OpenClaw erklärt: Self-hosted Messenger-Gateway für KI-Agenten

OpenClaw (ehemals Clawdbot / Moltbot) ist ein offener, autonomer KI-Agent, der Ihnen nicht nur antwortet, sondern auf Ihrem System auch tatsächlich Aufgaben ausführt. Gesteuert über bekannte Programme wie WhatsApp, Slack, Telegram oder Microsoft Teams übernimmt er beispielsweise das Management über Ihre Terminplanung oder den E-Mail-Versand.

Was ist OpenClaw?

OpenClaw ist ein Open-Source-KI-Framework für autonome Agenten, das ursprünglich unter dem Namen Clawdbot erschien, später in Moltbot umbenannt wurde und heute als OpenClaw bekannt ist. Im Unterschied zu klassischen Chatbots wie ChatGPT, die lediglich Texte erzeugen, ist OpenClaw darauf ausgelegt, Aufgaben aktiv und selbstständig auszuführen. Das heißt: Der KI-Agent kann über längere Zeit mehrere Schritte planen und durchführen, ohne dass Sie ständig eingreifen müssen. Sie geben ein Ziel oder eine Absicht vor, und OpenClaw kümmert sich um die Details der Ausführung.

Ein weiterer zentraler Unterschied zu klassischen KI-Chatbots ist, dass OpenClaw ein permanentes Kontext- und Langzeitgedächtnis auf Basis von Verlaufsdaten nutzt. Der Agent speichert bevorzugte Arbeitsweisen, laufende Aufgaben und vorherige Interaktionen lokal, sodass er Aufgaben über mehrere Sitzungen oder auch Tage hinweg nachverfolgen und anpassen kann. Dadurch wirkt der Agent wie ein digitaler Assistent, der mitdenkt und sich an Ihre Arbeitsweise anpasst, anstatt jedes Mal bei Null zu beginnen. OpenClaw läuft auf Ihrem eigenen Computer oder Server und kann mit externen Sprachmodellen wie GPT oder Claude verbunden werden.

Wie funktioniert OpenClaw im Detail?

Der fundamentalste Unterschied zwischen OpenClaw und klassischen Chatbots liegt darin, dass OpenClaw nicht nur auf Texte reagiert, sondern Handlungen ausführt. Während ChatGPT und Co. in erster Linie sprachliche Antworten auf Eingabeaufforderungen generieren, interpretiert OpenClaw Ihre Intention und setzt diese in konkrete Aktionen um. Dazu gehören unter anderem:

• das Ausführen von Skripten
• das Lesen und Schreiben von Dateien
• Interaktionen mit Browser-Sessions
• Automatisierungen in verschiedenen Tools

Sie können OpenClaw also ein Gesamtziel geben, und der Agent plant und erledigt Zwischenschritte proaktiv, ohne dass Sie bei jedem Schritt händisch eingreifen müssen.

Ein zentrales Konzept von OpenClaw ist die Steuerung über Messengerdienste. Sie interagieren mit dem Agenten über WhatsApp, Telegram, Discord, Slack oder andere Messaging-Plattformen, anstatt über eine klassische Web-UI oder separate App. Das hat mehrere Vorteile: Erstens nutzen Sie eine vertraute Oberfläche, zweitens können Sie den Agenten von überall steuern. Außerdem kann der Agent durch eine kontinuierliche Verbindung rund um die Uhr aktiv bleiben.

Key Features – Was OpenClaw kann

OpenClaw bietet eine Vielzahl von Funktionen, die deutlich über das hinausgehen, was typische KI-Chatbots leisten. Durch die Kombination aus Messaging-Steuerung, Automatisierung, Workflow-Integration und lokalem Speicher entsteht ein vielseitiger Assistent, der nicht nur reagiert, sondern aktiv handelt und komplexe Abläufe ausführt.

Messaging-Integration

OpenClaw lässt sich in viele gebräuchliche Messenger einbinden – darunter Telegram, WhatsApp, Signal, Discord oder Slack. Sie kommunizieren direkt über den Chat mit dem Agenten und erhalten seine Antworten, Statusupdates und Ergebnismeldungen in Echtzeit. Diese Integration macht die Nutzung nicht nur intuitiv, sondern auch mobil steuerbar. Sie müssen keine separate Oberfläche öffnen, um Aufgaben zu delegieren.

