Ein Selbstversuch mit OpenClaw erklärt, warum OpenAI seinen Entwickler einstellen wollte

Der Open-Source-KI-Assistent OpenClaw erregt weiterhin Aufmerksamkeit. Insbesondere, seit dem dessen Erfinder von OpenAI angeheuert wurde. Unser Autor Michael Förtsch hat daher einen Selbstversuch gewagt, der zeigt, wieso der Hype durchaus gerechtfertigt sein könnte.

Von Michael Förtsch

Die Mitteilung sorgte für großes Aufsehen und ein Medienecho, wie man es sonst nur von Fusionen, Übernahmen oder Milliardeninvestments kennt. Mitte Februar erklärte Peter Steinberger, dass er ein Jobangebot von OpenAI annimmt. Das von Meta-Chef Mark Zuckerberg lehnte er hingegen ab. Trotzdem sagte er: „Beide Firmen haben einige großartige Leute.“ Auch Investoren, die Geld in sein Projekt stecken wollten, erteilte er eine Absage.

Dass er so umworben wurde, hat einen guten Grund. Er hat eines der meistbeachteten KI-Werkzeuge seit dem Start von ChatGPT entwickelt: OpenClaw, das zunächst als ClawdBot, dann als Moltbot bekannt wurde. Bei dessen Kreation hat Steinberger, wie er ganz offen zugibt, selbst massiv auf die Hilfe von KI gesetzt. Vor allem den KI-Coding-Assistenten Claude Code setzte er ein, der ihn zum ursprünglichen Namen inspiriert und zu einer rechtlichen Auseinandersetzung mit dem Claude-Macher Anthropic geführt hatte.

Die Idee zu OpenClaw entstand aus einem Problem heraus. Wie Steinberger selbst erklärte, wollte er von unterwegs auf seinen Rechner zugreifen können. Dafür wollte er sich aber nicht mit sogenannten Remote-Desktop-Programmen herumärgern müssen, für die er seinen Laptop aufklappen muss. Die Lösung dafür sah er in KI-Modellen, denen er über ein agentenbasiertes System die Kontrolle über seinen Computer erlauben könnte. Grundsätzlich nichts Neues – genau das ist es, KI-Agenten wie Claude Code, AgentZero und Werkzeuge wie Open Computer Use ermöglichen.  Er hielt es jedoch für möglich, ein solches System über einen Messenger wie WhatsApp, Telegram oder Signal mit natürlicher Sprache anzusteuern. Genauso, wie man mit Freunden oder der Familie chattet – nur, dass der Computer schneller reagiert und wirklich das tut, was man ihm sagt.

„Das habe ich in einer Stunde gebaut“, sagt er. Dann soll der erste Prototyp gestanden haben. Und seit die Software als Open-Source-Projekt auf der Entwicklerplattform GitHub veröffentlicht wurde, wurde sie immens weiterentwickelt. Tausende von Entwicklern arbeiten aus Interesse und Begeisterung unbezahlt mit. Viele mit Hilfe von KI-Coding-Assistenten. Denn OpenClaw ist, wie etliche urteilen, ein großes Ding. Sie erweiterten das Gedächtnis, verbesserten die Stabilität und die Integrationsmöglichkeit in Chatprogramme, Web- und Social-Media-Dienste. Viele entwickeln sogenannte Skills, die die Handlungsmöglichkeiten von OpenClaw um teils sehr spezifische, teils sehr breite Fähigkeiten erweitern und sogar dedizierte Tools nutzen. Um zu verstehen, weshalb so viele von OpenClaw fasziniert sind, muss man die KI fast selbst erleben. Deswegen nehme ich euch jetzt mit zu einem kleinen Selbstversuch.

