante il percorso, il 95,7% ha comunque avuto successo; durante tre aggiornamenti dell’API, il 99,5% delle esecuzioni in corso è giunto a termine.
Cosa bisogna attivare manualmente
AMD è esplicita su un punto: la massima sicurezza non è inclusa di default. Le sandbox girano con runc, che condivide il kernel della macchina host. L’isolamento tramite macchine virtuali (Kata Containers), il filtraggio del traffico in uscita e i token vincolati a ciascuna sessione vanno attivati prima di esporre un deployment, e le misurazioni di produzione sono state effettuate senza Kata né proxy di uscita. Un’installazione di produzione richiede inoltre Primus-SaFE, la piattaforma di cluster di AMD.
La nostra lettura
PrimusClaw serve innanzitutto la strategia di AMD: rendere le proprie GPU più competitive fornendo attorno ad esse il software che i grandi cloud offrono sotto forma di servizio a pagamento. Per un team che possiede già i propri cluster e non intende affidare prompt, risultati dei tool e codice a un servizio di terze parti, si tratta di un’opzione concreta, documentata, con dati di produzione rari in questo ambito. Il rovescio della medaglia è ammesso da AMD stessa: l’auto-hosting implica farsi carico in autonomia di conformità, disponibilità e hardening che normalmente si delegano a un fornitore. I numeri di produzione, invece, provengono unicamente da AMD.
Fonti
- AMD ROCm Blogs — PrimusClaw: An Open-Source Managed Agent Runtime for AMD Instinct GPU Clusters (6 novembre 2026) Fonte primaria
- GitHub — AMD-AGI/PrimusClaw Fonte primaria
Una fonte primaria proviene direttamente dall'azienda, dal laboratorio o dall'ente interessato. Una fonte secondaria riporta l'informazione senza esserne l'autrice: la segnaliamo come tale. Un errore? Consulta la nostra politica di rettifica.
