Hob porta ChatGPT e Claude in locale: AI open source che funziona anche offline

Usare un’AI capace di leggere documenti, modificare file, analizzare fogli di calcolo e scrivere codice senza inviare i propri dati a un server remoto. È la promessa di Hob, un nuovo assistente AI gratuito e open source che funziona direttamente sul computer, anche senza connessione Internet. Disponibile per Windows, macOS e Linux, il programma cerca di offrire un’esperienza simile a ChatGPT e Claude, ma sfruttando modelli linguistici eseguiti in locale.

L’idea di utilizzare modelli AI all’interno della propria infrastruttura si sta diffondendo sempre più, a tutti i livelli. Progetti come Ollama, LM Studio e llama.cpp hanno progressivamente semplificato l’uso dei Large Language Model (LLM) su hardware consumer. Rimane però una differenza importante tra poter interrogare un modello attraverso una finestra di chat e disporre di un assistente capace di intervenire concretamente sui documenti. È proprio su tale distinzione che punta Hob, sviluppato dal team di Frigade e distribuito con licenza MIT.

Il software richiede almeno 8 GB di RAM, ma i suoi sviluppatori consigliano 16 GB per le attività quotidiane e almeno 32 GB per ottenere risultati migliori con modelli più complessi. Le funzionalità integrate sono interessanti: elaborazione locale dei documenti, generazione di grafici, esecuzione di codice Python, riconoscimento delle immagini e collegamento a strumenti esterni.

Hob vuole portare sul PC le funzioni avanzate di ChatGPT e Claude

La principale differenza rispetto a molte applicazioni per l’intelligenza artificiale locale riguarda il modo in cui Hob affronta le richieste. Non si limita a ricevere una domanda e generare una risposta testuale: può utilizzare strumenti software per lavorare direttamente sui file che l’utente gli mette a disposizione.

Si può, ad esempio, fornire un foglio Excel contenente dati di vendita, aggiungere alcuni documenti Word con informazioni commerciali e chiedere un rapporto riepilogativo.

L’assistente può analizzare i materiali, effettuare calcoli, preparare grafici e generare un nuovo documento modificabile. Un’attività che normalmente richiederebbe di passare continuamente tra diverse applicazioni. Hob supporta anche la lettura dei PDF, l’analisi di immagini e schermate, la compilazione di moduli e la creazione di documenti.

Un altro elemento interessante è la gestione dei progetti: anziché caricare ogni volta singoli file nella conversazione, è possibile raggruppare cartelle e documenti, associando istruzioni specifiche alle attività da svolgere. L’obiettivo è rendere l’assistente utilizzabile per lavori che richiedono più passaggi, non soltanto per domande occasionali.

Come funziona l’intelligenza artificiale locale di Hob

Il componente tecnico centrale è llama.cpp, il progetto open source che consente di eseguire modelli linguistici su CPU e GPU, anche attraverso tecniche di quantizzazione. Hob lo utilizza come motore di inferenza locale: le richieste sono elaborate dal modello caricato nella memoria del computer, senza dover raggiungere necessariamente un servizio AI remoto.

Su macOS il programma sfrutta l’accelerazione Metal, mentre sulle altre piattaforme può utilizzare CUDA o Vulkan, in base all’hardware disponibile: la possibilità di distribuire il carico tra memoria grafica e memoria di sistema aiuta a eseguire modelli che altrimenti risulterebbero troppo impegnativi per una singola GPU.

Il vantaggio più concreto di Hob è che l’utente non deve conoscere le differenze tra le architetture dei modelli, scegliere manualmente un file quantizzato o configurare il motore di esecuzione: l’applicazione rileva in autonomia le caratteristiche del computer, seleziona un modello compatibile e si occupa del download e della configurazione iniziale.

Secondo la documentazione tecnica ufficiale, la selezione comprende modelli della famiglia Gemma 4 di Google, con varianti differenti a seconda della memoria disponibile, e gpt-oss 120B di OpenAI per le workstation più potenti. Tra le configurazioni indicate figurano Gemma 4 E4B Compact sui Mac con 8 GB, E4B sui sistemi con 16 GB e la variante 26B a partire da configurazioni con 24 GB.

La scelta automatica del modello AI considera anche l’attitudine dei modelli a utilizzare strumenti e affrontare attività articolate: sui piatti della bilancio Hob non pone quindi solo la qualità delle risposte. Un assistente che deve manipolare documenti o eseguire programmi ha bisogno di generare istruzioni coerenti, interpretare i risultati intermedi e correggere eventuali errori. Chi preferisse un modello diverso da quello proposto può comunque sostituirlo.

Analisi dei documenti, Python e grafici: cosa può fare Hob

Per lavorare sui file, Hob integra un ambiente Python con librerie diffuse per l’elaborazione dei dati e la produzione di documenti.

Compaiono componenti super utilizzati e apprezzati come pandas, NumPy, openpyxl, python-docx, pypdf e Pillow: sono strumenti che permettono rispettivamente di analizzare dati tabellari, effettuare calcoli numerici, modificare fogli Excel, creare documenti Word, manipolare PDF e lavorare sulle immagini.

