In questo thread del 29 settembre 2026, Ryan Sarver sostiene che ciò che oggi viene chiamato IA personale non è, di fatto, personale. Parte da un incidente: Amazon ha bloccato Muse, l'assistente di Meta, dal proprio sito di shopping, mostrando un messaggio che descriveva l'accesso come quello di un agente non autorizzato. Gli utenti, clienti di entrambe le aziende, hanno perso un caso d'uso centrale per gli agenti, lo shopping, a causa di una disputa a cui non hanno preso parte. Lo considera l'inizio di guerre tra piattaforme in cui il consumatore resterà preso nel fuoco incrociato.

Il suo argomento centrale riguarda il problema del doppio principale. Un agente ospitato da una piattaforma lavora per l'utente e per l'azienda che l'ha costruito, ed è chiaro quale dei due prevale. Cita i termini di Muse, dove il training sulle conversazioni è attivato di default, e quelli di Instinct, che concedono una licenza perpetua e irrevocabile che copre screenshot e sequenze di tasti. Non sostiene che queste aziende stiano ingannando: dichiarano ciò che fanno. Ma un'IA personale è informativamente "massimalista", ed è proprio quella che dovrebbe essere affidata il meno possibile a terzi.

Enuncia cinque requisiti: possedere l'agente (open source, dati sotto controllo, portabilità), avere un solo principale, conoscere il contratto e poter ispezionare i suoi trade-off, scegliere dove l'agente viene eseguito, e avere un prodotto piacevole. Il condizionamento silenzioso gli appare più grave qui che nella ricerca: con un agente, l'utente delega e vuole semplicemente il risultato, quindi il condizionamento avviene silenziosamente tramite un algoritmo opaco. Riporta che gli assistenti costerebbero tra 3.000 e 7.000 dollari per utente all'anno, contro i 20 dollari al mese fatturati, e si chiede come un'azienda finanziata dalla pubblicità possa recuperare questo sussidio.

Il suo paradosso è che la proprietà può produrre il prodotto migliore: l'utente affida tutto a ciò che possiede, la memoria si accumula, e l'accesso più completo è ciò che guida la qualità. Ma OpenClaw sembra Linux; ciò che serve è un'esperienza in stile Apple.

Descrive lo stack a cinque livelli: client curati; un harness con connettori, approvazioni e un log; memoria leggibile in markdown, sulla scia del wiki LLM di Karpathy o di GBrain; due livelli di modelli, un default open-weights (circa 2 dollari al mese contro 46) e un modello di frontiera invocato su richiesta; e una macchina personale o noleggiata (circa 10 dollari al mese).

Invita a costruire una versione prodottizzata di OpenClaw, i cui ricavi provengono esclusivamente dall'utente, che può andarsene portando tutto con sé.