OpenClaw-Alternativen: Hermes vs ZeroClaw vs PicoClaw

Autonome KI-Agenten wie OpenClaw und Hermes Agent automatisieren mehrschrittige Aufgaben, die normalerweise ständige menschliche Eingaben erfordern würden. Während OpenClaw zum am weitesten verbreiteten Always-on-Agenten geworden ist, suchen viele Nutzer aufgrund des schwierigen Bereitstellungsprozesses und der komplexen Konfigurationsanforderungen nach Alternativen.

Wir stellen 4 führende OpenClaw-Alternativen vor und zeigen ihre wichtigsten Funktionen sowie die Unterschiede zu OpenClaws Ansatz bei der autonomen Aufgabenausführung.

Überblick über OpenClaw & die 4 besten OpenClaw-Alternativen

*OpenRouter-Integration ist für alle verfügbar

**NanoBot ist keine native Multi-Agent-Orchestrierung, verfügt aber über ein Sub-Agent-System.

Ranking: Die Agents werden nach der Anzahl der GitHub-Sterne eingestuft.

Multi-Provider-Unterstützung: Ermöglicht es dem Agenten, sich mit mehreren KI-Modellanbietern (wie OpenAI, Anthropic, Google) zu verbinden und zwischen ihnen zu wechseln

Multi-Agent: Erlaubt es mehreren spezialisierten Agents, zusammenzuarbeiten, Aufgaben zu delegieren und sich untereinander abzustimmen, um komplexe Probleme gemeinsam zu lösen.

Browser-Automatisierung: Ermöglicht es dem Agenten, einen Webbrowser zu steuern, um Seiten zu navigieren, Formulare auszufüllen, Schaltflächen anzuklicken und Daten wie ein menschlicher Nutzer zu extrahieren.

Überblick über OpenClaw

OpenClaw ist ein Open-Source-KI-Agent-Framework, das darauf ausgelegt ist, digitale Aufgaben mithilfe von Large Language Models zu automatisieren.¹ Es geht über einfache Chat-Schnittstellen hinaus, indem es mehrere spezialisierte Agents mit echten Tools, Systemen und Workflows verbindet. Dadurch kann es wie ein persönlicher KI-Assistent agieren, indem es Aktionen wie das Senden von Nachrichten, das Verwalten von Dateien, das Ausführen von Skripten und die Interaktion mit externen Diensten durchführt.

Das System basiert auf einer lokalen „Gateway“-Architektur. Dieses Gateway fungiert als Ausführungsschicht zwischen Benutzerbefehlen und realen Aktionen. Es verbindet Messaging-Apps, APIs und System-Tools und ermöglicht es dem Agenten, über mehrere Kanäle hinweg zu arbeiten.

Kernarchitektur und Fähigkeiten des Agenten

OpenClaw ist kein einzelner monolithischer Assistent. Es ist als Schichtsystem strukturiert:

• Eine lokale Runtime-Engine, die Agentenlogik ausführt
• Eine Gateway-Schicht, die Anfragen zwischen Schnittstellen und Tools weiterleitet
• Ein Skills-System, das definiert, welche Aktionen der Agent ausführen kann

Dieses Design ermöglicht es OpenClaw, mehrere Workflows gleichzeitig zu koordinieren. Es kann Hintergrundaufgaben ausführen, auf Nachrichten antworten und automatisierte Aktionen über verschiedene Plattformen hinweg auslösen.

Häufige Anwendungen sind:

• Mehrkanal-Aufgabenautomatisierung (z. B. Slack, Telegram, E-Mail)
• Planungs- und Cron-basierte Workflows
• Datei- und Systemoperationen

Einschränkungen von OpenClaw

• Aufwändig einzurichten und zu konfigurieren: Das System erfordert technisches Wissen, einschließlich der Einrichtung der Umgebung und der ordnungsgemäßen Konfiguration der Gateway- und Skills-Schicht.
• Sicherheitsmodell: Da OpenClaw Aktionen auf Systemebene und Drittanbieter-„Skills“ ausführen kann, können fehlerhafte oder bösartige Erweiterungen ernsthafte Risiken mit sich bringen. Berichte haben Schwachstellen in exponierten Bereitstellungen und unsichere Skill-Ausführungsmuster aufgezeigt. OpenClaw wurde mit mehreren Sicherheitslücken in Verbindung gebracht, einschließlich CVE-Offenlegungen, die Bedenken hinsichtlich der Eignung für regulierte Umgebungen aufgeworfen haben.
• Integrationsmöglichkeiten: Die Anbindung von OpenClaw an andere Tools erfordert oft manuelle Arbeit. Einige Alternativen bieten vorgefertigte Integrationen.