Proaktive Automatisierung

Der Agent kann Aufgaben selbstständig und ohne ständige Eingriffe ausführen, wenn er entsprechend instruiert wurde. Er ist in der Lage, wiederkehrende Arbeiten wie die folgenden zu übernehmen:

• E-Mails filtern, sortieren und beantworten
• Termine erstellen und verwalten
• Erinnerungen setzen und priorisieren
• Web-Recherchen durchführen und Ergebnisse zusammenfassen
• Formulare im Browser ausfüllen oder Aktionen erledigen

Browser-Integration und Web-Automatisierung

OpenClaw kann mithilfe von Browser-Automatisierung direkt mit Webseiten interagieren. Das umfasst das Navigieren durch URLs, das Ausfüllen von Formularen, das Sammeln von Informationen oder wiederholende Aktionen in authentifizierten Sitzungen. Im Gegensatz zu einfachen APIs arbeitet der Agent mit echten Browser-Sitzungen, sodass beispielsweise Login-Status oder Sitzungsdaten weiterverwendet werden.

Lokales Speicher- und Langzeitgedächtnis

Da OpenClaw lokal auf Ihrer eigenen Hardware läuft, verbleiben Ihre Daten, Konfigurationen und Interaktionsverläufe bei Ihnen. Das System speichert Kontextinformationen über mehrere Sitzungen hinweg, was ihm ermöglicht, Workflow-Zusammenhänge zu erkennen und Aufgaben kontinuierlich weiterzuführen. Dadurch wirkt der Agent nicht wie ein statisches Tool, sondern wie ein lernender Assistent, der mit der Zeit effizienter wird.

Erweiterbare Skills-Bibliothek

OpenClaw unterstützt ein wachsendes Ökosystem von Skills, also modularen Erweiterungen, die zusätzliche Funktionen und Integrationen ermöglichen. Diese Skills können weitreichende Aufgaben wie Datenanalyse, spezifische Automatisierungsprozesse oder Integrationen mit Drittanbieterdiensten realisieren und damit den Funktionsumfang von OpenClaw erheblich erweitern.

Automatische Skill-Generierung

Ein besonders interessantes Feature ist, dass OpenClaw in bestimmten Szenarien selbst neue Skills generieren kann, basierend auf wiederkehrenden Aufgaben oder Mustern, die der Agent erkennt. So kann sich der Assistent dynamisch an Ihre Bedürfnisse anpassen und sich funktional weiterentwickeln, ohne dass Sie selbst programmieren müssen.

OpenClaw im Vergleich zu anderen Agenten-Systemen

Autonome KI-Agenten verfolgen ähnliche Ziele, unterscheiden sich aber in der Regel in Punkten wie der Konzeption, der Tiefe der Integration und dem Anwendungsfokus:

• AutoGPT: AutoGPT ist ein früheres autonomes Agenten-Framework, das über generative „Gedankenketten“ (Chain of Thought) Aufgaben analysiert und in kleinere Unteraufgaben aufteilt. Es kann Tools wie Browser und Dateioperationen nutzen, ist aber nicht so tief in lokale Systeme integriert wie OpenClaw und eignet sich eher für explorative Experimente als für produktive Automatisierung.
• SuperAGI: Das Open-Source-Framework SuperAGI zielt ähnlich wie OpenClaw auf autonome Agenten ab. Es ermöglicht Entwicklerinnen und Entwicklern, voll funktionsfähige, erweiterbare KI-Workflows zu bauen. SuperAGI wird oft als direkte Alternative zu bestehenden Agentensystemen betrachtet, insbesondere wenn es um Workflows über verschiedene Aufgaben und Integrationen geht.
• AgentGPT: Ein weiteres autonomes Agenten-System, das es ermöglicht, autonome Bots zu erstellen und zu steuern, ist AgentGPT. Im Vergleich zu OpenClaw wird es allerdings stärker im Browser- oder No-Code-Kontext genutzt. Es richtet sich teilweise an weniger technikaffine Anwenderinnen und Anwender und erleichtert das Aufsetzen autonomer Agenten über eine grafische Oberfläche.

OpenClaw: Systemvoraussetzungen

Damit OpenClaw reibungslos läuft und die gewünschten Aufgaben zuverlässig ausführt, ist es wichtig, die technischen Voraussetzungen der jeweiligen Einsatzform zu kennen. Je nachdem, ob Sie OpenClaw mit externen Sprachmodellen über APIs betreiben oder vollständig lokal mit eigenen Large Language Models (LLMs) hosten, unterscheiden sich die Anforderungen an Hardware, Software und Konfiguration. Die richtige Vorbereitung sorgt für mehr Stabilität, bessere Performance und weniger Sicherheitsrisiken bei der Nutzung des KI-Agenten.

API-basierte Nutzung

Wenn Sie OpenClaw mit externen Sprachmodellen wie GPT oder Claude betreiben möchten, benötigen Sie:

• einen API-Key für das entsprechende Sprachmodell,
• ein System (eigener PC, Server, VPS) mit ausreichender Rechenleistung und Netzwerkzugang,
• Zugangstoken für die Messaging-Dienste, die Sie nutzen möchten.

