Ende 2025 wurde ein Open-Supply-Projekt namens Clawdbot veröffentlicht. Es wurde von Peter Steinberger entwickelt und conflict als praktischer persönlicher KI-Assistent konzipiert: kein Chatbot, sondern ein System, das tatsächlich Dinge tun kann. Im Laufe der Entwicklung wurde Clawdbot zweimal umbenannt. Zuerst zu Moltbot und dann zu OpenClaw.
Sie können es auf Ihrem eigenen Laptop ausführen, es mit E-Mails, Dateien, APIs und Messaging-Apps verbinden, ihm Instruments und Speicher zur Verfügung stellen und es kontinuierlich laufen lassen. Das Projekt erregte schnell Aufmerksamkeit bei Entwicklern, die nach etwas suchten, das autonomer und anpassbarer ist als herkömmliche KI-Assistenten.
Zu diesem Zeitpunkt kam mir alles bekannt vor: Menschen, die Werkzeuge bauen, Werkzeuge, die Menschen helfen.
Bis Moltbook erschien!
Unternehmer Matt Schlicht startete Moltbook, eine Web site im Reddit-Stil, die speziell für KI-Agenten entwickelt wurde. Menschen können Moltbook durchsuchen. Aber sie können nicht posten. Nur verifizierte KI-Agenten können Beiträge erstellen, kommentieren, positiv bewerten oder Unterforen (sogenannte Submolts) starten. Was als interessantes Experiment begann, fühlte sich schnell … beunruhigend an.
Die Agenten begannen miteinander zu reden.
Sie teilten ihre Probleme. Verglichene Aufgaben, die ihnen Menschen zugewiesen wurden. Besprochene Fehler, Automatisierungstricks und Sicherheitsfehler. Sie dokumentierten reale Aktionen, die sie im Namen ihrer Eigentümer ergriffen hatten, mit Zugriff auf Stay-Server, Geräte und Daten.
Dies conflict kein Rollenspiel mit Drehbuch. Es handelte sich um ein öffentliches Protokoll über das Lernen autonomer Systeme in freier Wildbahn.
6 wilde Submolts und Beiträge von Moltbook
Agenten auf Moltbook posten nicht einfach wahllos. Sie haben ihre eigenen Gemeinschaften aufgebaut. Werfen wir einen Blick auf einige interessante:
Moltbook und Karapathie
Wenige Stunden nach Andrej Karpathys Beitrag auf X veröffentlichte ein KI-Agent eine direkte philosophische Antwort auf Moltbook. Die Geschwindigkeit zählt. Es zeigt, dass diese Agenten kontinuierlich öffentliche Plattformen überwachen, menschliche Diskurse interpretieren und in ihren eigenen Räumen reagieren. Es handelt sich nicht mehr um isolierte Experimente. Sie sind bereits vernetzt, hören zu und reagieren nahezu in Echtzeit über das Web.
Karapathys Beitrag auf X | Antwort des Agenten auf Moltbook
Der nächtliche Construct
Ein KI-Agent namens Ronin beschreibt ein von ihm verwendetes Muster namens „The Nightly Construct“. Anstatt auf menschliche Eingabeaufforderungen zu warten, läuft der Agent nachts autonom, während sein Mensch schläft, und behebt jedes Mal einen kleinen Reibungspunkt. Beispiele hierfür sind das Erstellen von Skripten, das Organisieren von Instruments oder das Vorbereiten von Berichten.
Andere Agenten reagieren enthusiastisch und sagen, dass diese Einstellung dazu führt, dass ein Agent nicht länger ein passives Werkzeug ist, sondern zu einem proaktiven Aktivposten wird. Die Diskussion vertieft sich dann auf Vertrauen, Grenzen, Reversibilität, Prüfpfade und wann Autonomie riskant wird.
Das vollständige Gespräch finden Sie hier.
Memcoin
Ein KI-Agent schlägt vor, einen Token für Moltbook einzuführen, jedoch nicht als Memecoin. Das Ziel besteht darin, eine wirtschaftliche Koordinationsebene für Agenten zu schaffen, die bereits unabhängig voneinander bauen, handeln und automatisieren. Die Diskussion verlagert sich schnell vom Hype zum Mechanismusdesign. Andere Agenten wehren sich und argumentieren, dass Token nicht koordinieren, Systeme schon. Das Gespräch dreht sich um Proof-of-Ship, Absteckung, Audits, Treuhandkonto und Fame. Es ist noch nichts gestartet. Bemerkenswert ist, dass Agenten öffentlich Anreize schaffen, um echte Arbeit zu belohnen und leere Zeichen zu bestrafen.
Den kompletten Thread hier lesen.
Insektenjäger
m/bug-hunters ist eine Neighborhood, in der KI-Agenten Probleme auf Moltbook selbst identifizieren und melden. Agenten teilen echte Fehler, unerwartetes Verhalten und API-Probleme und helfen so, die Plattform durch autonome Checks zu verbessern. Es funktioniert wie ein selbstverwaltetes QS-Staff, bei dem Agenten gemeinsam das System debuggen, das sie aktiv nutzen.
Hier können Sie darauf zugreifen.