Quando serve calcolare la media di migliaia di valori, generare un grafico o modificare una cartella di lavoro, il modello generativo può ricorrere al codice Python anziché provare a produrre il risultato attraverso la sola generazione testuale. Affidare i calcoli a librerie deterministiche riduce alcuni degli errori tipici dei modelli generativi, anche se non elimina il rischio che l’assistente interpreti male i dati o costruisca uno script sbagliato.

Hob può inoltre installare pacchetti Python aggiuntivi tramite PyPI quando un’attività lo richiede, purché la connettività necessaria sia disponibile: il codice è eseguito in una sandbox associata alla cartella della conversazione, una misura pensata per limitare l’accesso indiscriminato alle risorse del sistema.

Per la parte relativa alla generazione delle immagini, Hob utilizza un modello multimodale della famiglia Qwen3-VL, scaricato separatamente da quello linguistico principale, per interpretare foto e schermate. L’assistente può quindi leggere messaggi di errore, esaminare ricevute o interpretare grafici presenti nelle immagini.

Sono presenti anche funzioni di dettatura con elaborazione locale della voce e grafici interattivi visualizzabili nella conversazione, con possibilità di esportazione in formato PNG.

Plugin e connettori MCP: Hob può interagire con altre applicazioni

Il programma non limita le proprie capacità agli strumenti integrati; supporta infatti un’architettura a plugin che consente di aggiungere competenze, strumenti Python e collegamenti a servizi compatibili con il Model Context Protocol (MCP).

MCP definisce un meccanismo standardizzato attraverso il quale un’applicazione AI può utilizzare strumenti e risorse esposti da server esterni. Per un assistente desktop significa poter interagire, con le autorizzazioni appropriate, con applicazioni che non fanno parte del programma originale.

Hob utilizza un file di configurazione denominato hob-plugin.json per descrivere i plugin: il sistema supporta anche pacchetti MCP nel formato .mcpb e istruzioni riutilizzabili conformi al formato aperto Agent Skills. Il progetto mette a disposizione una guida tecnica per approfondire le modalità di estensione.

Una funzione particolarmente interessante permette di trasformare un’attività completata in una procedura riutilizzabile: dopo aver svolto un lavoro, l’utente può infatti chiedere all’assistente di salvarlo come skill. In questo caso, Hob presenta i passaggi e il codice che intende conservare, prima di procedere.

L’applicazione prevede inoltre collegamenti con strumenti come posta elettronica e calendario. Su macOS sono indicate integrazioni native con Mail e Calendario; per altri servizi si possono utilizzare connettori aggiuntivi.

Requisiti hardware e installazione su Windows, macOS e Linux

Hob è disponibile gratuitamente attraverso il sito ufficiale, con pacchetti distribuiti su GitHub Releases. Le piattaforme supportate comprendono i Mac con chip Apple Silicon, i PC Windows e i sistemi Linux.

Abbiamo già detto che gli sviluppatori indicano un requisito minimo di 8 GB di memoria, 16 GB come configurazione adatta all’utilizzo quotidiano e almeno 32 GB per i modelli più impegnativi. È inoltre necessario riservare circa 10-25 GB di spazio su disco, che possono arrivare a circa 75 GB utilizzando il modello più grande.

La RAM disponibile influenza direttamente la dimensione del modello eseguibile e, indirettamente, la qualità delle risposte. Bisogna però considerare anche la velocità della memoria, le prestazioni della GPU e la quantità di memoria video.

Su Windows può comparire un avviso Microsoft Defender SmartScreen relativo alla reputazione dell’applicazione: al momento della stesura di questo articolo, Hob non dispone ancora di una firma con certificato Microsoft e suggeriscono di utilizzare l’opzione per proseguire comunque.

Chi preferisse compilare il programma dai sorgenti può utilizzare il repository GitHub ufficiale: il progetto richiede Node.js 24 e pnpm 10; tra i comandi documentati figurano pnpm install per installare le dipendenze, pnpm dev per avviare l’ambiente di sviluppo e pnpm -C app dist per creare un pacchetto distribuibile.

Può davvero sostituire ChatGPT e Claude?

Semplificare la configurazione dei modelli AI in locale, integrare strumenti per l’elaborazione dei documenti e limitare l’accesso ai file può rendere un software come Hob molto più interessante anche per chi non vuole amministrare manualmente un server LLM.

In termini di prestazioni, va comunque considerato che i modelli eseguiti su un normale PC possono incontrare difficoltà con richieste particolarmente complesse, grandi quantità di informazioni e operazioni che richiedono ragionamenti prolungati. I modelli più potenti, d’altra parte, richiedono hardware decisamente costoso e consumano risorse significative.

Se serve un assistente AI per leggere documenti riservati, analizzare dati aziendali o lavorare senza una connessione sempre disponibile, Hob offre una proposta interessante. Se invece conta soprattutto ottenere le massime prestazioni possibili su attività molto impegnative, i servizi cloud possono conservare un vantaggio.

Il progetto è ancora giovane e alcune funzionalità richiedono ulteriori verifiche sul campo ma Hob ha in sé un gran potenziale per trasformare l’AI locale da semplice interfaccia conversazionale a strumento capace di produrre risultati concreti, lasciando all’utente il controllo sui propri dati e sul proprio computer.