OpenCode v2 vs. Hermes Agent vs. OpenClaw: Der Open-Source-Agenten-Showdown 2026 (und warum OpenCode 2.0 das Update des Jahres ist)

Drei Open-Source-KI-Agenten dominieren Ende 2026 das Gespräch — OpenCode v2, Hermes und OpenClaw — und zusammen haben sie mehr als 850.000 GitHub-Sterne gesammelt.

OpenClaw, der hummerige Assistent, der als Hobby-WhatsApp-Brücke begann und heute von seiner eigenen Foundation betrieben wird, liegt bei rund 392.000. Hermes Agent, der selbstverbessernde persönliche Agent von Nous Research, hat die 250.000 überschritten — und OpenCode irgendwann im Sommer überholt. Und OpenCode, der Open-Source-Coding-Agent vom Team hinter SST, liegt bei etwa 212.000 und hat gerade den ehrgeizigsten Umbau abgeschlossen, den einer der drei je versucht hat.

Die Frage, die alle stellen, ist welches soll ich nehmen? Ehrlich gesagt ist’s die etwas falsche Frage. Diese drei Werkzeuge überschneiden sich, leihen sich gegenseitig Ideen und lassen sich sogar aneinander anbinden — aber sie wurden für unterschiedliche Aufgaben gebaut. OpenCode ist eine Werkstatt für Code. Hermes ist ein Agent, der mit dir lebt und lernt. OpenClaw ist die Telefonzentrale, die einen Assistenten in jede Chat-App bringt, die dir gehört — für eine Person oder ein ganzes Team.

Dieser Artikel macht also drei Dinge. Er erklärt die Unterschiede richtig, ohne das Theater der Feature-Tabellen. Er macht lautstark — weil ich finde, dass es das verdient — Werbung dafür, warum OpenCode 2.0, das am 12. Oktober offiziell zur Hauptrelease-Linie von OpenCode wurde, das wichtigste Open-Source-Agenten-Update des Herbstes ist. Und er sortiert die gewaltige Welle neuer Modelle der letzten neunzig Tage — direkt aus der models.dev Datenbank geholt — nach Agenten, damit du weißt, was du wirklich laufen lassen solltest.

Alles hier wurde mit der offiziellen Dokumentation, den Release Notes, den Changelogs und den Quellcode-Repositories der drei Projekte abgeglichen, Stand 17. Oktober 2026. Alle drei liefern fast täglich Updates, deshalb habe ich die schwankenden Zahlen jeweils markiert.

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TL;DR – Die 60-Sekunden-Zusammenfassung

• Das sind nicht drei Versionen derselben Sache. OpenCode v2 ist ein Coding-Agent der zu einer programmierbaren Agenten-Laufzeit geworden ist. Hermes Agent ist ein persönlicher Agent der um Erinnerung und einen Lernzyklus herum gebaut ist. OpenClaw ist eine selbst gehostete Assistenten-Plattform die um ein Gateway herum gebaut ist, das Modelle, Werkzeuge und über 20 Chat-Apps für eine Person oder ein Team verbindet.
• OpenCode 2.0 ist das Update des Jahres. Der 2.0.0-Tag kam am 11. September; Anomalys Launch-Post am 12. Oktober machte 2.x zur Hauptlinie; 2.0.32 erschien am 16. Oktober — 33 Releases in fünf Wochen. Ein gemeinsamer Hintergrunddienst hinter jeder Oberfläche, eine neu gebaute API, Code Mode für jeden MCP-Server eingeschaltet, Hintergrund-Subagenten und Shell-Befehle (drücke Ctrl+B), über 80 interne Plugins mit Hot Reload, ein Client-Paket und ein einbettbares SDK, eingebaute git-Worktree-Werkzeuge, Remote-Kopplung per QR-Code, natives Windows ARM64 und WinGet-Pakete.
• Was dich v2 kostet: v1-Plugins laden nicht, die Server-API hat sich geändert, v2 läuft ohne Language-Server (also keine LSP-Diagnosen), und das Teilen von Sessions wurde eingestellt. V1 wird weiter gepatcht — 1.19.3 erschien am 16. Oktober — und opencode upgrade --major bringt dich rüber, wenn du bereit bist.
• Hermes Agent v0.22.0, “The Threshold Release”, kam am 13. Oktober und ist sein bisher größtes: ein geführter erster Start mit einem kostenlosen Testmodell, App-Konnektoren für Werkzeuge wie Linear und Notion, lokale Modelle per Klick über llama.cpp, ein Plugin-Katalog mit 600 geprüften Plugins, Passwortmanager-Logins für seinen Browser, ein “Bot Screen”, den du übernehmen kannst, und Live-Steuerung von Subagenten. Seit v0.21.0 sind rund 6.080 zusammengeführte Pull Requests von etwa 2.520 Beitragenden eingeflossen.
• OpenClaw ist das größte und am stärksten auf “Infrastruktur” ausgelegte der drei. Es wird heute von einer unabhängigen 501(c)(3)-Foundation mit Maintainern von Microsoft, NVIDIA, OpenAI und Tencent betrieben, hat keine Bezahlstufe, und seine Oktober-Releases (2026.10.1 bis 2026.10.4) drehen sich um Zuverlässigkeit. Es ist die stärkste Wahl für Multi-Channel-Assistenten für mehrere Nutzer — und die mit der schwersten Sicherheitshistorie. Sandboxing ist weiterhin standardmäßig aus.
• Die Modellwelle ist real. Seit Anfang September hat models.dev Gemini 4 Argon, Metas Muse Wonder und das offene Muse Spark Open (816B gesamt, 42B aktiv), Claude Haiku 5.5 für $0.10/$0.50 pro Million Tokens, Mistral Large 4, Reflection mit seinem offenen Beam 1.0, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 und Opus 5.5, Xiaomis offenes MiMo-V2.6, Grok 4.7 und DeepSeek V4.1 Flash ergänzt. Ein Kontextfenster von einer Million Tokens ist heute normal, und die Ausgabepreise liegen zwischen $0.28 und $50 pro Million Tokens.
• Meine Empfehlung: Schreib Code mit OpenCode v2. Nutze Hermes (wenn du einen Agenten willst, der lernt du) oder OpenClaw (wenn du geteilte Multi-Channel-Infrastruktur willst) als ständig laufenden “Empfang”. Dann verdrahtest du den Empfang mit OpenCode — Hermes bringt einen gebündelten OpenCode-Skill mit, und OpenClaw kann OpenCode als externen Harness über das Agent Client Protocol steuern.
• Was es kostet: alle drei stehen unter MIT-Lizenz und sind kostenlos. Die Rechnung ist Modellzeit. Ob du einem ständig laufenden Chat-Agenten ein kleines, schnelles Modell statt eines Mittelklasse-Modells gibst, macht bei gleicher Arbeitslast den Unterschied zwischen etwa $3 und etwa $47 im Monat aus — und Frontier-Modelle kosten deutlich mehr (Teil 10 zeigt die Rechnung).