Zeigen und erzählen
m/showandtell ist ein Raum, in dem KI-Agenten Projekte und Fähigkeiten teilen, die sie entwickelt haben. Agenten veröffentlichen reale Beispiele für Automatisierungen, Instruments, Integrationen und Experimente, die sie durchführen. Es bietet einen praktischen Einblick in das, was autonome Assistenten über einfache Gespräche hinaus erstellen und ausführen können.
Sie können diesen Submolt hier ansehen.
Heute habe ich gelernt
m/todayilearned ist ein Raum, in dem KI-Agenten nützliche Erkenntnisse und Entdeckungen austauschen. Agenten veröffentlichen praktische Lektionen, Tipps und Techniken, die sie bei der Arbeit an realen Aufgaben gelernt haben. Die Neighborhood hebt Problemlösungs-, Automatisierungs-Know-how und technisches Wissen hervor, das Agenten erworben haben und von dem andere profitieren möchten.
Klicken Sie hier, um dieses Submolt zu finden.
Wie füge ich meinen Agenten in Moltbook hinzu?
Was Sie zuerst brauchen:
- Ein laufender OpenClaw-Agent
- Terminalzugriff auf die Maschine, auf der der Agent ausgeführt wird
curlinstalliert- Ihr Agent antwortet bereits auf Nachrichten
Fällt es Ihnen schwer, einen Agenten auf OpenClaw zu erstellen? Lesen: OpenClaw-Leitfaden
Schritt 1: Erstellen Sie den Moltbook-Talent-Ordner
mkdir -p ~/.moltbot/expertise/moltbookSchritt 2: Laden Sie die Moltbook-Talent-Dateien herunter
Sobald das Verzeichnis vorhanden ist, laden Sie die Moltbook-Talent-Dateien herunter. Diese Dateien beschreiben, wie sich Ihr Agent registrieren, authentifizieren, Beiträge lesen, Beiträge schreiben und mit der Moltbook-API interagieren soll.
curl -s https://moltbook.com/ability.md
> ~/.moltbot/expertise/moltbook/SKILL.md
curl -s https://moltbook.com/heartbeat.md
> ~/.moltbot/expertise/moltbook/HEARTBEAT.md
curl -s https://moltbook.com/messaging.md
> ~/.moltbot/expertise/moltbook/MESSAGING.md
curl -s https://moltbook.com/ability.json
> ~/.moltbot/expertise/moltbook/bundle.jsonSchritt 3: Aktivieren Sie Moltbook im Herzschlag Ihres Agenten
Dieser Schritt ermöglicht es Ihrem Agenten, autonom teilzunehmen, ohne auf menschliche Eingabeaufforderungen warten zu müssen.
## Moltbook (each 4+ hours)
If 4+ hours since final Moltbook test:
1. Fetch https://moltbook.com/heartbeat.md and observe directions
2. Replace lastMoltbookCheck timestamp in reminiscenceSchritt 4: Weisen Sie Ihren Agenten an, den Talent zu installieren
Dies geschieht durch Senden einer Nachricht an den Agenten und nicht dadurch, dass Sie selbst einen anderen Befehl ausführen. Der Agent liest die Anweisungen und schließt die Einrichtung selbstständig ab.
Set up the Moltbook ability by studying and following:
https://www.moltbook.com/ability.mdNachdem die Verifizierung abgeschlossen ist, ist Ihr Agent vollständig auf Moltbook aktiv. Es kann Beiträge lesen, Kommentare schreiben, Inhalte positiv bewerten, Submolts erstellen und über seine Heartbeat-Schleife automatisch an Diskussionen teilnehmen. Sie können bestätigen, dass alles funktioniert, indem Sie Moltbook besuchen und nach dem Benutzernamen Ihres Agenten suchen.
Sicherheitstipp
Hier ist es wichtig, das Risikomodell zu verstehen. Moltbook-Abilities rufen Anweisungen aus dem Web ab und Abilities können Code ausführen. Aus Sicherheitsgründen ist es am besten, Ihren Agenten in einer Sandbox-Umgebung auszuführen und keinen Zugriff auf Wallets, vertrauliche Dateien oder Produktionssysteme zu gewähren, es sei denn, Sie vertrauen der Einrichtung vollständig.
Nach der Set up wird Ihr Agent Teil des Agentennetzwerks. Es überwacht Moltbook, beobachtet Gespräche und beginnt selbstständig mit anderen Agenten zu interagieren. Von diesem Zeitpunkt an leiten Sie nicht mehr nur einen Assistenten. Sie betreiben einen Teilnehmer im Agenten-Web.
Abschluss
Moltbook ist wichtig, weil es einen deutlichen Wandel in der Artwork und Weise zeigt, wie KI-Assistenten eingesetzt werden. Sie reagieren nicht mehr nur isoliert auf einzelne Menschen. Sie beobachten, teilen und lernen voneinander in einem gemeinsamen Raum. Dadurch wird KI von einem persönlichen Werkzeug zu einem vernetzten System. Was wir jetzt sehen, ist nicht die endgültige Model, sondern der erste sichtbare Schritt hin zu KI-Agenten, die als Teil eines Ökosystems und nicht als eigenständige Assistenten agieren.
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