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Sie kennen das Prinzip. Sie öffnen einen Chat mit einem KI-Agenten, erklären Ihr Projekt, teilen Ihre Präferenzen, lassen etwas erledigen und schließen den Tab. Kommen Sie die folgende Woche zurück, ist es so, als würden Sie mit einem Fremden sprechen – der gesamte Kontext ist verloren, jede Präferenz vergessen, das Projekt muss von Grund auf neu erklärt werden.

OpenClaw war kein Produkt, das gescheitert ist. Es ist seinem Treibstoff verlustig gegangen.

Seit langem hatte llama.cpp eine eklatante Einschränkung:
Man konnte nur ein Modell pro Prozess bereitstellen, und ein Wechsel erforderte einen Neustart.

Die meisten Teams missbrauchen Claude Skills auf eine von zwei Arten. Sie verwandeln entweder SKILL.md in eine Ablage für alles Mögliche oder sie scheitern nie, sich von riesigen kopierten Prompts zu verabschieden.

Der Hermes KI-Assistent, offiziell dokumentiert als Hermes Agent, positioniert sich nicht als einfacher Chat-Wrapper.

OpenClaw verfügt über zwei Erweiterungsstorys, die leicht miteinander verwechselt werden.

Plugins erweitern die Laufzeit. Skills erweitern das Verhalten des Agenten.

Dieser Artikel handelt von OpenClaw-Plugins — nativen Gateway-Paketen, die Kanäle, Modellanbieter, Tools, Sprachfunktionen, Speicher, Medien, Websuche und andere Laufzeitschnittstellen hinzufügen.

OpenClaw wirkt in Demos einfach. In der Produktion wird es zu einem System.

Die ruhige Lücke, die eine Welle an Experimenten mit Agenten antrieb, ist nun geschlossen.

Vane ist einer der pragmatischeren Einträge im Bereich „KI-Suche mit Quellenangaben": eine selbst gehostete Antwortmaschine, die live abrufbare Websuche mit lokalen oder Cloud-LLMs kombiniert, während der gesamte Stack unter Ihrer Kontrolle bleibt.

Claude Code ist nicht einfach nur Autovervollständigung mit besserem Marketing. Es ist ein agentenbasiertes Coding-Tool: Es liest Ihre Codebasis, editiert Dateien, führt Befehle aus und integriert sich in Ihre Entwicklungstools.

Hermes Agent ist ein selbst gehosteter, modellagnostischer KI-Assistent, der auf einem lokalen Rechner oder einem kostengünstigen VPS läuft, über Terminal- und Messaging-Schnittstellen arbeitet und sich im Laufe der Zeit verbessert, indem er wiederholte Aufgaben in wiederverwendbare Fähigkeiten umwandelt.

Text Generation Inference (TGI) hat eine sehr spezifische Energie. Es ist nicht das neueste Kind auf der Inferenz-Straße, aber es ist dasjenige, das bereits gelernt hat, wie Produktion funktioniert –

Hier vergleiche ich die Geschwindigkeit verschiedener LLMs, die auf einer GPU mit 16 GB VRAM laufen, und wähle das beste Modell für den Selbst-Hosting-Einsatz aus.

Ollama funktioniert hervorragend auf Bare Metal. Es wird noch interessanter, wenn man es wie einen Service behandelt: ein stabiler Endpunkt, fixierte Versionen, persistente Speicherung und eine GPU, die entweder verfügbar ist oder eben nicht.

Das Betreiben von Ollama hinter einem Reverse-Proxy ist der einfachste Weg, HTTPS, optionale Zugriffskontrolle und ein vorhersagbares Streaming-Verhalten zu erhalten.