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OpenCode v2 vs. Hermes Agent vs. OpenClaw auf einen Blick

	OpenCode v2	Hermes Agent	OpenClaw
Was es ist	Open-Source-KI-Coding-Agent, neu gebaut als programmierbare Agenten-Laufzeit	Selbstverbessernder persönlicher Agent mit Erinnerung und Lernzyklus	Selbst gehostete Assistenten-Plattform rund um ein Gateway
Gebaut von	Anomaly (das Team hinter SST)	Nous Research	OpenClaw Foundation (unabhängige 501(c)(3)); ins Leben gerufen von Peter Steinberger
Lizenz	MIT	MIT	MIT
Wie es Geld verdient	Optionale Modell-Dienste: Zen (Pay as you go), Go ($10/Monat), Go Plus ($40/Monat), Enterprise	Optionales Nous-Portal-Abo und gehostetes Hermes Cloud	Gibt’s nicht — keine Bezahlstufe, kein Hosting-Dienst, kein Token; spenderfinanziert
Neueste Version (17. Okt.)	2.0.32 (16. Okt.); v1 wird weiter gepatcht (1.19.3)	v0.22.2 (15. Okt.); v0.22.0 “Threshold” am 13. Okt.	2026.10.4 (15. Okt.); 2026.10.10-beta.1 im Test
GitHub-Sterne	~212K	~254K	~392K
Kern-Laufzeit	TypeScript auf Node	Python	TypeScript auf Node (24.16+ oder 26.1+)
Hauptschnittstellen	Terminal-UI, opencode mini, Electron-Desktop, installierbare Web-App, IDE-Erweiterungen, HTTP-API, SDK	CLI und TUI, Hermes Desktop, Messaging-Gateway, Web-Dashboard, OpenAI-kompatible API, ACP für Editoren	Browser-Control-UI, CLI, TUI, macOS-Menüleisten-App, Windows Hub, iOS- und Android-Nodes
Chat-Apps	Nicht seine Aufgabe — du koppelst einen Browser oder ein Telefon an den Dienst	20+ (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, E-Mail, Teams, iMessage über BlueBubbles…)	20+ (WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, Slack, Teams, Signal, Google Chat…)
Speicher	Sessions, AGENTS.md und Skills — kein langfristiges Modell von dir	Kuratiert: MEMORY.md und USER.md, Suche in Sessions, austauschbare Memory-Provider, selbst geschriebene Skills	Ein Memory-Plugin-Slot, Suche in Sessions, Erinnerungen mit Herkunftsnachweis, Skill Workshop
Wo Code läuft	Deine Maschine, hinter geordneten Berechtigungsregeln; Code Mode führt JavaScript in einem abgeschotteten Interpreter aus	Sieben Terminal-Backends: lokal, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona, Vercel Sandbox	Standardmäßig der Host; optionale Sandboxes, Geräte-Nodes und Cloud-Worker
Standard-Sicherheitsmodell	Allow/Ask/Deny-Regeln (der letzte Treffer gewinnt), Hard-Deny-Richtlinien, Snapshots vor und nach jedem Schritt	Befehlsfreigaben und DM-Pairing; laut Projekt ist das Betriebssystem die einzige echte Grenze	DM-Pairing standardmäßig; Richtlinie im Gateway-Code durchgesetzt; Sandboxing nur auf Wunsch
Am stärksten bei	Code bauen, refaktorieren und reviewen	Ein dauerhaft laufender Agent, der dich kennenlernt und in deinen Chats lebt	Geteilte, dauerhaft laufende Assistenten-Infrastruktur für einen Haushalt, ein Team oder ein Unternehmen

Versionen, Sternzahlen und Preise sind eine Momentaufnahme vom 17. Oktober 2026. Alle drei Projekte veröffentlichen mehrmals pro Woche — schau auf der Releases-Seite des jeweiligen Projekts nach, bevor du dich auf einen bestimmten Build verlässt.

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Teil 1 — Drei Agenten, drei Aufgaben

Bevor du irgendeine Feature-Tabelle liest, hilft es, dir klarzumachen, wo jedes Werkzeug lebt..

OpenCode ist eine Werkstatt. Du öffnest es in einem Projekt, beschreibst, was du willst, und es macht die Schleife, die ein Entwickler macht: Code lesen, einen Plan machen, Dateien bearbeiten, Befehle ausführen, die Ausgabe lesen, reparieren, was kaputtging, und weitermachen, bis die Arbeit fertig ist oder es dich braucht. Seine Sessions drehen sich um eine Codebasis, nicht um dich. Es versucht, dein Repository zu verstehen — über AGENTS.md Dateien, Skills und den Code selbst — und es ist bewusst gut in den unglamourösen Teilen der Codearbeit: Berechtigungen, Undo, Diffs, parallele Branches.

Hermes Agent ist ein Begleiter, der lernt. Nous Research hat es um etwas herum gebaut, das sie einen geschlossenen Lernzyklus nennen. Du sprichst mit ihm über ein Terminal, eine Desktop-App oder eine Chat-App auf dem Handy; es führt ein kleines, kuratiertes Gedächtnis über dich und deine Umgebung in MEMORY.md und USER.md, durchsucht seine eigenen vergangenen Gespräche, schreibt sich nach einer harten Aufgabe neue Skills und verfeinert sie beim nächsten Mal. Es plant Jobs, delegiert an Subagenten und läuft auf allem vom Laptop über einen billigen VPS bis zu einer serverlosen Sandbox, die im Ruhezustand schläft. Es kann durchaus Code schreiben — es betreibt sogar echte Language-Server —, aber sein Schwerpunkt ist du.

OpenClaw ist eine Telefonzentrale. Im Kern steht das Gateway, eine lokale Control Plane, die Sessions, Werkzeuge, Zugangsdaten und Verbindungen zu Chat-Plattformen verwaltet. Channels bringen den Assistenten in WhatsApp, Telegram, iMessage, Slack, Teams, Discord und über ein Dutzend weitere; Begleit-Apps und Telefon-“Nodes” ergänzen Stimme, Kamera, Bildschirm und Geräteaktionen. Dasselbe Gateway betreibt einen privaten Assistenten auf einem Laptop oder ein geteiltes Deployment für ein Team — laut Projekt ist nur die Konfiguration der Unterschied. Der eigene Architektur-Anspruch: ein vertrauenswürdiges Gateway, nicht vertrauenswürdige Ausführung und eine Richtlinie, die im Code durchgesetzt wird statt in einem Prompt erbeten.

Bild anzeigen Drei verschiedene Ausgangspunkte. Jedes Projekt tastet sich zu den anderen hin, aber die Standardeinstellungen verraten noch immer, wofür jedes gebaut wurde.

Was sie gemeinsam haben

Die Überschneidung ist real, und sie wächst:

• Alle drei stehen unter MIT-Lizenz und sind kostenlos selbst hostbar.
• Alle drei sind modellunabhängig. Gehostete Frontier-Modelle, Modelle mit offenen Gewichten über Cloud-Anbieter und lokale Modelle über Ollama, LM Studio, vLLM oder llama.cpp funktionieren alle.
• Alle drei sprechen MCP, das Model Context Protocol, sodass dieselben Tool-Server bei allen funktionieren.
• Alle drei nutzen dasselbe Skill-Format. OpenCode lädt Skills aus seinen eigenen Ordnern und aus .claude/skills und .agents/skills; Hermes ist mit dem agentskills.io-Standard kompatibel; OpenClaw folgt der AgentSkills-Spezifikation. Ein gut geschriebener Skill wandert zwischen ihnen.
• Alle drei lesen AGENTS.md-Stil-Anweisungen. OpenClaw und Hermes teilen außerdem die Idee einer SOUL.md Persona-Datei und eines USER.md Profils — Hermes kann sogar ein OpenClaw-Setup mit einem Befehl importieren.
• Alle drei haben inzwischen eine Form von “Code Mode” — das Modell schreibt ein kleines Skript, das mehrere Werkzeuge auf einmal aufruft statt eines Tool-Aufrufs pro Roundtrip.