Die Installation

Ja, den meisten Open-Source-Projekten wird nachgesagt, dass sie umständlich zu installieren, nervig einzurichten und schwer zu bedienen sind. Das ist bei OpenClaw sowohl richtig als auch falsch. Wer OpenClaw ausprobieren möchte, kann das grundsätzlich schnell und vergleichsweise einfach tun. Auf Windows, macOS und Linux reicht es, eine einzelne Textzeile in ein Terminal zu kopieren und auszuführen, um das Programm zu installieren. Alles wird automatisch aus dem Internet geladen und aufgespielt. Für macOS gibt es sogar ein richtiges Installationsprogramm. Allerdings sollte man dies nicht unbedingt – oder zumindest nicht ohne Vorbereitung – auf dem täglich genutzten Rechner tun. Denn wer OpenClaw nutzt, geht einige durchaus beachtliche Risiken ein. Dazu später mehr.

Kleine Alternativen

Viele sehen OpenClaw als einen überfrachtetes und kaum überschaubares Code-Wirrwarr. Daher gibt es mittlerweile optimierte Nachbauten, die mehr Sicherheit und Ressourcenschonung versprechen. So umfasst NanoClaw beispielsweise nur etwas über 500 Zeilen Code und isoliert jeden Agenten in einem virtuellen Linux-System. Ähnlich ist es bei NanoBot und TinyClaw. Allerdings fehlt diesen Projekten bisher die Community-Stärke und Unterstützung, die OpenClaw genießt.

Stattdessen sollte OpenClaw auf einem separaten Computer – oder in einer Sandbox, also einem abgeschlossenen virtuellen Raum oder Rechner – installiert werden. Viele KI-Experten sind überzeugt, dass der aktuelle Mac Mini die ideale Hardware für OpenClaw ist. Vor allem, da er sich mit einer entsprechend großen SSD und ausreichend Arbeitsspeicher gut nutzen lässt, um KI-Modelle recht schnell lokal, also auf dem Rechner selbst, zu nutzen. Wer mit OpenClaw jedoch KI-Modelle in der Cloud direkt über die Schnittstellen von OpenAI, Anthropic und Co. nutzen möchte, braucht keine schnelle Hardware. Hier reicht auch ein alter Laptop oder, wie in meinem Fall, ein kleiner Raspberry Pi 4, da OpenClaw in seinen Grundzügen lediglich eine Art Fernsteuerung und Befehlsübersetzer für KI-Modelle ist, der selbst nicht sonderlich viel Ressourcen benötigt.

Die Installation von OpenClaw auf dem Raspberry Pi dauert nur wenige Minuten. Für die lokale Nutzung von KI-Modellen ist er jedoch zu schwach. Da ich gerne mit mehreren Modellen experimentieren wollte, nutzte ich den Dienst OpenRouter, der Schnittstellen zu vielen kommerziellen und offenen Modellen bietet. Hier muss lediglich ein API-Schlüssel angelegt werden, den OpenClaw anschließend abfragt. In weiteren Schritten werden die Kommunikationskanäle zum KI-Assistenten gewählt. Möglich sind unter anderem Messenger wie WhatsApp, Signal und Slack. Ich wähle Telegram. Hier ist etwas Konfiguration notwendig. Nicht nur in OpenClaw, sondern auch in Telegram. Denn es muss in mehreren einfachen Schritten ein Account für den Bot erstellt werden. Anschließend müssen ein API-Schlüssel und ein Verbindungscode an OpenClaw übergeben werden. Damit sind die wichtigsten Einstellungen bereits abgeschlossen.

Die Probleme

Es dauert nicht lange, dann kann ich problemlos mit dem KI-Assistenten über einen Messenger chatten. Auch Sprechen wäre möglich, aber ich spreche nicht gerne mit Computern. Viel mehr als Chatten kann er mit der Basisausstattung aber noch nicht. Hierzu fehlen ihm noch die Skills. Einige davon lassen sich in der Konfiguration von OpenClaw auswählen. Dazu gehören das Verwalten von Passwörtern in 1Password, das Steuern eines Spotify-Accounts oder von Sonos-Lautsprechern, die Bild-Generierung mittels ChatGPT und einiges mehr. Viele weitere finden sich im Verzeichnis Clawhub oder in kuratierten Listen. Genau hier droht dann aber bereits die Gefahr. Denn prinzipiell kann jeder einen solchen Skill entwickeln und bereitstellen. Die entsprechenden Mechaniken sind direkt bei OpenClaw integriert.

