Vitalik Buterin ha costruito un sistema open source per la privacy degli agenti AI, con instradamento Tor, pagamenti anonimi e prompt riscritti in locale. Il cofondatore di Ethereum lo ha descritto il 16 ottobre 2026.

Punti chiave

• Il wrapper di Buterin funziona con l’interfaccia dell’API OpenAI.
• Ogni conversazione passa da un circuito Tor dedicato, mentre il traffico extra maschera le richieste.
• zkAPI scollega l’autorizzazione del pagamento dall’identità di chi mette i fondi.
• Il codice è su GitHub, aperto a chiunque voglia usarlo o testarlo.

Come funziona il sistema privacy AI di Vitalik Buterin

Lo schema inserisce uno strato di privacy tra l’agente AI e il servizio esterno di modelli linguistici. Instradamento di rete, protezione dei pagamenti ed elaborazione dei prompt stanno dentro un daemon compatibile con l’API OpenAI.

Buterin ha definito il wrapper del suo agent harness, pi, una «modalità paranoica». Il codice è pubblicato su GitHub, quindi chiunque può esaminarlo e provarlo.

Descrivendo il progetto, ha detto che sta diventando utilizzabile per lavori pratici. Avviare una conversazione, però, comporta ancora ritardi considerevoli.

Le componenti coprono quattro modi in cui un utente può esporre informazioni: le connessioni di rete, i registri dei pagamenti, il testo inviato e l’ambiente operativo a disposizione dell’agente.

Circuiti separati, prompt riscritti e sandbox

Ogni conversazione ha il proprio circuito Tor e le richieste si mescolano a traffico di copertura casuale. Secondo Buterin, così le conversazioni restano isolate e le richieste AI vere si riconoscono meno facilmente dai modelli di comunicazione.

Tor fa passare il traffico attraverso più relay, per nascondere il punto di origine della connessione. Il traffico aggiunto serve a confondere tempi e schema delle richieste, invece di lasciare ogni interazione visibile come evento di rete distinto.

Prima che il testo arrivi a un provider esterno, un modello linguistico in esecuzione sul dispositivo dell’utente riscrive il prompt. L’utente può scegliere quel modello locale: la configurazione di Buterin usa qwen3.8-flash-next.

L’harness pi gira anche in una sandbox bubblewrap, o bwrap, utility Linux che limita l’accesso a parti dell’ambiente operativo di un programma. Buterin avvolge l’agente isolato con torsocks, che instrada le connessioni supportate attraverso Tor, per evitare connessioni di rete dirette.

Latenza e analisi del traffico: i limiti attuali

Il primo limite è la velocità: Buterin ha riconosciuto una latenza considerevole, soprattutto all’inizio di una conversazione. Dopo aver mostrato un semplice compito di ricerca, ha scritto: «Sta diventando abbastanza utilizzabile!»

Il secondo riguarda il tipo di avversario. Buterin distingue tra osservazione passiva e attacco coordinato: il traffico di copertura casuale protegge in modo ragionevole dai soli osservatori passivi.

Più difficile è il caso in cui un provider AI collabori con un guard relay di Tor, cioè il primo relay usato da un client. In questo scenario il provider potrebbe manipolare i tempi di richieste e risposte per individuare schemi corrispondenti, rendendo meno efficace il traffico casuale.

Per rafforzare la privacy degli agenti AI, Buterin ha proposto una mixnet specializzata con traffico di copertura costante. Richiederebbe più banda e produrrebbe attività di rete anche senza richieste reali. Per ora resta una proposta, non una parte implementata del sistema.

In pratica, il sistema privacy AI messo a punto da Buterin offre una difesa contro chi osserva in modo passivo, mentre un’intesa tra provider e guard relay resta il punto debole dichiarato.

Pagamenti zkAPI su Ethereum: costi in calo

zkAPI usa prove a conoscenza zero per autorizzare il pagamento dei servizi senza rivelare al provider del modello l’identità di chi finanzia l’account. Secondo Buterin, sulla mainnet di Ethereum le commissioni gas per depositi e prelievi di zkAPI scenderanno presto in modo sensibile.

L’Ethereum Foundation e l’Open Anonymity Project hanno presentato zkAPI il 1° ottobre 2026, per i servizi a consumo. Nella descrizione tecnica della Foundation, gli utenti depositano fondi in un vault su Ethereum e poi autorizzano l’uso delle API tramite prove.

Credenziali di breve durata possono contenere limiti di spesa e coprire più richieste nella stessa sessione. Il servizio di pagamento verifica i permessi di spesa senza vedere il dialogo, mentre il provider del modello riceve il prompt ma non l’identità di chi lo finanzia.

La Foundation ha riconosciuto che zkAPI da solo non nasconde gli indirizzi IP né le informazioni contenute nei prompt. Sono due aree diverse, affidate agli strati di instradamento e di riscrittura locale del sistema di Buterin.

Contenuto realizzato con l’assistenza dell’intelligenza artificiale e con revisione editoriale umana.