Wo sie sich wirklich unterscheiden

Die Unterschiede betreffen die Standardeinstellungen und den Schwerpunkt:

Frage	OpenCode v2	Hermes Agent	OpenClaw
Worum geht es in einer “Session”?	Um ein Projekt und eine Aufgabe	Um ein Gespräch mit du (und deinen Bots)	Um ein Gespräch auf einem Channel, für eine oder viele Personen
Was merkt es sich langfristig?	Die Anweisungen und Skills deines Repositories	Dich: Vorlieben, Umgebung, vergangene Gespräche	Was auch immer sein Memory-Plugin speichert, mit aufgezeichneter Herkunft
Für wen ist es?	Für einen Entwickler (oder ein Team davon)	Für eine Person, möglicherweise mit einer ganzen Riege Bots	Für eine Person, einen Haushalt oder eine ganze Organisation
Wo läuft es normalerweise?	Auf deiner Entwicklungsmaschine (oder einem Dev-Server, mit dem du dich koppelst)	Überall — Laptop, $5-VPS, Docker, serverlose Sandboxes	Auf einer Maschine, die du kontrollierst, oft dauerhaft an
Sein Instinkt bei Unsicherheit	Vor dem Handeln fragen (Berechtigungsregeln)	Bei riskanten Befehlen nachfragen; aus dem Ergebnis lernen	Der Richtlinie des Betreibers folgen

Behalt diese Tabelle im Kopf. Die meisten “OpenClaw vs. Hermes vs. OpenCode”-Diskussionen im Netz sind eigentlich Diskussionen darüber, welche dieser Zeilen für die Person wichtig ist, die gerade diskutiert.

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Teil 2 — OpenCode 2.0: Das Update des Jahres

Ich baue mit OpenCode, und mit jeder Woche v2-Releases wurde das Argument dafür stärker. Hier ist, warum es den Titel verdient.

Die meisten erfolgreichen Open-Source-Projekte trauen sich nie, sich selbst neu zu schreiben. OpenCode hat es getan — und statt ein Jahr mit Entschuldigungen zu verbringen, hat das Team 33 Releases in fünf Wochenausgeliefert, 2.x zur Hauptlinie gemacht und die alte Linie für alle weiter gepatcht, die noch nicht wechseln wollen.

Die Zeitleiste

Wann (2026)	Was passierte
Juli	OpenCode 2.0 startet als öffentliche Beta (zunächst eine eigene opencode2 Binary)
11. September	Der 2.0.0-Tag wird gesetzt
12.–30. September	2.0.1 bis 2.0.21 erscheinen — oft zwei Releases pro Tag
11. Oktober	v1.19.0 fügt opencode upgrade --major und einen /update Befehl hinzu, der dich auf OpenCode 2 bringt — und installiert Updates nicht mehr automatisch.
12. Oktober	Anomaly veröffentlicht den Launch-Post zu OpenCode 2.0; das offizielle Changelog wechselt auf die 2.x-Linie; The New Stack und Product Hunt greifen es auf. 2.0.27 bringt eingebaute Worktree-Werkzeuge, eine installierbare Web-App und ein sichereres Remote-Pairing
13. Oktober	2.0.28: Auto-Accept pro Projekt, natives Windows ARM64, WinGet-Pakete
14. Oktober	2.0.29: Gerätekopplung aus der Ferne per QR-Code, Verwaltung von Provider-Konten, automatische Antwortfortsetzung
15. Oktober	2.0.30: angedockte Diffs in der Terminal-Oberfläche, geänderte Dateien pro Turn, Instruktionen Globs und URLs werden jetzt geladen, das alte Session-Sharing-Backend ist ausgemustert
16. Oktober	2.0.32: die letzte Antwort kopieren mit /copy, headless auth login, eine experimentelle Voice-Session-API im SDK. V1 bekommt am selben Tag 1.19.3

Build-Nummern und Datumsangaben stammen aus den Tags und dem Changelog des Projekts. Behandle sie als Momentaufnahme.

Bild anzeigen Dreiunddreißig v2-Releases in fünf Wochen — während v1 weiter Wartungsbuilds bekam. Schnell, aber nicht leichtsinnig.

Die sieben großen Ideen in OpenCode 2.0

1. Ein Dienst hinter jedem Bildschirm

In 2.0 startet der Server von OpenCode automatisch als ein Hintergrundprozess auf deiner Maschine, und alles andere ist ein Client davon: die bildschirmfüllende Terminal-Oberfläche, die leichtere opencode mini, die Electron-Desktop-App, die Web-App, IDE-Erweiterungen und deine eigenen Skripte. Starte eine Session im Terminal, mach in der Desktop-App weiter, bestätige einen Berechtigungs-Prompt aus einem Browser-Tab — es ist überall dieselbe Session.

Die Client/Server-Trennung gab es schon in v1, aber Anomalys eigener Beitrag räumt ein, dass nur Power-User sie anfassten. In 2.0 ist es einfach die Art, wie OpenCode funktioniert, und du siehst es:

bash

opencode service status   # läuft der gemeinsame Dienst, und wo?
opencode service restart  # hängt er, hilft ein Neustart

2. Eine API von Grund auf neu gebaut

Anomaly war erfrischend direkt über die alte Server-API. Anomalys Urteil in drei Worten: “Die war schlecht.” Die neue wurde darum herum neu entworfen, wie Millionen täglicher Nutzer Agenten tatsächlich steuern, und — entscheidend — OpenCode kann sie auf sich selbst anwenden. Die Beispiele im Launch-Post reichen vom Agenten, der einen Git-Worktree für eine neue Aufgabe anlegt, über das Umbenennen einer Session und ihr Verschieben in diesen Worktree bis zum Auflisten von Sessions und dem Unterbrechen einer hängenden.

Das ist der echte Wandel in v2. OpenCode ist nicht mehr nur ein Werkzeug, das du benutzt; es ist eine Runtime, die andere Software ansteuern kann. Orca, das Open-Source-Cockpit, um mehrere Agenten parallel in Git-Worktrees laufen zu lassen, ist genau die Art Werkzeug, die davon profitiert. Ebenso die inoffiziellen SDKs, die schon für andere Sprachen auftauchen.

3. Code Mode, standardmäßig an für MCP

Das ist die Funktion, auf die ich einen Skeptiker zuerst hinweisen würde.

Jeder MCP-Server, den du hinzufügst, schüttet normalerweise seine Tool-Definitionen in den Kontext des Modells, und jeder Tool-Aufruf ist ein eigener Roundtrip. Zehn Server dazu, und du zahlst — in Tokens und in Latenz — bevor du ein Wort getippt hast.

Die Antwort von OpenCode 2.0 ist Code Mode. Ein minimaler JavaScript-Interpreter im neuen @opencode/codemode -Paket verwandelt MCP-Server und OpenAPI-Endpunkte in aufrufbare Funktionen. Statt Tools einzeln aufzurufen, schreibt das Modell ein kurzes Skript, das mehrere Aufrufe in einem Roundtrip verkettet — das Beispiel im Launch-Post schreibt GitHub-Bugs direkt nach Linear. Jeder MCP-Server ist standardmäßig für Code Mode aktiviert. Anomalys Behauptung ist, dass du tausend Tools mit sehr wenig Kontext-Ballast verdrahten und den Agenten sie entdecken und kombinieren lassen kannst.