Diese Variante ist technisch weniger komplex, da Sie von den externen Modellen profitieren und keine eigenen KI-Instanzen lokal hosten müssen.

Lokales Hosting mit LLMs

Alternativ können Sie OpenClaw in Verbindung mit lokal gehosteten Sprachmodellen betreiben, zum Beispiel über Tools wie Ollama oder andere lokale LLM-Hosts. Bei dieser Variante bleiben alle Daten und Berechnungen vollständig in Ihrer Kontrolle. Sie benötigen aber mehr technisches Know-how und geeignete Hardwarekapazitäten. Für ein kleineres bis mittleres Projekt müssen Sie mindestens mit folgenden Ressourcen planen:

• 4 bis 6 vCores CPU
• 4 bis 8 GB RAM
• 120 bis 160 GB Festplattenspeicher

Lokal gehostete Setups wie zum Beispiel OpenClaw unter Docker erfordern unter Umständen zusätzliche Ressourcen für die Modellinferenz, insbesondere wenn Sie größere Modelle einsetzen möchten. Auch der Betrieb im Team oder über mehrere Geräte hinweg kann komplexer sein.

Sicherheit und Risiken

OpenClaw ist technisch beeindruckend und schafft viele neue Möglichkeiten. Gleichzeitig ist es wichtig, darauf hinzuweisen, dass der Einsatz erhebliche Risiken birgt:

• Tiefer Systemzugriff: OpenClaw kann tief in lokale Ressourcen wie Browser-Sitzungen, lokale Dateien oder Netzwerkschnittstellen eingreifen. Falsch konfigurierte Zugriffe können also ungewollt sensible Daten freigeben oder Systemfunktionen gefährden.
• Prompt-Injection und -Manipulation: Autonome Agenten können durch manipulierte Eingaben dazu gebracht werden, Aktionen auszuführen, die nicht dem eigentlichen Zweck entsprechen. Unerwartetes Verhalten oder Datenlecks können die Folge sein.
• Schädliche Skills im Ökosystem: Ein weiteres großes Risiko entsteht durch die Skill-Erweiterungen im OpenClaw-Ökosystem. Dort wurden bereits mehrfach schädliche Skills identifiziert, die Schadcode enthalten und nach der Installation Zugang zu Systemdaten, Netzwerkressourcen oder sogar Kryptowallet-Informationen erlangen konnten.
• Fehlende Sandboxing-Mechanismen: Viele der verfügbaren Skills werden nicht sicher isoliert ausgeführt. Das bedeutet, dass ihnen im schlimmsten Fall die gleichen Berechtigungen wie dem Hauptagenten gewährt werden, inklusive unbeschränktem Dateizugriff oder Netzwerkzugriff.

OpenClaw kann also ohne fundiertes Sicherheitsverständnis, Isolationsmechanismen und gezieltes Zugriffsmanagement potenziell erhebliche Schwachstellen in Systemen und Netzwerken offenlegen. Die offene Architektur erlaubt es Entwicklerinnen und Entwicklern aber, den Code zu prüfen, anzupassen und selbst beizutragen. Diese Open-Source-Natur ermöglicht Transparenz, Mitbestimmung und langfristige Weiterentwicklung durch die Community, um das System gemeinsam sicherer zu machen.

Für wen lohnt sich OpenClaw?

✓ Technisch versierte Anwender und Anwenderinnen Wenn Sie ein tieferes Verständnis von Systemadministration, KI-Architekturen und Sicherheitskonzepten mitbringen, kann OpenClaw ein leistungsfähiges Werkzeug zur Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe sein. Entwicklerinnen und Entwickler können es verwenden, um wiederkehrende Aufgaben zu optimieren, eigene Workflows zu automatisieren oder neue Tools zu bauen.

✓ Home-Lab-Enthusiasten und Experimentierfreudige OpenClaw eignet sich auch für technisch versierte Privatnutzerinnen und Privatnutzer, die mit Automatisierung, produktivitätssteigernden Tools oder neuen KI-Ideen experimentieren wollen. Besonders in isolierten Testumgebungen lässt sich gut erkunden, was autonome Agenten leisten können.

✗ Nicht geeignet für Casual-User Für Anwenderinnen und Anwender ohne technische Vorkenntnisse, ohne Sicherheitsarchitektur oder ohne klare Abgrenzung zwischen produktiven und Testumgebungen ist OpenClaw im aktuellen Status nicht empfehlenswert. Eine unsachgemäße Nutzung kann zu Datenverlust, unbeabsichtigten Systemaktionen oder Sicherheitslücken führen.