Die Versionen zwischen 2026.3.23 und 2026.4.12 bildeten den längsten Sicherheitsblock in seiner Geschichte und deckten Privilegieneindämmung, Workspace-Integrität und Autorisierung im gesamten Skill-Ökosystem ab. Die Designänderung war strukturell: Komponenten vertrauten einander standardmäßig nicht mehr, sodass eine Kompromittierung in einer Sandbox, einem Browser oder einem Plugin nicht mehr den Berechtigungsumfang des Eigentümers an anderer Stelle erbt.

Das Patch-Tempo ist ein zweischneidiges Schwert. Fixes kommen schnell, und Teams stehen vor einem stetigen Zyklus aus Evaluierung und Anwendung.

Hermes Agent

Hermes Agent ist ein Open-Source-KI-Agent von Nous Research. Seine Architektur ähnelt unter den Alternativen am stärksten der von OpenClaw.² Hermes speichert das Gedächtnis in drei Schichten. Der Sitzungskontext enthält die aktuelle Konversation. Ein persistenter Faktenspeicher bewahrt Informationen über Neustarts hinweg. Eine Skills-Schicht enthält wiederverwendbare Prozeduren, die der Agent selbst geschrieben hat.

Die Lernschleife funktioniert über diese dritte Schicht.³ Nach Abschluss einer komplexen Aufgabe extrahiert Hermes eine wiederverwendbare Fähigkeit und speichert sie. Bei einer ähnlichen Aufgabe wird diese Fähigkeit später abgerufen, anstatt den Ansatz neu aufzubauen. Der sitzungsübergreifende Abruf erfolgt über eine Volltextsuche in vergangenen Konversationen.

Hermes läuft auf mehreren Maschinen. Es unterstützt sechs Terminal-Backends: lokal, Docker, SSH, Daytona, Singularity und Modal. Die Optionen Daytona und Modal gehen bei Inaktivität in den Ruhezustand, was sich für Agents eignet, die zwischen Aufgaben ungenutzt bleiben.

Der Hauptunterschied zwischen OpenClaw und Hermes Agent:

Hermes verbindet sich mit Atropos, dem Reinforcement-Learning-Framework von Nous Research, das es dem Agenten ermöglicht, auf der Grundlage seiner eigenen vergangenen Aktionen zu trainieren – ein Prozess, der als Closed-Loop-Learning bezeichnet wird.⁴

NanoBot Agent

NanoBot ist ein leichtgewichtiges Python-Agent-Framework.⁵

NanoBot konzentriert sich auf die Verbindung von Sprachmodellen mit externen Tools über eine einfache Agenten-Schleife. Es wird typischerweise für Automatisierungsaufgaben verwendet, die API-Aufrufe, grundlegende Denkschritte und Tool-basierte Workflows erfordern, statt einer umfangreichen Orchestrierung über mehrere Systeme hinweg.

Der Hauptunterschied zwischen OpenClaw und NanoBot Agent:

• NanoBot konzentriert sich nicht auf tiefe Steuerung auf Betriebssystemebene oder vollständige Desktop-Automatisierung. Es arbeitet hauptsächlich über APIs, Code-Ausführung und Tool-Schnittstellen.
• NanoBot ist um einen einzigen primären Agenten pro Aufgabenfluss aufgebaut, enthält jedoch ein Sub-Agent-System, das Hintergrundhelfer für komplexe Aufgaben starten kann, ohne die Hauptkonversation zu blockieren. Dies ähnelt eher einer delegierten Unteraufgabenvergabe als einer echten Multi-Agent-Orchestrierung; die native parallele Multi-Agent-Ausführung ist eher ein geplanter Roadmap-Punkt als eine aktuelle Fähigkeit. Typische Anwendungsfälle umfassen eingebettete Support-Chatbots, IDE-Coding-Assistenten, IoT-Edge-Bereitstellungen, SaaS-Workflow-Automatisierung und interne Unternehmensabläufe.⁶

ZeroClaw

ZeroClaw, geschrieben in Rust, ist ein Open-Source-KI-Agent-Framework, das für ressourcenarme Umgebungen entwickelt wurde.⁷ Es ist darauf ausgelegt, auf kleinen Maschinen und leichtgewichtigen Servern zu laufen. Das System konzentriert sich auf Geschwindigkeit, geringen Speicherverbrauch und einfache Ausführung statt auf umfangreiche Orchestrierung.