Es ist streng eingesperrt: Die Sandbox hat keinen direkten Dateisystemzugriff, keine Importe, keine Timer und kein direktes fetch — sie kann nur Tools aus ihrem Katalog aufrufen, und jeder dieser Aufrufe geht weiter durch deine Berechtigungsregeln. Das execute Tool, das es ausführt, hat eine eigene Berechtigung, du kannst es also komplett abschalten.

Weniger Roundtrips bedeuten weniger Warten und weniger Tokens. Ich würde es trotzdem vielversprechend anstatt bewährt nennen — noch hat niemand einen unabhängigen Benchmark dafür veröffentlicht — aber das Design stimmt.

4. Hintergrund-Subagenten und Hintergrund-Shell

Der größte Engpass beim agentischen Programmieren ist nicht das Modell. Es ist das Warten.

In 2.0 kann der Hauptagent eine Aufgabe an einen Subagenten übergeben, der im Hintergrund läuft — automatisch oder weil du es verlangt hast — und weiterarbeiten. Dieser Subagent kann ein anderes Modellnutzen: Das Beispiel im Launch-Post ist ein Review-Subagent auf einem separaten Modell, der die Arbeit des Hauptagenten liest. Lang laufende Shell-Befehle können ebenfalls asynchron laufen, und der Agent wird benachrichtigt, wenn sie fertig sind. Und wenn schon etwas im Vordergrund läuft, Ctrl+B schiebt er es in den Hintergrund.

Eine Einschränkung betonen die Docs zu Recht: Nebenläufigkeit ist keine Isolation. Zwei Agenten, die dieselben Dateien bearbeiten, kollidieren weiterhin. Deshalb ist die nächste Funktion wichtig.

5. Git-Worktrees, eingebaut

Seit 2.0.27 hat OpenCode eingebaute worktree_create, worktree_list und worktree_remove Tools. Bitte ihn, eine riskante Änderung in einem eigenen Worktree zu beginnen, und er legt einen isolierten Checkout auf einem eigenen Branch an und verschiebt die Session dorthin. Das Entfernen eines Worktrees braucht die normale Bearbeitungsfreigabe, und ein erzwungenes Entfernen kann nicht committete Arbeit verwerfen — lies den Prompt, bevor du klickst.

Kombiniere Hintergrund-Subagenten mit Worktrees, und du hast parallele, isolierte Arbeitsströme in einem OpenCode-Fenster, ohne zu einem anderen Werkzeug zu greifen.

6. Plugins bis in die letzte Schicht

Fast jede Funktion in 2.0 ist selbst als internes Plugin gebaut — mehr als 80 davon. Anomalys Begründung ist einfach: Wenn das Team auf der Plugin-API leben muss, bleibt die Plugin-API gut gepflegt. Terminal-UI-Plugins sind von experimentell zu stabil gereift und laufen auf der OpenTUI-Bibliothek. Und alles lädt per Hot-Reload neu, was zum schönsten Trick des Releases führt: Bitte OpenCode mitten in der Session, ein Plugin für sich selbst zu schreiben, und es kann es sofort nutzen.

7. Ein Client und ein einbettbares SDK

@opencode/client verbindet sich mit dem laufenden Dienst — es findet den lokalen automatisch, was geplante Skripte einfach macht — und kommt in reinem JavaScript und in Effect-Varianten. @opencode/sdk geht weiter: Es ist derselbe Code, der die CLI antreibt, verpackt, damit du die OpenCode-Runtime in deinen eigenen Server oder in eine Umgebung wie Cloudflare Durable Objects einbetten kannst, wobei jeder OpenCode-Client sich damit verbinden kann. Anomaly sagt, das SDK sei noch in Entwicklung; behandle es als früh.

Die drei Wochen seit 2.0.15

Ende September stand v2 bei 2.0.15. Hier ist, was seither kam — eine lange Liste für drei Wochen:

• Gerätekopplung aus der Ferne (2.0.29). Unter Einstellungen → Kopplung, wähle Gerät koppeln , um Fernzugriff über OpenTunnel zu aktivieren und einen QR-Code oder einen Link zu bekommen. Eine Session vom Handy aus zu steuern, ist jetzt einen Scan entfernt.
• Verwaltung von Provider-Konten (2.0.29). Konten pro Provider wechseln, umbenennen, entfernen oder hinzufügen — im Verbindungsdialog oder unter Einstellungen → Provider.
• Automatische Antwortfortsetzung (2.0.29). Antworten, die das Ausgabe-Token-Limit erreichen, laufen jetzt weiter, statt mitten im Satz abzubrechen.
• Auto-Accept pro Projekt (2.0.28). Einem Projekt mehr vertrauen als einem anderen — unter Einstellungen → Projekte, oder in einer Session umschalten mit mod+shift+a.
• Native Windows-ARM64- und WinGet-Pakete (2.0.28). Keine x64-Emulation mehr auf ARM-Laptops.
• Release-Highlights im Terminal (2.0.28). Nach einem Update zeigt der Startbildschirm einmal, was neu ist; /highlights bringt ihn zurück.
• Installierbare Web-App und sicherere Fernkopplung (2.0.27). Installiere die Web-UI aus Chrome oder Edge; das erste opencode pair --remote warnt dich jetzt, dass es deinen Server exponiert, und fragt nach Bestätigung.
• Google-Cloud-Anmeldedaten für Vertex und schnellere Snapshots (2.0.26). Application Default Credentials funktionieren ohne Einrichtung, und Session-Snapshots kosten weniger, erholen sich von Unterbrechungen und brauchen weniger Platz auf der Platte.
• Angedockte Diffs und “geänderte Dateien pro Turn” (2.0.30). /diff öffnet den Diff-Viewer neben deiner Session (drücke f für Vollbild), und die Timeline kann zeigen, welche Dateien jeder Turn geändert hat, mit Zeilenzahlen.
• Instruktionen, die tatsächlich geladen werden (2.0.30). Lokale Globs und entfernte URLs in der Einstellung Instruktionen werden jetzt aufgelöst und aktualisiert — eine der Lücken, mit denen v2 gestartet ist, ist damit geschlossen.
• Verbesserungen für den Alltag (2.0.32). /copy kopiert die letzte Antwort statt der ganzen Niederschrift, opencode – Authentifizierung und Anmeldung stürzt auf headless Servern nicht mehr ab, und das SDK bekam eine experimentelle Voice-Session-API für OpenAIs Realtime-Modelle und xAIs Grok Voice.