Wer sich einen Skill lädt und initialisiert – was oft einfach geht, indem OpenClaw der Link gesendet wird –, der ist selbst verantwortlich für die Folgen. IT-Sicherheitsforscher fanden in einer großen Zahl davon Hintertüren und Sicherheitslücken, die Telefonnummern, E-Mail-Adressen, Schnittstellenschlüssel und anderes von Dritten auslesbar machen. Sogar Chinas Industrieministerium warnte, OpenClaw könne erhebliche Sicherheitsrisiken darstellen. Jedoch gibt es mittlerweile auch Skills, die Datenausflüsse erkennen sollen, und Skills, die vorher auf Risiken überprüfen – mehr oder weniger jedenfalls. Wer Programmiererfahrung hat, kann zudem selbst in die oft sehr überschaubaren Dateien schauen. Dennoch: Wer mit OpenClaw experimentiert, geht wohl oder übel ein Risiko ein. Dessen sollte man sich bewusst sein – und genau deshalb begrenze ich OpenClaw auf den kleinen Mini-Rechner, der zudem nur einen Gastzugang auf das Internet erhält.

Modelle sind von Relevanz

Wie, auf welche Weise und wie gut OpenClaw bestimmte Aufgaben meistern kann, hängt nicht nur von den Skills ab. Sondern auch von den Modellen, die es ansteuern kann. Die Top-Modelle von OpenAI, Anthropic, Google und auch Minimax werden von vielen für OpenClaw empfohlen. Tatsächlich gilt: Größer ist besser. Denn diese Modelle sind sehr gut darin, vor allem komplexe Aufgaben zu bewältigen oder zu programmieren. Aber sie sind auch kostspielig: Als ich OpenClaw Zugang zu diesen Modellen für komplexe Aufgaben gab, häufte es in wenigen Stunden über 95 Euro an Kosten an.

Wer mit OpenClaw zunächst nur experimentieren will oder seinen KI-Assistenten nicht auch als Programmierer nutzen muss, kann auch günstiger fahren. Etwa mittels Modellen wie GPT-5 Nano, Gemini 3 Flash Preview oder auch freien Modellen wie GPT-OSS 120, GLM-4.5 Air und Gemma 3 27B, die durchaus sehr leistungsstark und teilweise kostenfrei nutzbar sind. Für manche Aufgaben kommt man scheinbar aber nicht um Modelle herum, die höhere Kosten verursachen.

Den statte ich nun mit Skills aus. Viele davon haben andere bereits erprobt. Nach und nach wächst dadurch der Funktionsumfang. Darunter die Fähigkeit, die Desktopoberfläche des Raspberry Pi und einen Browser zu nutzen. Ich gebe OpenClaw eine Schnittstelle zu einem Internetsuch-Index frei, ebenso erhält er Zugangsdaten für ein eigens für ihn eingerichtetes E-Mail-Konto, einen Modus für intensive Deep-Research-Suchen und mehr. Für den Rechner selbst gebe ich OpenClaw recht weitreichende Rechte, auch zur Installation von Programmen, dem Schreiben und Ausführen von Skripten sowie dem Anlegen und Löschen von Dateien. Parallel gebe ich dem KI-Assistenten eine Persönlichkeit: Ich taufe ihn Trillian, gebe ihm Referenzen für seine Sprache, seinen Habitus … also dazu, wie er mit mir kommunizieren und umgehen soll.

