Die meisten KI-Assistenten bleiben immer noch beim Gespräch stehen. Sie beantworten Fragen, vergessen hinterher alles und tun eigentlich nie etwas für einen.
Clawdbot ändert das.
Anstatt in einem Chat-Fenster zu leben, läuft Clawdbot auf Ihrem eigenen Pc, bleibt on-line, merkt sich vergangene Interaktionen und führt echte Aufgaben aus. Es stellt eine direkte Verbindung zu Messaging-Plattformen wie WhatsApp und Telegram her, plant Aktionen, führt Befehle aus und folgt ihnen wie ein digitaler Operator und nicht wie ein Chatbot.
In diesem Artikel werfen wir einen tiefen Einblick in Clawdbot, jetzt Moltbot genannt. Wir untersuchen, wie es unter der Haube funktioniert, wie es installiert und verwendet wird, seine Architektur, reale Anwendungsfälle und die Risiken, die mit der Ausführung eines leistungsstarken, selbst gehosteten KI-Agenten verbunden sind.
Was ist Clawdbot (oder Moltbot)?
Clawdbot ist ein Open-Supply-KI-Assistent, der lokal als persistenter persönlicher Agent ausgeführt wird. Während das Projekt ursprünglich unter dem Namen Clawdbot gestartet warfare, ist Moltbot nun sein offizieller Identify. Es operiert an der Schnittstelle von drei Bereichen:
- KI-Agenten
- Lokale Automatisierungstools
- Messaging-basierte Schnittstellen
Da Clawdbot vollständig auf benutzereigenen Systemen läuft, behalten Entwickler die volle Kontrolle über Daten, Ausführung und Modellauswahl, ohne auf cloudbasierte Plattformen angewiesen zu sein.
Was macht Clawdbot oder Moltbot?
- Selbstgehostet und lokal zuerst: Läuft vollständig auf einer benutzergesteuerten Infrastruktur und bietet die volle Kontrolle über Daten, Ausführung und Konfiguration ohne Cloud-Abhängigkeit.
- Persistent und immer aktiv: Arbeitet kontinuierlich im Hintergrund, verfolgt laufende Aufgaben und behält den Kontext über mehrere Gespräche und Sitzungen hinweg bei.
- Nachrichtenbasierte Interaktion: Integriert sich direkt in Plattformen wie WhatsApp, Telegram und Discord und ermöglicht so eine natürliche Kommunikation ohne separate Benutzeroberfläche.
- Langzeitgedächtnis: Behält den Benutzerkontext und die Präferenzen im Laufe der Zeit bei und ermöglicht so personalisierte, kontextbezogene Antworten.
- Lokale Aufgabenausführung: Führt Shell-Befehle aus, verwaltet Dateien, automatisiert Skripte und führt Webaktionen direkt auf dem lokalen System über die Ausführungsschicht aus.
- Modellunabhängiges Design: Unterstützt mehrere KI-Modelle wie Claude, GPT und Gemini, sodass Benutzer je nach Kosten-, Leistungs- und Datenschutzanforderungen eine Auswahl treffen können.
- Erweiterbar und modular: Verwendet eine modulare Architektur, die den Aufbau benutzerdefinierter Fähigkeiten, Instruments und Integrationen erleichtert.
Architektur von Clawdbot
- Messaging-Gateway: Bespricht Kommunikation und fungiert als Schnittstelle zwischen verschiedenen Plattformen für Kommunikation und Authentifizierung.
- Agentenkern: Interpretiert Absichten, plant Aktionen auf modulierte Weise, erinnert sich an vergangene Ereignisse und orchestriert Überlegungen zur Ausführung.
- Speichersystem: Ein dauerhaftes, strukturiertes Gedächtnis wird durch Sequenzen und verteilte Speichervektoren aufrechterhalten.
- Ausführungsschicht: Stellt die Schnittstelle zum Ausführen der Aufgabe mit dem Betriebssystem bereit.
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Erste Schritte mit Clawdbot
Clawdbot ist für technische Benutzer konzipiert, die mit Befehlszeilentools vertraut sind.
1. Die Voraussetzungen für die Ausführung von Clawdbot sind:
- Node.js (v22+)
- Terminalzugang
- API-Schlüssel für einen LLM-Anbieter
- Konto für die Messaging-Plattform
2. Sie können Clawdbot mit dem folgenden Befehl installieren:
npm set up -g clawdbot@newest 3. Verwenden Sie für die Ersteinrichtung Ihrer Umgebung den folgenden Befehl:
clawdbot onboard --install-daemon 
Dieser Befehl führt Sie durch die Konfiguration des Modellanbieters, des Arbeitsbereichs, des Gateway-Dienstes und der Messaging-Integrationen. Sie werden zu einer Reihe von Einrichtungsoptionen aufgefordert. Überprüfen Sie jeden Schritt sorgfältig und aktivieren Sie nur das, was Ihren Anforderungen entspricht.
Aufbau eines persönlichen KI-Forschungsassistenten mit Clawdbot
In dieser Aufgabe verwenden wir Clawdbot, um tägliche Zusammenfassungen der KI-Forschung zu erstellen und zu verfolgen.