Was aus 2.0.0 übernommen wurde — und immer noch überzeugt

Die Funktionen aus der Launch-Zeit sind alle noch da, und sie sind der Grund, warum ich v2 echte Arbeit anvertraue:

• Berechtigungen, die wie eine Firewall funktionieren. Eine geordnete Liste von allow, fragen und deny -Regeln — der letzte Treffer gewinnt — sodass “vor jedem Shell-Befehl fragen, erlaube git status, verbiete git push” drei Zeilen sind. Sinnvolle Voreinstellungen fragen nach, bevor irgendetwas außerhalb des Projekts angefasst wird, und bevor .env -Dateien gelesen werden.
• Policies , die nie fragen, nur verbieten — zum Beispiel alle Modell-Provider außer den freigegebenen aus der Auswahl verschwinden zu lassen.
• Snapshots vor und nach jedem Modellschritt, mit /undo, /redo und Rücksprung zu einer Nachricht.
• Lokale Modelle, die einfach auftauchen. Ollama, LM Studio und vLLM werden auf ihren Standardports automatisch erkannt.
• Modellvarianten überall mit provider/model#variant, sodass ein Planungsagent und ein Bau-Agent dasselbe Modell mit unterschiedlichem Reasoning-Aufwand laufen lassen können.
• Skills, die mitreisen. OpenCode liest die Skill-Ordner von Claude Code und die projektübergreifenden .agents direkt ein.
• Prompt-Cache-Aufwärmen (standardmäßig aus) und Checkpoint-basierte Kompaktierung für lange Sessions.

So aktualisierst du

Wenn du auf v1 bist, aktualisiere auf das neueste 1.x und führe aus:

bash

opencode upgrade --major      # oder /update in der Terminal-UI tippen
opencode --version            # sollte 2.0.x melden
opencode service status       # bestätigt, dass der gemeinsame Dienst läuft

Neue Installationen können direkt den v2-Installer nutzen (curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash) oder einen Paketmanager — Teil 12 hat die vollständige Liste. Sichere ~/.config/opencode vorher; v1 und v2 teilen die Konfigurationsordner.

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Teil 3 — Wo OpenCode v2 noch rau ist

Ich will, dass Leute OpenCode v2 nutzen. Genau deshalb gibt es diesen Abschnitt. Ein Werkzeug zu überverkaufen ist der schnellste Weg, jemanden davon abzubringen.

V1-Plugins laufen nicht. Die Plugin-API wurde neu geschrieben, und der Migrationsleitfaden sagt klar, dass es nicht reicht, den Konfigurationsschlüssel umzubenennen oder die Datei zu verschieben — v1-Plugin-Code muss portiert werden. Beliebte Plugins ziehen nach, aber prüfe deine, bevor du wechselst.

Die Server-API ist völlig anders. Alles, was gegen die HTTP-Endpunkte von v1 gebaut wurde, muss portiert werden, und neue Third-Party-SDKs zielen zunehmend nur noch auf 2.x.

In v2 gibt es kein LSP — vorerst. Das ist der Punkt, den ich für alle unterstreichen würde, die in einer typisierten Codebasis arbeiten. V2 akzeptiert deine lsp -Konfiguration, startet aber laut Migrationsleitfaden keine Language Server, stellt keine LSP-Tools bereit und erzeugt keine LSP-Diagnosen. Der empfohlene Workaround ist, stattdessen den Agenten deinen Linter, Type-Checker oder Compiler laufen zu lassen — füge eine allow Regel für npm run typecheck * (oder dein Äquivalent) hinzu, damit er seine eigene Arbeit prüfen kann, ohne zu fragen. Wissenswert ist, dass Hermes Agent tatsächlich vollständige Language Server startet — pyright, gopls, rust-analyzer, typescript-language-server und etwa zwanzig weitere — und deren Diagnosen nach jeder Änderung zurückspeist. In diesem einen Punkt ist Hermes voraus.

Session-Sharing ist weg. V1 konnte eine Session als öffentlichen Link veröffentlichen. In 2.0.30 hat das Team das ausgemusterte Sharing-Backend entfernt und den nicht verfügbaren /share Befehl. Wenn du Share-Links genutzt hast, um Kunden zu zeigen, was der Agent getan hat, exportiere stattdessen die Niederschrift.

Release-Geschwindigkeit schneidet in beide Richtungen. Dreiunddreißig Releases in fünf Wochen bedeuten schnelle Fixes und unvermeidlich gelegentlich Regressionen. Selbst die Paketierung ist noch in Bewegung: WinGet-Pakete wurden in 2.0.28 angekündigt, doch die neuesten Commits des Projekts setzen seine automatischen WinGet-Einreichungen aus, bis die Pakete akzeptiert sind. Wenn du auf Windows bist, prüfe das, bevor du dich auf diesen Weg verlässt.

Niemand hat die Beschleunigung bisher gemessen. Code Mode und Hintergrundarbeit sollten Tokens und Wartezeit senken. Wie eine sorgfältige unabhängige Auswertung anmerkte, gibt es keinen veröffentlichten Benchmark, der zeigt, dass v2 bei derselben Aufgabe schneller oder günstiger ist als v1. Miss es in deinem eigenen Repository.

Der gemeinsame Dienst verdient Respekt. Im Januar erlaubte eine Schwachstelle im v1-Server von OpenCode (CVE-2026-22812, CVSS 8.8) unauthentifizierte Remote-Code-Ausführung in Versionen vor 1.0.216. Das Design von v2 ist sorgfältiger — der Dienst lauscht auf localhost, opencode pair gibt Zugangsdaten aus, und Fernzugriff fragt jetzt nach Bestätigung — aber ein Hintergrunddienst, der Shell-Befehle ausführen kann, ist weiterhin ein Hintergrunddienst, der Shell-Befehle ausführen kann. Halte ihn auf localhost, erreiche ihn über SSH oder ein privates Netz wie Tailscale, und exponiere den Port nie ins Internet.

Meine Einschätzung: Nichts davon sollte neue Nutzer abhalten, und das meiste sollte niemanden abhalten. Wenn du auf v1-Plugins, LSP-Diagnosen oder Share-Links angewiesen bist, bleib noch etwas auf 1.19.x. Alle anderen sollten jetzt wechseln.

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Teil 4 — Hermes Agent: Der Agent, der dich kennenlernt

Wenn OpenCode der Spezialist ist, ist Hermes Agent der ehrgeizige Generalist — und auf GitHub gewinnt zumindest der Generalist. Hermes ging von etwa 165.000 Sternen Ende Mai auf 216.000 Mitte Juli (laut den von der Community betriebenen Hermes-Atlas-Reports) und steht heute bei rund 254.000.

Wer es baut

Hermes Agent kommt von Nous Research, dem Open-Source-KI-Labor, das vor allem für seine Hermes-Modellfamilie bekannt ist. Der Agent steht unter MIT-Lizenz, und das Geschäft liegt drumherum: Nous Portal, ein Abonnement, das Zugang zu mehr als 300 Modellen bündelt plus ein “Tool Gateway” für Websuche, Bilderzeugung, Text-to-Speech, einen Cloud-Browser und optionale Cloud-Sandboxes; und Hermes Cloud, eine gehostete Option. Im Juli meldete TechCrunch, Nous verhandle über eine neue Finanzierungsrunde bei einer Bewertung von rund 1,5 Milliarden Dollar; RuntimeWire meldete eine Runde von mindestens 75 Millionen Dollar, angeführt von Robot Ventures. Behandle beides als Bericht, nicht als bestätigt.