Das alles ist etwas müßig. Aber: OpenClaw ist out of the Box eben nicht nur nicht sonderlich fähig, sondern auch langweilig und etwas tumb. Dem Bot müssen Regeln und Verhaltensweisen mitgegeben werden. Auch dahingehend, wo seine Grenzen liegen. Viele, die ihre OpenClaw-Assistenten und deren Fähigkeiten und Werke im Internet zeigen, haben viele Stunden damit verbracht, sie ein- und abzurichten. „Ich habe ihn mindestens fünf oder sechs Mal neu aufgesetzt und Listen mit dem angelegt, was funktioniert und was nicht taugt“, sagt mir ein OpenClaw-Nutzer im Chat. „Ich will lieber nicht wissen, wie viele Nächte ich damit zugebracht hab.“

Mangelndes Vertrauen

Bei mir dauerte es sicher zwei bis drei Stunden, bis ich meinen KI-Assistenten in groben Zügen eingerichtet hatte. Tatsächlich zeigte sich Trillian da schon als nicht total unfähige Assistentin. Auf eine einfache Nachricht hin suchte das KI-Programm etwa Abfahrtszeiten und Störungen bei der Münchner S-Bahn. Es kann die aktuellen Meldungen von Nachrichtenseiten abrufen, zusammenfassen und sogar nach meinen Interessen gewichten. Auch kann eine solche Liste für jeden Morgen getimed werden. Trillian kann im Internet Recherchen durchführen – allerdings nicht so ausführlich, wie etwa Perplexity oder ChatGPT.

Wie OpenClaw diese Aufgaben umsetzt, erklärt die Künstliche Intelligenz – und bittet bei kreativen Herangehensweisen auch um Erlaubnis. Dabei ignoriert sie teils die eigentlich dafür installierten Skills, weil sie etwa der Meinung ist, dass sie es auf andere Weise besser kann. Bei vielen kleinen Aufgaben ist OpenClaw erstaunlich schnell. Bei anderen Aufgaben braucht es teils Minuten oder noch länger – oder bricht irgendwann einfach ab, ohne das groß zu kommentieren.

Allerdings kann einem OpenClaw auch den letzten Nerv rauben. Denn trotz aller verfügbaren Werkzeuge und Skills macht es oft alberne, teils bizarre und KI-typische Fehler. Hin und wieder vergisst meine KI-Assistentin Trillian plötzlich, dass sie das Betriebssystem benutzen kann, um Befehle auszuführen und Aufgaben zu erledigen. Dann wieder entschließt sich meine Helferin abrupt, dass sie keine Nutzernamen und Passwörter mehr akzeptieren will, um sich in Dienste einzuloggen; denn das würde ja gegen Sicherheitsprinzipien verstoßen. Ich müsste das schon selbst tun. Umstimmen lässt sich die KI-Helferin dann nicht. Sie zwingt mich daher, nachdem sie über eine Stunde lang versuchte, einen Remote-Desktop einzurichten, mich selbst bei allen möglichen Diensten anzumelden, für die sie die Zugangsdaten hat. Das ist im Grunde sicher und vernünftig, aber auch genau das, was man von einem KI-Assistenten eigentlich nicht hören will, wenn man in der Bahn sitzt oder sonst wo unterwegs ist.

Immer wieder halluziniert OpenClaw auch, egal welche Modelle die Software nutzt. Die KI gibt zum Beispiel an, eine E-Mail versendet oder einen Kalendereintrag angelegt zu haben, obwohl diese nicht im Absender-Ordner oder dem Kalender zu finden sind. Dennoch behauptet OpenClaw dann, diese genau dort sehen oder lesen zu können. Mehrmals ignorierte das KI-Werkzeug eine Aufforderung, etwa einen Teil eines Programms umzuschreiben, behauptete aber felsenfest, das umgesetzt zu haben. Auch sonst kann ich meiner OpenClaw-Installation nicht wirklich trauen. Zwischen echten Meldungen beim Morgenbriefing finden sich mal Meldungen, die verzerrt zusammengefasst, bereits Jahre alt oder einfach frei erfunden sind.

