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# Einführung
OpenClaw hat sich schnell zu einem der am meisten diskutierten Open-Supply-Projekte für autonome KI-Agenten entwickelt, insbesondere unter Entwicklern, die Agenten erstellen, die sich mit Messaging-Apps verbinden, Arbeitsabläufe automatisieren und über Instruments und Plugins echte Aktionen ausführen. OpenClaw ist jedoch nicht die einzige Possibility im Jahr 2026.
Es entsteht eine neue Welle leichter, sicherheitsorientierter und modularer Agent-Frameworks. Viele dieser Alternativen sind so konzipiert, dass sie einfacher bereitzustellen, sicherer lokal auszuführen und besser für bestimmte Agenten-Anwendungsfälle optimiert sind.
In diesem Artikel stellen wir fünf der besten Open-Supply- und kommerziellen Alternativen zu OpenClaw vor, die schneller und kleiner sind und auf lokale Leistung und Sicherheit ausgelegt sind.
# 1. NanoClaw
NanoClaw ist eine leichte Various, die auf Sicherheit ausgelegt ist. Anstatt direkt mit breitem Systemzugriff zu laufen, ist NanoClaw für den Betrieb in Containern konzipiert, was dazu beiträgt, die Agentenumgebung zu isolieren und die Gefährdung zu reduzieren.
Es unterstützt Messaging-Integrationen wie WhatsApp, enthält Speicherfunktionen und kann geplante Hintergrundjobs ausführen. NanoClaw lässt sich auch direkt in das Brokers SDK von Anthropic integrieren, was es für Entwickler attraktiv macht, die auf Claude-basierten Workflows aufbauen.
🔒 Am besten für Groups geeignet, die eine Agentenautomatisierung mit stärkerer Eindämmung und sichererer Ausführung wünschen.
# 2. PicoClaw
PicoClaw Der Schwerpunkt liegt auf Geschwindigkeit, Einfachheit und Portabilität. Es ist so konzipiert, dass es extrem klein ist und sich einfach in verschiedenen Umgebungen bereitstellen lässt, einschließlich lokaler Setups, Container oder leichtgewichtiger Edge-Systeme.
Anstatt ein riesiges Ökosystem anzubieten, legt PicoClaw Wert darauf, die Grundlagen intestine zu machen: sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Agenten-Workflows zu ermöglichen und minimal zu bleiben.
⚡ Am besten für Entwickler geeignet, die eine schnelle Agentenlaufzeit ohne große Infrastruktur wünschen.
# 3. TrustClaw
TrustClaw ist eine eher plattformorientierte Various und bietet ein Agentenerlebnis, bei dem Benutzerfreundlichkeit und Vertrauen im Vordergrund stehen. Im Gegensatz zu rein lokalen Open-Supply-Frameworks positioniert sich TrustClaw als verwaltete Umgebung für die sichere Ausführung von KI-Agenten.
Dies ist nützlich für Benutzer, die Agentenfunktionen wünschen, ohne die volle betriebliche Komplexität eines selbst gehosteten Techniques aufrechtzuerhalten.
☁️ Am besten für Benutzer geeignet, die eine gehostete und strukturierte Agentenplattform gegenüber DIY-Setups bevorzugen.
# 4. NanoBot
NanoBot ist eine der leichtesten verfügbaren Alternativen im OpenClaw-Stil. Es ist in Python geschrieben und kompakt, verständlich und leicht erweiterbar gestaltet.
NanoBot bietet zentrale Agentenbausteine wie Werkzeugnutzung, Speicher und Messaging-Automatisierung, allerdings mit einer viel kleineren Codebasis im Vergleich zu großen Agenten-Ökosystemen.
Seine Einfachheit erleichtert die Prüfung und Anpassung, insbesondere für Forscher oder Entwickler, die mit dem Agentendesign experimentieren.
💾 Am besten für Entwickler geeignet, die ein sauberes und minimales Agenten-Framework in Python wünschen.
# 5. IronClaw
IronClaw verfolgt einen modularen Ansatz zur Agentenentwicklung. Es richtet sich an Entwickler, die strukturierte Autonomie, versatile Werkzeugausführung und wiederverwendbare Komponenten für den Aufbau fortschrittlicherer Systeme wünschen.
Obwohl es vielleicht nicht so klein ist wie NanoBot oder PicoClaw, bietet IronClaw eine stärkere Grundlage für Groups, die produktionstaugliche Arbeitsabläufe und Multi-Device-Automatisierungspipelines erstellen.
🧩 Am besten für Entwickler geeignet, die ein skalierbares und modulares Agenten-Framework wünschen, das über einfache Prototypen hinausgeht.
# Letzte Gedanken
Hier ein kurzer Überblick darüber, welche Agenten für welche Szenarien am besten geeignet sind:
| Agent | Idealer Anwendungsfall | |
|---|---|---|
| NanoClaw | 🔒 | Am besten für Groups geeignet, die eine Agentenautomatisierung mit stärkerer Eindämmung und sichererer Ausführung wünschen. |
| PicoClaw | ⚡ | Am besten für Entwickler geeignet, die eine schnelle Agentenlaufzeit ohne große Infrastruktur wünschen. |
| TrustClaw | ☁️ | Am besten für Benutzer geeignet, die eine gehostete und strukturierte Agentenplattform gegenüber DIY-Setups bevorzugen. |
| NanoBot | 💾 | Am besten für Entwickler geeignet, die ein sauberes und minimales Agenten-Framework in Python wünschen. |
| IronClaw | 🧩 | Perfect für Entwickler, die ein skalierbares und modulares Agenten-Framework wünschen, das über einfache Prototypen hinausgeht. |
OpenClaw hat dazu beigetragen, die Idee der ersten lokalen autonomen KI-Agenten bekannt zu machen, aber das Ökosystem wächst im Jahr 2026 schnell.
Diese Alternativen zeigen, in welche Richtung sich Agent Tooling bewegt:
- Sicherere Ausführung durch Container
- Kleinere und besser überprüfbare Frameworks
- Einfachere Bereitstellung und Portabilität
- Modulare Systeme für ernsthafte Automatisierungsanwendungsfälle
Wenn Sie in diesem Jahr Immobilienmakler sind, ist die Erkundung dieser Projekte ein guter erster Schritt.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.