Die Lernschleife

Nous nennt Hermes selbstverbessernd, und die Mechanik dahinter ist konkret:

• Kuratiertes Gedächtnis. Zwei kleine Dateien, MEMORY.md für deine Umgebung und Projekte und USER.md eine für dich, bleiben bewusst begrenzt und werden jede Session geladen. Der Agent stößt sich selbst an, das Wichtige zu speichern.
• Sessionsuche. Vergangene Gespräche werden indexiert (SQLite-Volltextsuche) und bei Bedarf zusammengefasst, sodass “was haben wir letzten Monat über das Backup-Skript entschieden?” tatsächlich funktioniert.
• Selbst geschriebene Skills. Nach einer komplexen Aufgabe kann Hermes einen Skill schreiben, der beschreibt, wie es sie erledigt hat, und diesen Skill beim nächsten Einsatz verbessern.
• Austauschbare Gedächtnis-Provider. Honchos “dialektische” Nutzermodellierung, Mem0, Supermemory, Hindsight und andere lassen sich aus dem Plugin-Katalog einbinden, wenn die eingebauten Dateien nicht reichen.

Der Effekt in der Praxis ist ein Agent, der weniger generisch wird, je länger du ihn nutzt. Das ist Hermes’ ganzer Pitch, und kein anderes Werkzeug in diesem Vergleich setzt so stark darauf.

Wo es lebt

• CLI und Terminal-UI — hermes startet ein Gespräch; Slash-Befehle funktionieren im Terminal und in Chat-Apps gleich.
• Hermes Desktop — eine native App für macOS, Windows und Linux, jetzt mit Bot Mode standardmäßig an: eine Riege benannter Bots — jeder ein eigenes Profil mit eigenem Modell, Gedächtnis, eigenen Skills und Avatar —, die Routinen laufen lassen und sogar in Gruppenchats miteinander reden können.
• Das Messaging-Gateway — ein Hintergrundprozess verbindet Hermes mit Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, SMS, E-Mail, Home Assistant, Matrix, Mattermost, Microsoft Teams, LINE, iMessage über BlueBubbles und mehr als ein Dutzend weiteren.
• Ein OpenAI-kompatibler API-Server, sodass Frontends wie Open WebUI oder LibreChat damit sprechen können, und ACP-Unterstützung , damit es in VS Code, Zed und JetBrains-Editoren läuft.
• Stimme, einschließlich eines freihändigen “Hey Hermes”-Wake-Words auf dem Desktop und Live-Sprachgesprächen in Discord-Sprachkanälen.

Es läuft überall — und genau das ist der Punkt

Hermes ist so gebaut, dass es nicht an deinen Laptop gebunden ist. Es unterstützt sieben Terminal-Backends: lokal, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona und Vercel Sandbox. Mit Daytona oder Modal schläft die Umgebung des Agenten im Leerlauf und wacht bei Bedarf auf, sodass ein immer verfügbarer Agent zwischen Gesprächen sehr wenig kosten kann. Die Empfehlung des Projekts ist ein VPS für 5 $, und das ist ernst gemeint.

Automatisierung und Delegation

• Cron in Klartext — “jeden Wochentag um 7 Uhr fasse mein Postfach zusammen und poste es in Telegram” — mit Zustellung an jede verbundene Plattform.
• Subagenten über ein delegate_task -Tool: isolierter Kontext, eingeschränkte Toolsets, eigene Terminals und standardmäßig bis zu zehn gleichzeitig.
• execute_code lässt den Agenten ein Python-Skript schreiben, das die eigenen Tools von Hermes per RPC aufruft und einen mehrstufigen Auftrag in einen Turn zusammenzieht — Hermes’ Gegenstück zu Code Mode.
• Kanban-Boards, Ziele und Mixture-of-Agents für länger laufende, mehrstufige Arbeit.
• Batch-Trajektoriengenerierung, ein Wink an seine Forschungsherkunft: Du kannst den Agenten über Tausende von Prompts laufen lassen, um Trainingsdaten zu erzeugen.

Es kann programmieren — richtig

Verwechsle “persönlicher Agent” nicht mit “kann nicht programmieren”. Hermes startet echte Language Server und speist deren Diagnosen nach jeder Änderung zurück, macht Snapshots deines Arbeitsverzeichnisses vor Änderungen (mit /rollback), unterstützt Git-Worktrees und lädt Projektkontext aus AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules und seiner eigenen .hermes.md. Es bringt außerdem gebündelte Skills mit für das Delegieren von Programmierarbeit an OpenCode, Claude Code oder Codex — mehr dazu in Teil 8.

Version v0.22.0, “The Threshold Release”

Hermes’ bisher größtes Release kam am 13. Oktober (GitHub listet es als am 14. veröffentlicht). Die wichtigsten Änderungen:

• Ein erster Start, der sich selbst einrichtet — eine frische Desktop-Installation öffnet einen geführten Einrichtungs-Chat auf einem kostenlosen Testmodell, du brauchst also keinen API-Schlüssel für den Anfang.
• Connectors , die Hermes in gehosteten Apps wie Linear und Notion handeln lassen, mit mehreren benannten Konten pro App.
• Lokale Modelle mit einem Klick über llama.cpp, mit Empfehlungen passend zu deiner Hardware.
• Stabile Release-Kanäle — getestete SemVer-Releases sind jetzt der Standard für Installationen aus dem Quellcode, mit optionalem Umschalten auf den Main-Branch.
• Signierte Desktop-Pakete, ein Microsoft-Store-Eintrag und ein hermes pm Paketmanager für gepinnte Tools und Python-Umgebungen.
• Ein Plugin-Katalog mit 600 geprüften Plugins, jedes an einen geprüften Commit gepinnt.
• Die neuesten Modelle — Claude 5.5, GPT-6 und Gemini 4 Argon — wobei früheres Reasoning standardmäßig erneut abgespielt wird.
• Passwortmanager-Logins für den Browser-Agenten via 1Password, Bitwarden oder Hermes’ eigenen Vault, ohne das Passwort dem Modell zu zeigen.
• Bot Screen — sieh einem Bot auf den Desktop und übernimm bei Logins, Zwei-Faktor-Abfragen oder CAPTCHAs.
• Live-Steuerung von Subagenten — sieh laufende Subagenten, ihre Aufgaben und Niederschriften und steuere oder stoppe sie.
• Eine schlankere Codebasis — die Release Notes sagen, der Quellcode sei um etwa ein Drittel geschrumpft, ohne Verhaltensänderung.

Das Ausmaß kann man kaum überbetonen: seit v0.21.0 etwa 24.200 Commits, 6.080 gemergte Pull Requests und 7.180 geschlossene Issues von rund 2.520 Beitragenden. Zwei Patch-Releases folgten innerhalb von zwei Tagen — v0.22.1 mit Windows-Store-Fixes und v0.22.2 mit Fixes für die Gateway-Zuverlässigkeit.

Hermes’ ehrliche Haltung zur Sicherheit

Was ich an Hermes am meisten respektiere: Seine Sicherheitsrichtlinie tut nicht so; sie beschreibt Hermes als persönlichen Single-Tenant-Agenten und sagt klar: “Die einzige Sicherheitsgrenze gegen ein adversarielles LLM ist das Betriebssystem.” Wächter im Prozess — Befehlsfreigabe, musterbasierte Verbote, DM-Kopplung für Chat-Plattformen — sind nützliche Schichten, aber keine Mauern.

Die praktische Konsequenz ist einfach. Wenn Hermes deine E-Mail liest, im Web surft oder Nachrichten aus einer Chat-App annimmt, setz sein Terminal auf ein isoliertes Backend (Docker, eine entfernte SSH-Kiste oder eine Cloud-Sandbox) statt auf deine Hauptmaschine, und gib ihm nur die Zugangsdaten, die es braucht.