Der Hauptunterschied zwischen OpenClaw und ZeroClaw:

• ZeroClaw ist für den Einsatz auf Geräten wie kleinen VPS-Instanzen, alten Laptops und sogar Einplatinencomputern konzipiert. ZeroClaw konzentriert sich auf die Nutzung als leichtgewichtiger, persistenter Assistent mit einfacher Erweiterbarkeit (z. B. Discord/CLI-Zugang, SQLite-basierter Speicher und einfache Skills), statt auf OpenClaws Multi-Agent-Orchestrierung. Diese Architektur verschafft ZeroClaw einen Energieeffizienzvorteil.
• Aufgaben in ZeroClaw werden in der Regel linear und schrittbasiert ausgeführt. Obwohl es effizienter als herkömmliche „pipeline“-basierte Agents konzipiert ist, basiert das Kernausführungsmodell weiterhin auf einer sequenziellen „Perceive → Plan → Act → Evaluate → Update“-Kontrollschleife.⁸

PicoClaw Agent

PicoClaw ist ein Open-Source-KI-Agent, der für kleine und ressourcenbeschränkte Umgebungen entwickelt wurde. Er ist darauf ausgelegt, auf kostengünstiger Hardware und leichtgewichtigen Systemen zu laufen.⁹ Der Fokus liegt auf schnellem Start, geringem Speicherverbrauch und einfacher Ausführung statt auf komplexer Automatisierung.

Der Hauptunterschied zwischen OpenClaw und PicoClaw Agent:

• PicoClaw ist für kleine Hardware-Umgebungen konzipiert. Es kann auf Geräten mit geringem Stromverbrauch und begrenzter CPU- und Speicherkapazität laufen.
• PicoClaw zielt nicht darauf ab, Browser oder Desktop-Schnittstellen zu steuern.¹⁰ Es arbeitet hauptsächlich über Befehlsausführung und einfache Tool-Aufrufe. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören persönliche KI-Assistenten auf stromsparender Embedded-Hardware und datenschutzorientierte lokale Bereitstellungen, bei denen keine Daten das Gerät verlassen sollen. Im Gegensatz zu den anderen Alternativen auf dieser Liste zielt PicoClaw auf physische Umgebungen ab und nicht auf Cloud- oder Desktop-Workflows.¹¹

Warum nutzen Menschen autonome KI-Agent-Tools?

Autonome Agents bewältigen wiederholbare digitale Aufgaben mit wenig oder gar keiner menschlichen Eingabe. Sie führen Skripte aus, rufen APIs auf und treffen einfache Entscheidungen auf der Grundlage von Regeln oder Prompts. Dies reduziert den manuellen Aufwand in Routine-Workflows.

Die meisten Teams betreiben diese Agents auf einem Virtual Private Server (VPS). Ein VPS ist eine gemietete virtuelle Maschine, die ständig online bleibt. Er bietet Agents einen stabilen Ort, um im Hintergrund zu laufen, ohne auf ein persönliches Gerät angewiesen zu sein. Diese Konfiguration ist üblich, da sie kostengünstig und einfach skalierbar ist. Für einen Vergleich gängiger VPS-Anbieter und ihrer Leistung siehe unseren VPS-Benchmark.

Diese Tools unterscheiden sich in ihrer Architektur. Einige verwenden leichtgewichtige Skripte. Andere nutzen Multi-Agent-Systeme oder komplexere Orchestrierungsschichten. Das Ziel ist dasselbe: den menschlichen Aufwand bei repetitiver digitaler Arbeit zu reduzieren.

Teams setzen diese Agents ein, um Prozesse ohne ständige Überwachung am Laufen zu halten. Sie können jederzeit arbeiten, schneller reagieren als manuelle Workflows und das Risiko verpasster Aufgaben senken.

Autonome Agents vs. KI-Agents

KI-Agents sind Systeme, die Eingaben wahrnehmen, Informationen verarbeiten und Aktionen ausführen können. Einige KI-Agents arbeiten in einem unterstützenden Modus. Diese werden oft als Copiloten bezeichnet und können als persönliche Assistenten dienen. Sie reagieren auf Prompts und unterstützen Nutzer bei Aufgaben. Ein Mensch leitet weiterhin die meisten Schritte.

