KI-AgentenFree (self-hosted, MIT); OpenClaw Cloud $59/mogetopenclaw.aiOpenClaw
Open-Source, lokal installierter KI-Agent, der Messaging-Apps (Slack, WhatsApp, Discord, Signal, Telegram, iMessage, Teams) mit externen LLMs verbindet, mit persistenten Sitzungen, Fähigkeiten und Tool-Ausführung auf dem Host-Rechner.
Risiko-Score
Bewertung in Bezug auf Datenverarbeitung, Compliance, Sicherheit und Transparenz.
Überblick
OpenClaw ist ein kostenloses und Open-Source Framework für autonome KI-Agenten, entwickelt von Peter Steinberger und im November 2025 veröffentlicht (ursprünglich als Clawdbot, später über Moltbot zu OpenClaw umbenannt nach Markenbeschwerden). Lizenziert unter MIT und geschrieben in TypeScript/Swift, läuft es vollständig auf dem Gerät des Mitarbeiters und verbindet sich mit externen großen Sprachmodellen - Claude, GPT, Gemini, DeepSeek oder lokalen Modellen via Ollama - und nutzt bestehende Messaging-Plattformen als Benutzeroberfläche. Die Architektur ist lokal-first: Konfiguration, Sitzungsverlauf und Speicherdateien bleiben auf dem Gerät. Ein Fähigkeitensystem (SKILL.md-Verzeichnisse) ermöglicht Nutzern die Erweiterung des Agenten mit Tool-Integrationen (GitHub, Notion, Browser, Shell, Dateisystem, geplante Aufgaben). Begleit-Apps umfassen ein macOS-Menüleisten-Tool und iOS/Android-Knoten mit Sprachsteuerung. Agenten können in der Hauptsitzung (voller Host-Zugriff) oder isoliert in Docker/SSH-Sandboxen für unzuverlässige Kanäle laufen. Aus Unternehmenssicht ist OpenClaw der Archetyp eines „Shadow KI-Agenten“: Installation via npm, Umgehung von CASB/DNS/Proxy-Inspektion, Authentifizierung bei Unternehmens-Slack, GitHub und Notion über persönliche Nutzeranmeldedaten und Weiterleitung eingehender Daten über das persönliche LLM-Konto des Mitarbeiters - nicht über die Unternehmens-DPA. Traditionelle SSO-Logs, Software-Whitelists und Netzwerküberwachung erkennen es nicht.
Risikofaktoren
3- Selbst gehostete Option minimiert Datenoffenlegung
- Lokale Ausführung reduziert Risiko der Datenexfiltration
- Nutzerkontrollen über Messaging-App-Integrationen
Empfehlungen
2- Nur in isolierter, verwalteter Umgebung mit minimalen Berechtigungen und genehmigten Fähigkeiten ausführen.
- Persönliche LLM-Konten blockieren und Messaging-, Repository- und Dateisystem-Connectoren auf sensible Datenübertragung überwachen.
Datenhandhabung
- Lagerung
- Lokales Gerät - Konfiguration, Sitzungsverlauf, Fähigkeiten und Speicherdateien werden auf dem Gerät des Nutzers gespeichert. Kein OpenClaw-gehosteter Cloud-Dienst standardmäßig; optionale OpenClaw Cloud-Stufe wird separat gehostet.
- Aufbewahrung
- Persistiert auf dem Gerät bis zur manuellen Löschung; keine automatische Löschfrist. Aufbewahrung von Prompt-Daten beim LLM-Anbieter hängt vom konfigurierten Anbieter ab.
- Training mit Eingaben
- OpenClaw selbst trainiert nicht mit Benutzerdaten. Eingaben werden an das konfigurierte LLM des Nutzers (OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Gemini, lokal Ollama etc.) weitergeleitet, unter den Trainingsbedingungen dieses Anbieters.
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