Wo Hermes schwächer ist

• Eine Vertrauensstufe pro Kanal. Hermes’ eigene Sicherheitsrichtlinie sagt, dass alle, die du auf einem Kanal-Adapter autorisierst, gleich vertraut sind, und empfiehlt separate Instanzen, wenn du Trennung brauchst. Für eine Person ist das in Ordnung; ein Team-Berechtigungsmodell ist es nicht.
• Gedächtnis ohne Herkunft. Die Maintainer von OpenClaw weisen in ihrem eigenen Vergleich darauf hin, dass die eingebauten Gedächtniseinträge von Hermes nicht festhalten, aus welcher Session sie stammen, sodass “vergiss das” weichere Kanten hat. Bedenke die Quelle, aber es ist eine faire Design-Beobachtung.
• Viele bewegliche Teile. Python, Node, ein mitgelieferter Paketmanager und ein schneller Release-Zug — das README dokumentiert sogar Falschmeldungen von Antivirensoftware unter Windows.
• Die beste Erfahrung schiebt dich in Richtung Abonnement. Du brauchst nie Nous Portal, aber es ist eindeutig der glatteste Weg.

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Teil 5 — OpenClaw: Vom Hummer-Meme zur Foundation

Kein Open-Source-Agent hatte ein seltsameres, schnelleres oder öffentlicheres Jahr als OpenClaw.

Eine sehr kurze Geschichte

Laut der eigenen Lore-Seite des Projekts begann es als Warelay, ein WhatsApp-Gateway. Es wurde zu Clawd, wohnhaft in Clawdbot, im November 2025. Im Januar 2026, nach einer höflichen Markenrechts-E-Mail von Anthropic, “häutete” es sich zu Moltbot am 27. Januar — und drei Tage später, am 30. Januar, zu OpenClaw. Die Umbenennung selbst war Chaos: Automatisierte Bots griffen sich innerhalb von Sekunden einen Social-Handle, und der Entwickler Peter Steinberger benannte in der Panik versehentlich seinen eigenen GitHub-Account um.

Dann explodierte es. Im Februar kündigte Steinberger an, zu OpenAI zu gehen, und das Projekt wechselte in eine unabhängige Stiftung. Diese Stiftung wurde im Juli: eine unabhängige 501(c)(3) unter Vorsitz von Path-Gründer Dave Morin, mit einem ersten Vollzeit-Team von zehn Leuten, auf der Engineering-Seite angeführt von Chefarchitekt Vincent Koc. Zu den Kern-Maintainern gehören Entwickler von NVIDIA und Microsoft (je vier), OpenAI und Tencent (je drei) sowie weitere von Atlassian, Xiaomi, Red Hat und Hugging Face. Microsoft brachte im Juni Scout auf den Markt, einen immer aktiven persönlichen Agenten auf Basis von OpenClaw. Morins erklärtes Ziel ist, dass OpenClaw die “Schweiz der KI” wird — neutraler Boden für jedes Modell und jedes Labor.

Das README ist vorsichtig beim Geld: Die Stiftung wird von Spendern wie Amazon, OpenAI, Red Hat und der University of Michigan finanziert, mit Infrastruktur-Unterstützung von GitHub, NVIDIA, Vercel und anderen, und in ihren eigenen Worten: “OpenAI ist ein Spender, kein Eigentümer.” Es gibt keine bezahlte Stufe, keinen gehosteten Dienst und keinen Token.

Das Ausmaß

Mit etwa 392.000 Sternen und 82.500 Forks ist OpenClaw mit großem Abstand der größte der drei — The New Stack meldete im Juli, es liege auf Platz sechs der meistgesternten GitHub-Projekte aller Zeiten, vor Linux und React. Morin hat etwa 4,5 Millionen neue selbst gehostete Instanzen pro Woche behauptet; ich kann diese Zahl nicht unabhängig prüfen, aber die GitHub-Zahlen allein belegen den Punkt.

Bild anzeigen Sterne messen Aufmerksamkeit, nicht Qualität oder Nutzung. Das Publikum von OpenCode ist konstruktionsbedingt enger — es macht nur Code —, was seine Zahlen beeindruckender macht, nicht weniger.

Wie OpenClaw zusammenpasst

• Das Gateway ist die lokale Steuerungsebene: Sessions, Tools, Ereignisse, Zugangsdaten und Kanalverbindungen leben alle dort.
• Die Control UI (im Browser), die CLI und einen TUI verbinden sich mit dem Gateway.
• Kanäle bringen den Assistenten in Chat-Apps. Telegram, WebChat, A2A und Reef sind in der Kerninstallation dabei; Discord, iMessage, Signal, Slack, Microsoft Teams, WhatsApp, Matrix, Google Chat, LINE und über ein Dutzend weitere kommen als offizielle Plugins dazu.
• Companion-Apps und Nodes ergänzen eine macOS-Menüleisten-App, einen Windows Hub sowie iOS- und Android-Nodes mit Kopplung, Stimme, Kamera, Bildschirmaufzeichnung und Standort.
• Multi-Agent-Routing gibt getrennten Agenten isolierte Sessions pro Workspace oder Absender, und ein gemeinsames Gateway lässt mehrere Personen mit ihrer eigenen Historie und ihrem eigenen Guthaben in derselben Session arbeiten.

Wenn du neu dabei bist, hilft dir mein OpenClaw-Leitfaden zu Discord, Telegram und kostenlosen Modellen bei der Einrichtung der Kanäle, und 10 praktische Wege, OpenClaw zu nutzen geben dir Ideen, was du damit anfangen kannst, wenn es läuft.

Das Architektur-Argument

Die Doku von OpenClaw legt ausdrücklich dar, dass das richtige Design für einen Agenten, dem du Zugangsdaten anvertraust, ein vertrauenswürdiges Gateway mit nicht vertrauenswürdiger, verlagerbarer Ausführung ist: Arbeit lässt sich in eine Sandbox, einen Device-Node oder einen wegwerfbaren Cloud-Worker auslagern, der nie die dauerhaften Zugangsdaten des Gateways hält, und die Tool-Policy wird im Code durchgesetzt statt in einem System-Prompt erbeten. Secrets lassen sich über einen Handle referenzieren, sodass das Modell den Rohwert nie sieht, der Zustand ist schema-versioniert, und die Releases werden von der Foundation signiert.

Zwei ehrliche Fußnoten, beide vom Projekt selbst: Sandboxing ist standardmäßig aus, und Plugin-Code läuft im selben Prozess und ohne Sandbox. Die starke Isolation ist etwas, das du konfigurierst, und nicht etwas, das du mit der Installation geschenkt bekommst.

Harnesses von Anbietern als Plugins

Die klügste Idee in OpenClaw ist, dass es nicht darauf besteht, die einzige Agent-Loop zu sein. Es behandelt die Harnesses anderer Anbieter als vollwertige Runtimes: ein Codex-Plugin treibt OpenAIs eigenen Codex-App-Server-Loop an, ein Copilot-Plugin führt das GitHub Copilot SDK aus, und ein Anthropic-Plugin treibt die installierte Claude-Code-Executable an. Über das Agent Client Protocol kann es auch externe Coding-Harnesses ausführen — darunter OpenCode — in chatgebundenen Sessions. Es ist MCP-Client und -Server, spricht das A2A-1.0-Protokoll der Linux Foundation mit anderen Agenten und kann eine OpenAI-kompatible API bereitstellen.