Autonome Agents sind eine Untergruppe der KI-Agents. Always-on-autonome KI-Agents können mehrere Schritte nacheinander ausführen, ohne jedes Mal eine Aufforderung zu benötigen. Sie warten nicht in jeder Phase auf eine Genehmigung. Stattdessen setzen sie einen Workflow fort, sobald er gestartet wurde.

Beide Arten können aus neuen Informationen lernen und ihr Verhalten anpassen. Die Trennung betrifft nicht die Intelligenz, sondern die Unabhängigkeit.

Vereinfacht ausgedrückt:

• KI-Agents unterstützen die Arbeit mit menschlicher Anleitung.
• Autonome Agents führen Arbeit mit begrenzter oder ohne laufende Eingabe aus.

So wählen Sie die richtigen benutzerdefinierten Agents aus

OpenClaw: Geeignet für Nutzer, die komplexe Workflows über mehrere Systeme und Kanäle hinweg koordinieren müssen, wie z. B. die Automatisierung von Aufgaben über Slack, Telegram, E-Mail, die Planung von Cron-basierten Jobs oder die Ausführung von Datei- und Systemoperationen über ein Multi-Agent-Setup.

Hermes Agent: Geeignet für diejenigen, die einen persistenten, lang laufenden Assistenten wünschen, der den Kontext beibehält und häufig auf einem Server oder Terminal für kontinuierliche Anwendungsfälle wie laufendes persönliches Aufgabenmanagement oder Assistenten, die sich durch Closed-Loop-Learning basierend auf vergangenen Interaktionen anpassen, eingesetzt wird.

ZeroClaw: Funktioniert gut für Nutzer, die Automatisierung auf ressourcenarmer Hardware (kleine VPS-Instanzen, ältere Laptops oder Einplatinencomputer) betreiben und einen leichtgewichtigen, persistenten Assistenten für einfache Aufgaben wie Discord/CLI-Zugang oder einfache schrittbasierte Workflows ohne hohen Orchestrierungsaufwand benötigen.

NanoBot: Eine praktische Wahl für schmale, aufgabenbezogene Automatisierung rund um API-Aufrufe und Tool-Schnittstellen, mit häufigen Anwendungen wie eingebetteten Kundensupport-Chatbots, IDE-basierten Coding-Assistenten, IoT-Edge-Bereitstellungen und SaaS-Workflow-Automatisierung.

PicoClaw: Geeignet für Nutzer, die KI-Assistenten auf stromsparender, ressourcenbeschränkter Hardware betreiben, besonders geeignet für datenschutzorientierte lokale Bereitstellungen, bei denen die Daten auf dem Gerät verbleiben und die Anwendungsfälle Befehlsausführung oder einfache Tool-Aufrufe statt Browser- oder Desktop-Steuerung umfassen.

Weiterführende Literatur

• Computer-Use-Agents: Benchmark & Architektur
• Persönliche KI-Agents erstellen

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}

Referenzlinks

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GitHub - openclaw/openclaw: Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way. · GitHub

2.

GitHub - NousResearch/hermes-agent: The agent that grows with you · GitHub

3.

What Is Hermes Agent? Complete Guide to the Self-Improving… | NxCode

NxCode Team

4.

OpenClaw vs. Hermes Agent: The race to build AI assistants that never forget - The New Stack

The New Stack

5.

GitHub - HKUDS/nanobot: Lightweight, open-source AI agent for your tools, chats, and workflows. · GitHub

6.

NanoBot AI assistant: Ultra-lightweight 4,000-line agent framework — Product page 2025

sparkco ai

7.

GitHub - zeroclaw-labs/zeroclaw: Fast, small, and fully autonomous AI personal assistant infrastructure, any OS, any platform — deploy anywhere, swap anything · GitHub

8.

Agent Control Patterns — Part 1: How Control Flow Shapes LLM Behavior | by Vahe Sahakyan | Towards AI

Towards AI

9.

GitHub - sipeed/picoclaw: Tiny, Fast, and Deployable anywhere — automate the mundane, unleash your creativity · GitHub

10.

picoclaw/ROADMAP.md at main · sipeed/picoclaw · GitHub

11.

PicoClaw — Ultra-Lightweight AI Assistant in Go for Raspberry Pi, Linux & RISC-V

Sipeed

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalystin

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Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaft mit Spezialisierung auf Finanzen und ist als Branchenanalystin bei AIMultiple tätig. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachwissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Answer Engine Optimization, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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