Hermes Agent, OpenClaw e altri agenti

Gli agenti autonomi lavorano da soli, per ore: leggono caselle di posta, navigano sul web, interrogano database, eseguono comandi e chiamano API, e nessuno legge ogni passaggio. Ogni pagina, file e risultato che leggono va al modello con la richiesta successiva. Se li fai puntare a Latet, ognuna di quelle richieste viene mascherata prima di uscire dal tuo computer, e sul tuo computer le risposte vengono ripristinate.

Passano dal gateway di Latet, come qualsiasi client compatibile con OpenAI: imposti l’URL di base dell’agente su Latet e tieni la chiave API del tuo provider nell’agente, come al solito. latet global-install non cambia i file di questi agenti: bastano le impostazioni qui sotto.

Provider	URL di base da impostare	Chiave
OpenAI	`http://127.0.0.1:5283/openai/v1`	La tua chiave API di OpenAI
OpenRouter (Claude, Gemini e centinaia di altri modelli)	`http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1`	La tua chiave API di OpenRouter
Anthropic, per un agente che parla il formato di Anthropic	`http://127.0.0.1:5283/anthropic`	La tua chiave API di Anthropic

Un abbonamento Claude Pro o Max funziona solo in Claude Code, come dicono i termini di Anthropic, quindi questi agenti usano una chiave API: raggiungono i modelli Claude attraverso OpenRouter, o con una chiave API di Anthropic. La chiave passa attraverso Latet fino al provider e non viene mai scritta nei log né mostrata nella dashboard. Hermes Agent con l’accesso tramite ChatGPT non ha bisogno di una chiave: passa da Latet con quell’accesso, come Codex (più sotto).

Hermes Agent

Hermes legge il suo modello e il suo endpoint da config.yaml nella sua cartella: ~/.hermes su macOS e Linux, %LOCALAPPDATA%\hermes su Windows (HERMES_HOME ne imposta un’altra). Con una chiave API, fai puntare un provider personalizzato a Latet:

model:
  provider: custom
  base_url: http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1   # or http://127.0.0.1:5283/openai/v1
  key_env: OPENROUTER_API_KEY                          # the variable that holds your key
  default: anthropic/claude-sonnet-4.5                 # a model your provider lists

hermes model imposta le stesse cose in modo interattivo. OPENAI_BASE_URL nell’ambiente non basta: Hermes ne tiene conto solo per il suo provider openai-api, quindi latet run hermes non farebbe passare da Latet un provider personalizzato.

Accesso con ChatGPT

Hermes con l’accesso tramite il tuo account ChatGPT (il suo provider openai-codex) passa da Latet all’indirizzo che usa Codex. Aggiungi una riga a .env nella cartella di Hermes:

HERMES_CODEX_BASE_URL=http://127.0.0.1:5283/backend-api/codex

Hermes rilegge il file da solo: il suo messaggio successivo passa da Latet. La variabile sposta ogni richiesta che Hermes invia con quell’accesso: la conversazione, e il lavoro che affida allo stesso modello a margine, come il titolo di una sessione, il riassunto di un contesto lungo o la lettura di un’immagine o di una pagina web. Viene prima di model.base_url in config.yaml, che puoi lasciare com’è.

Un Latet 0.9.3 o precedente restituisce a Hermes i valori fittizi al posto di quelli veri: prima aggiorna Latet (latet upgrade).
Un provider di riserva con un suo base_url mantiene quell’indirizzo: in fallback_providers, imposta anche lì l’indirizzo di Latet, oppure togli la riga. Altrimenti una richiesta che ripiega su quel provider va a ChatGPT senza niente di mascherato.
Se Latet non è in esecuzione, Hermes non può raggiungere il modello. È voluto: niente esce senza essere mascherato.
Nella dashboard, le richieste di Hermes compaiono sotto Codex o sotto un altro agente: Hermes si presenta per nome solo all’indirizzo di ChatGPT.

Provato dal vivo: Hermes Agent con l’accesso tramite ChatGPT.

OpenClaw

OpenClaw legge ~/.openclaw/openclaw.json (JSON5) e applica da solo le modifiche che ci fai. Aggiungi un provider che punta a Latet, e rendi uno dei suoi modelli quello predefinito:

{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "latet/gpt-5.1" } },
  },
  models: {
    providers: {
      latet: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:5283/openai/v1",
        apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "gpt-5.1", name: "GPT-5.1 through Latet" }],
      },
    },
  },
}

Per OpenRouter, usa http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1, la tua chiave di OpenRouter e i nomi dei suoi modelli.

Goose

Il provider OpenAI di Goose accetta un host e un percorso, che unisce:

export OPENAI_HOST=http://127.0.0.1:5283
export OPENAI_BASE_PATH=openai/v1/chat/completions
export OPENAI_API_KEY=...        # your OpenAI key, as usual
export GOOSE_PROVIDER=openai
export GOOSE_MODEL=gpt-5.1
goose session

GOOSE_PROVIDER e GOOSE_MODEL scelgono il provider e il modello: senza, Goose ti chiede di eseguire prima goose configure, che salva gli stessi valori. Per OpenRouter, aggiungi con goose configure un provider personalizzato compatibile con OpenAI, con l’URL di base http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1 e la tua chiave di OpenRouter; questa configurazione non è tra quelle provate.

OpenHands

Nelle impostazioni LLM di OpenHands, sotto Advanced, scegli un modello personalizzato con il prefisso del suo provider (openai/gpt-5.1), imposta l’URL di base su http://127.0.0.1:5283/openai/v1 e inserisci la tua chiave API. Dalla riga di comando:

LLM_MODEL=openai/gpt-5.1 LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:5283/openai/v1 LLM_API_KEY=... \
  openhands --override-with-envs

Qualsiasi altro agente

Un agente che accetta un URL di base compatibile con OpenAI passa da Latet con gli indirizzi della tabella qui sopra. Uno che legge OPENAI_BASE_URL o ANTHROPIC_BASE_URL dall’ambiente si può avviare con latet run, che le imposta solo per quell’agente.

Un agente in un container non raggiunge Latet su 127.0.0.1: lì, 127.0.0.1 è il container stesso, e Latet risponde solo alle richieste indirizzate a 127.0.0.1 o a localhost. Esegui l’agente sul tuo computer; su Linux, anche un container avviato con --network host condivide il 127.0.0.1 del tuo computer.

Per un agente che nessuno sorveglia

Attiva il revisore locale se hai un server di modelli locale. Legge quello che l’agente recupera, la parte che nessuno scrive, e per impostazione predefinita una richiesta attende la sua revisione e viene fermata quando il revisore non può rispondere.
Usa la modalità dati rigorosa per un agente che legge database o log: ogni valore di una tabella o di un documento JSON viene mascherato, e le join funzionano ancora.
Seguilo nella dashboard: latet dashboard mostra ogni richiesta che l’agente ha inviato, cosa è stato mascherato al suo interno e cosa è stato bloccato.
Lascia che gestisca Latet, in sicurezza: indicagli llms-config.md. Quello che aggiunge protezione si applica; quello che la riduce attende la tua approvazione nella dashboard. Vedi Gli agenti e le tue impostazioni.

Ognuno di questi quattro agenti è provato davvero, configurato come qui sopra: invia un compito attraverso Latet a un provider di prova che risponde come OpenAI, il provider riceve valori fittizi e l’agente riceve indietro quelli reali. Se un agente non funziona attraverso Latet, apri una issue, per favore.