Aufgaben-Workflow
Benutzernachricht:
Bitte versorgen Sie mich jeden Morgen mit einer Zusammenfassung der neuesten Nachrichten und Updates zur KI-Forschung.
Clawdbot-Aktionen:
- Identifiziert die Absicht für tägliche Zusammenfassungen
- Speichert die Anfrage im persistenten Speicher
- Erstellt eine geplante Aufgabe
- Ruft KI-Forschungsaktualisierungen ab, fasst sie zusammen und liefert sie
- Sendet täglich eine Nachricht mit dem zusammengefassten Inhalt
Was dies zeigt
- Anhaltende Erinnerung
- Geplante Aufgabenausführung
- Der Nutzen von Clawdbot geht über die einfache Nachrichtenübermittlung hinaus
Ausgabe:
Risiken bei der Verwendung von Clawdbot
Die Hauptrisiken der Verwendung Clawdbot ergeben sich aus seinen leistungsstarken Fähigkeiten und dem erforderlichen Zugriffsniveau.
- Sicherheitsrisiko: Die Gewährung eines umfassenden Systemzugriffs ohne angemessene Kontrollen kann zu ernsthaften Sicherheitsrisiken führen.
- Immediate-Injection-Attacken: Schädliche Eingaben können unbeabsichtigte Aktionen auslösen und das Systemverhalten beeinträchtigen.
- Betriebsaufwand: Das Ausführen eines persistenten Agenten erfordert eine kontinuierliche Überwachung, Wartung und Systemverwaltung.
- Komplexität für technisch nicht versierte Benutzer: Clawdbot geht derzeit davon aus, dass er mit Terminalbefehlen, APIs und Systemkonfiguration vertraut ist.
Um diese Risiken zu reduzieren, sollten Unternehmen Sandboxing, Zulassungslisten und strenge Zugriffskontrollmechanismen implementieren.
Vorteile der Verwendung von Clawdbot
- Volle Datenkontrolle: Clawdbot behält die Daten vollständig unter der Kontrolle des Benutzers und ermöglicht so einen datenschutzorientierten KI-Workflow.
- Echte KI-Agentur: Es kann schlussfolgern, Gedächtnis bewahren und Maßnahmen ergreifen, was Kernmerkmale von Agenten-KI-Systemen sind.
- Hoch erweiterbar: Dank seiner modularen Architektur ist es einfach, benutzerdefinierte Instruments zu erstellen und in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren.
- Kostenflexibilität: Benutzer können je nach Leistung, Kosten und Datenschutzanforderungen zwischen cloudbasierten oder lokalen Modellen wählen.
- Echte Automatisierung: Clawdbot schließt die Lücke zwischen KI-Intelligenz und realer Ausführung.
Anwendungsfälle aus der Praxis
- Persönliche Produktivitätsautomatisierung: Automatisiert die Aufgabenverfolgung, Nachverfolgungen, tägliche Erinnerungen und Echtzeit-Updates über Messaging-Plattformen.
- Automatisierter KI-Forschungsassistent: Überwacht mehrere Informationsquellen, fasst neue Forschungsergebnisse zusammen und liefert maßgeschneiderte Updates basierend auf Benutzerpräferenzen.
- Automatisierungstools für Softwareentwickler: Automatisiert lokale Aufgaben, unterstützt routinemäßige Entwicklungsabläufe und ermöglicht eine schnelle Dateianalyse und -zusammenfassung, um Zeit zu sparen.
- KI-Assistenten für Entwicklerorganisationen: Ermöglicht Groups den Einsatz interner KI-Assistenten auf privater Infrastruktur und liefert relevante Erkenntnisse, ohne wise Daten extern preiszugeben.
- Plattform zum Experimentieren mit KI-Agenten: Bietet Entwicklern und Forschern eine praktische Umgebung zum Erstellen, Testen und Verfeinern von Agenten-KI-Systemen mit Speicher- und Ausführungsfunktionen.
Abschluss
Clawdbot ist ein echtes Beispiel für Agenten-KI. Mit persistentem Speicher, lokaler Ausführung und einer nachrichtenbasierten Schnittstelle setzt es künstliche Intelligenz über einfache Konversationen hinaus in reale Aktionen um.
Während die Konfiguration von Clawdbot technische Vertrautheit erfordert, bietet sie Entwicklern, Forschern und KI-Enthusiasten einen zukunftsweisenden Ausblick darauf, wie eigenständige autonome Agenten in Zukunft funktionieren werden. Es dient sowohl als praktisches Werkzeug als auch als Lernplattform für den Aufbau der nächsten Era von Agenten-KI-Systemen.
Gen AI-Praktikant bei Analytics Vidhya
Abteilung für Informatik, Vellore Institute of Know-how, Vellore, Indien
Derzeit arbeite ich als Gen AI-Praktikant bei Analytics Vidhya, wo ich zu innovativen KI-gesteuerten Lösungen beitrage, die Unternehmen in die Lage versetzen, Daten effektiv zu nutzen. Als Informatikstudent im Abschlussjahr am Vellore Institute of Know-how bringe ich solide Grundlagen in Softwareentwicklung, Datenanalyse und maschinellem Lernen in meine Rolle ein.
Kontaktieren Sie mich gerne unter (e-mail protected)
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