Goose

Goose è un agente di intelligenza artificiale open source che gira sulla macchina dell'utente, come applicazione desktop o da riga di comando. È nato dentro Block, l'azienda di Jack Dorsey, che lo ha presentato nel gennaio 2025; a dicembre dello stesso anno è stato donato alla Agentic AI Foundation della Linux Foundation, che ne ha assunto la governance nell'aprile 2026. La licenza è Apache 2.0 e il software non costa nulla.

Goose non include un modello: si collega a quello che si preferisce, da Anthropic e OpenAI fino a modelli locali eseguiti con Ollama. Legge e modifica file, esegue comandi di shell, installa dipendenze e si estende con i server MCP. Ha senso per chi ha già dimestichezza con il terminale e vuole un agente indipendente da un singolo fornitore. Il costo però non sparisce: si sposta sul consumo a token del modello scelto.

Che lavoro gli si dà davvero

Il compito tipico non è una domanda, è un incarico: lo si apre dentro la cartella di un progetto e gli si chiede di aggiornare una dipendenza obsoleta, far passare i test che si sono rotti, riscrivere una funzione in modo che gestisca un caso limite. Lui legge i file, prova, sbaglia, rilegge l’errore e riprova, e alla fine mostra le modifiche. Le versioni recenti aggiungono i subagenti, che portano avanti in parallelo compiti separati senza intasare la conversazione principale, e le MCP Apps, con cui un’estensione disegna la propria interfaccia dentro il programma invece di rispondere solo a parole. Le estensioni disponibili sul protocollo MCP sono oltre settanta e coprono i servizi che un gruppo di sviluppo usa ogni giorno.

Installazione e prima configurazione

Si scarica il programma per macOS, Linux o Windows dal sito ufficiale del progetto, oppure si installa la versione da terminale. Al primo avvio si sceglie il fornitore del modello e si incolla la chiave di accesso: da quel momento lavora sui file della cartella in cui è stato aperto. Chi ha già un abbonamento a Claude, ChatGPT o Gemini può collegarlo tramite il protocollo ACP senza passare da una chiave a consumo. Chi ripete sempre lo stesso flusso lo salva come ricetta in un file YAML e la condivide con il resto della squadra. Il codice sorgente sta ora nel repository aaif-goose/goose, che supera le 54.000 stelle su GitHub: chi ne aveva una copia locale deve aggiornare il riferimento remoto.

Dove finisce la spesa

Non esiste un listino perché non esiste un piano a pagamento, ma la bolletta arriva lo stesso: ogni richiesta consuma token del modello collegato, alle tariffe di quel fornitore. Su un’ora di lavoro serio su un repository di media dimensione si bruciano più token di quanti se ne immagini, perché l’agente rilegge i file a ogni passaggio. Le alternative sono due: un modello locale eseguito con Ollama, che sposta il costo sull’hardware e lo azzera sull’uso, oppure un abbonamento già pagato collegato via ACP. Il vantaggio economico vero è un altro: se un fornitore alza i prezzi o peggiora la qualità si cambia motore senza cambiare strumento, e questo mette un tetto a quanto si è ricattabili.

Per chi sì e per chi no

Ha senso per chi vive già nel terminale, vuole tenere il codice sulla propria macchina e sa leggere un messaggio d’errore. Non ha senso per chi cerca qualcosa che funzioni al primo avvio senza configurare nulla: lì Claude Code o Cursor chiedono meno lavoro iniziale. Va messo in conto che non c’è assistenza commerciale né impegni sui livelli di servizio: in caso di problemi si va sui canali pubblici della comunità. E va messa in conto la sicurezza, perché un agente che esegue comandi è un bersaglio: abbiamo raccontato il caso in cui basta una riga in un file Git per far eseguire comandi agli agenti da terminale, e riguarda chiunque lo lasci lavorare dentro un repository scaricato da internet. Sul filone degli agenti aperti abbiamo seguito anche l’apertura del codice di Berd.