Clawdbot / Moltbot – Der persönliche, lokale KI-Agent 2026

Clawdbot steht für eine neue Klasse persönlicher KI-Assistenten im
Jahr 2026: nicht als abgeschlossene App, sondern als lokal
laufender, erweiterbarer Agent. Gesteuert wird er über vorhandene
Messenger-Kanäle wie Telegram, WhatsApp, iMessage oder Slack,
während die eigentliche Agent-Logik auf dem eigenen Rechner läuft.
Kernidee ist ein „local-first“-Design: Einstellungen, Skills,
Erinnerungen und Anweisungen liegen transparent als Ordnerstruktur
und Markdown-Dateien im Workspace. Das macht den Assistenten
überprüfbar, versionierbar und gezielt anpassbar, statt von einer
proprietären UI und festen Features abhängig zu sein. Die
Architektur setzt auf zwei Ebenen: einen LLM-gestützten Agenten mit
Modellwahl auf dem Gerät sowie ein Gateway, das Chats aus
verschiedenen Messengern entgegennimmt und an den Agenten
weiterleitet. Entscheidend ist der Werkzeugzugriff: Skills können –
mit passenden Rechten – Shell und Dateisystem nutzen. Der Agent
erzeugt Skripte, führt sie aus, installiert Erweiterungen und
verbindet externe Integrationen. Dadurch wird Chat zu einem
Arbeitswerkzeug, das Aufgaben über Dienste hinweg orchestriert,
statt für jeden Zweck eine separate Utility-App zu benötigen. Der
Text ordnet das als Teil eines breiteren Trends ein: Modelle werden
zunehmend als Agenten mit Tools, Browser- bzw. „Computer
Use“-Fähigkeiten und längerer Laufzeit betrieben, ergänzt durch
modulare Wissens- und Handlungspakete. Zwei Anwendungsfelder
verdeutlichen das: Medien und Automationen. Im Medien-Setup
verarbeitet der Assistent Sprachnachrichten, transkribiert sie und
antwortet als Audio; beschrieben wird zudem ein kontinuierlicher
„Talk Mode“ mit Streaming-Text-to-Speech. Für visuelle Ausgaben
werden Bildgeneratoren angebunden, um neben Bildern auch
strukturierte Darstellungen wie Übersichten, Diagramme oder
Infografiken zu erzeugen. Bei Automationen ersetzt lokales
Scripting (inklusive Cron) typische Cloud-Automation-Workflows wie
RSS-Checks, Zählerlogik oder API-gestützte Aufgabenanlage. Das
verschiebt Komfort, Kosten und Datenflüsse, weil Logik nicht
zwingend über Drittplattformen laufen muss. In der Einordnung
werden zwei Entwicklungen betont. Erstens: Frontier-Modelle werden
explizit für agentische Workflows positioniert, etwa mit Fokus auf
Coding, Agents und „Computer Use“ sowie großen Kontextfenstern.
Zweitens: Der Engpass liegt oft weniger in der reinen
Modellfähigkeit als in Interface, Deployment und Nutzbarkeit.
OpenAI beschreibt diese Lücke als „capability overhang“, also den
Abstand zwischen dem, was Systeme bereits können, und dem, was im
Alltag produktiv genutzt wird. Daraus folgt ein erhöhter Druck auf
klassische Utility-Apps und App-Stores als Distributionsmodell,
weil ein Agent Funktionen „on demand“ nachrüsten kann. Gleichzeitig
rückt Sicherheit ins Zentrum. Ein lokaler Agent mit Shell- und
Dateisystemrechten erhöht das Risiko von Fehlhandlungen, Missbrauch
und Angriffen wie Prompt Injection. Deshalb werden
Berechtigungsmodelle, Sandboxing und kanal- bzw. sessionspezifische
Einschränkungen als Voraussetzung beschrieben, damit nicht jede
Konversation automatisch volle Systemrechte erhält. Die Shownotes
enden mit der These, dass personalisierte Agenten vor allem dann
skalieren, wenn Kontrolle, Transparenz und Sicherheitsleitplanken
technisch mitwachsen. Quellen: Claude Opus 4.5 – Anthropic
(https://www.anthropic.com/claude/opus) Equipping agents for the
real world with Agent Skills – Anthropic Engineering
(https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills)
OWASP Top 10 for Large Language Model Applications (v1.1) – OWASP
Foundation
(https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)
AI for self empowerment – OpenAI
(https://openai.com/index/ai-for-self-empowerment) How countries
can end the capability overhang – OpenAI
(https://openai.com/index/how-countries-can-end-the-capability-overhang/)