Noch sehe ich meine OpenClaw-Assistentin Trillian daher nicht als Produktivitätswerkzeug oder echte Hilfe. Aber durchaus als spannendes Experiment.

Das Potential

Trotz all der Schwächen, Inkonsistenzen und Fehler zeigt sich in OpenClaw – und dessen grundlegendem Konzept – großes Potenzial. Es lässt ausmachen, wie ein echter, persönlicher KI-Assistent funktionieren und was er leisten könnte und auf welche Weise er an die eigenen Bedürfnisse anpassbar wäre. Dass man einem solchen KI-System einen kompletten Computer oder eine virtuelle Computerumgebung zur Problemlösung zur Verfügung stellen kann, eröffnet zahlreiche Möglichkeiten. Vor allem, um KI-Assistenten komplexe, wiederkehrende oder sehr individuelle Herausforderungen bewältigen zu lassen. Denn existiert für ein spezielles Problem kein Werkzeug, kann es eine KI einfach selbst entwickeln.

Darüber hinaus schafft die Kommunikation über etablierte Messenger und Chatplattformen eine neue Unmittelbarkeit bei der Interaktion mit solchen Künstlichen Intelligenzen. Es fühlt sich näher und irgendwie intimer an, mit einem KI-Assistenten in derselben Umgebung zu sprechen und zu schreiben wie mit Freunden und Familie. Das gilt auch, wenn der Chatbot durch bewusst und unmerklich gesetzte Aufgaben-Timer und rhythmische Wake-Up-Befehle selbst aktiv wird und den Nutzer anspricht. Genau das dürfte jedoch in den kommenden Monaten auch neue Debatten aufkommen lassen. Denn diese gefühlte Nähe und Unmittelbarkeit könnte bei anfälligen Personen den Schritt zur KI-Psychose verkürzen.

Es ist durchaus nachvollziehbar, warum sowohl OpenAI als auch Meta um Peter Steinberger buhlten. Denn nach ChatGPT erscheint die Idee hinter OpenClaw wie das nächste wirklich massentaugliche KI-Werkzeug. Noch ist es nicht soweit. Wohl auch nicht in ein oder zwei Monaten. Doch noch in diesem Jahr könnte mit dem Geld und der Entwicklerkraft von OpenAI aus dem Konzept ein deutlich einfacher einzurichtender, extrem fähiger und vergleichsweise sicherer KI-Assistent entstehen. Dieser wird sicher nicht alles tun und lassen können, aber genug, um als echte Hilfe in Beruf und Alltag zu fungieren. Ein Helfer, der E-Mails verwalten und schreiben, Nachrichten kuratieren, den Kalender organisieren und Dokumente auf dem heimischen Rechner bearbeiten kann. Wahrscheinlich kann er auch ad hoc ein Programm für besondere Ansprüche entwickeln und nutzen. Sicherlich wird es auch einen kuratierten Marktplatz mit neuen Fähigkeiten und Nutzungsmöglichkeiten geben.

Hätte es einen solchen KI-Assistenten bereits vor zwei Jahr gegeben, hätte der legendär gefloppte Humane AI Pin durchaus eine echte Chance gehabt. Genauso wie der Rabbit R1, der jetzt durch eine recht hektisch realisierte OpenClaw-Integration neue Aufmerksamkeit erfährt – und von Nutzern wiederentdeckt wird, die ihn beinahe vergessen hatten. Genau darauf spekuliert wohl auch OpenAI. Ein solcher KI-Assistent könnte die von Ex-Apple-Designer Jony Ive geplante eigene Hardware in Form eines Anhängers oder eines Paares Kopfhörer von einem teuren Statement-Piece für Silicon-Valley-Nerds zu einem für Millionen oder sogar Milliarden Menschen wirklich nützlichen und hilfreichen Gadget machen. Steinberger selbst sagt, er wolle „einen Agenten bauen, den sogar seine Mutter benutzen könne“. Er könnte es schaffen.