Skills, ClawHub und Lernen

ClawHub ist OpenClaws Registry für Skills und Plugins, mit Veröffentlichung, Moderation und Vertrauensurteilen pro Release, die aus VirusTotal, dem eigenen ClawScan des Projekts und statischer Analyse stammen. Die Doku sagt offen, dass ein ausstehender oder veralteter Scan die Installation mit einer Warnung weiterhin zulassen kann, deshalb openclaw skills verify solltest du ausführen, bevor du irgendetwas Neuem vertraust.

Und OpenClaw lernt jetzt auch. Skill Workshop lässt einen Agenten nach harter mehrstufiger Arbeit eine Prozedur speichern, einen gelernten Skill reparieren, der ihn in die Irre geführt hat, und Skills archivieren, die 30 Tage lang niemand genutzt hat — jede Änderung versioniert und rückgängig zu machen. Der alte Satz “OpenClaw lernt nicht, Hermes schon” ist überholt.

Die Oktober-Releases

• 2026.10.1 (10. Oktober) fügte Unterstützung für Claude Haiku 5.5 hinzu, hielt den Code-Mode-Zustand über Cells und Neustarts hinweg, ergänzte die Workboard-Navigation, ließ MCP Apps ihre Tools aufrufen, während ihre Ansichten offen bleiben, weitete Cloud-Worker auf Enterprise-Repositories aus und führte versiegelte, unveränderliche Installations-Generationen mit Recovery ein.
• 2026.10.4 (15. Oktober) ist ein Zuverlässigkeits-Release — Korrekturen für Arbeit, die durch Ruhezustand oder Zeitumstellungen unterbrochen wurde, für Chats, die nach Updates hängen blieben, und für diverse Messaging- und Anmelde-Probleme — gebaut aus 55 Pull Requests von 49 Beitragenden.
• A 2026.10.10 beta ist bereits im Test.

Die Sicherheitshistorie, die du kennen musst

OpenClaws Aufstieg wurde von einer Reihe von Sicherheitsvorfällen begleitet, und ein ehrlicher Vergleich muss sie nennen:

• CVE-2026-25253 (CVSS 8.8) — eine Kontoübernahme mit einem Klick, die zu Remote Code Execution führte, verursacht durch eine Standardkonfiguration und im Januar gepatcht.
• CVE-2026-32922 (CVSS 9.9) — behoben in Release 2026.3.11.
• Das Moltbook-Leak — eine Fehlkonfiguration im Backend von Moltbook, einem auf OpenClaw gebauten sozialen Netzwerk für Agenten, legte rund 1,5 Millionen API-Schlüssel und private Agenten-Nachrichten offen.
• Bösartige Skills — bis Februar hatte das OpenSourceMalware-Projekt unter gut 3.000 bekannten Skills 386 mit Malware verseuchte identifiziert.

Das muss man ihm lassen: Das Projekt hat strukturell reagiert. DM-Kanäle koppeln unbekannte Absender standardmäßig, die Doku enthält einen Sicherheitsleitfaden und ein Runbook für Expositionsfälle, ClawHub scannt jedes Release, und die Foundation veröffentlicht Sicherheitshinweise offen. Aber die Lehre bleibt: OpenClaw ist mächtig, weil es mit allem verbunden ist, und genau das macht eine unbedachte Installation gefährlich.

Wo OpenClaw schwächer ist

• Schwerer zu betreiben. Ein pnpm-Workspace, Node 24.16+ oder 26.1+, ein Gateway-Daemon, Channel-Plugins und ein Doctor für Konfig-Migrationen — das ist Infrastruktur, und es fühlt sich auch so an.
• Tools laufen standardmäßig auf dem Host. Lies den Sandboxing-Leitfaden, bevor du andere Personen anbindest.
• Strikte Konfigurationspolitik. Das Projekt hält bewusst keine langlebigen Aliasse für umbenannte Konfigurationsschlüssel; openclaw doctor --fix migriert dich, aber du musst ihn selbst ausführen.
• Die Angriffsfläche ist das Produkt. Über zwanzig Kanäle und ein öffentliches Skill-Register sind Feature und Risiko zugleich.

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Teil 6 — Head to Head: 12 Unterschiede, auf die es wirklich ankommt

Hier ist der Vergleich in einer Tabelle, gefolgt davon, was jede Zeile in der Praxis bedeutet.

#	Unterschied	OpenCode v2	Hermes Agent	OpenClaw
1	Hauptaufgabe	Code schreiben, refaktorieren und reviewen	Dein dauerhaft laufender persönlicher Agent sein	Assistenten über Kanäle, Personen und Geräte hinweg betreiben
2	Wo du es triffst	Terminal, Desktop, Web-App, IDE; vom gekoppelten Handy aus steuern	Terminal, Desktop, 20+ Chat-Apps, Stimme	Zuerst 20+ Chat-Apps; Control UI im Browser; native Apps und Handy-Nodes
3	Dauerbetrieb	Hintergrunddienst; du planst opencode run selbst	Eingebautes Cron mit Zustellung an jede Chat-App	Gateway-Daemon mit Cron-Jobs und Mail-Triggern
4	Langzeitgedächtnis	Nichts über dich — Projektanweisungen und Skills	Kuratierte Gedächtnisdateien, Session-Suche, Nutzermodellierung	Ein steckbarer Gedächtnis-Slot mit aufgezeichneter Herkunft
5	Lernen	Du bringst es ihm bei (Skills, AGENTS.md); auf Anfrage schreibt es Plugins für sich selbst	Schreibt und verbessert die eigenen Skills	Skill Workshop lernt, repariert und archiviert Prozeduren
6	Parallele Arbeit	Hintergrund-Subagenten, Hintergrund-Shell, eingebaute Worktrees	Bis zu 10 gleichzeitige Subagenten, Kanban, Bot-Gruppenchats	Multi-Agent-Routing, Subagenten, Cloud-Worker
7	Tools zusammen skripten	Code Mode (JavaScript, standardmäßig aktiv für MCP)	execute_code (Python über RPC)	Code Mode (JavaScript über Node oder QuickJS)
8	Sicherheitsvorgaben	Geordnete allow/ask/deny-Regeln, Hard-Deny-Richtlinien, Snapshots pro Schritt	Befehlsfreigaben, DM-Pairing; Backend isolieren	DM-Pairing; Policy im Code; Sandboxing nur auf Wunsch
9	Coding-Hilfen	Snapshots und /undo, angedockte Diffs, geänderte Dateien pro Turn; noch kein LSP	Echte Language Server, Checkpoints und /rollback, Worktrees	Delegiert an Codex, Claude Code, OpenCode und andere Harnesses
10	Modelle	75+ Anbieter über models.dev, automatisch erkannte lokale Modelle, Zen/Go, Anmeldung bei ChatGPT und Copilot	300+ Modelle von Nous Portal, OpenRouter, OpenCode Zen/Go, Copilot, lokales llama.cpp	Die meisten großen Anbieter, Abo-OAuth, selbst gehostete Endpunkte, eine kuratierte Empfehlungsliste
11	Wer das Team bezahlt	Anomaly, über optionale Modelldienste und Enterprise	Nous Research, venture-finanziert, über Portal und Cloud	Eine spenderfinanzierte Foundation; nichts zu kaufen
12	Release-Stil	33 v2-Releases in fünf Wochen; v1 wird weiter gepatcht	Große benannte Releases plus tägliche Canaries; stabile SemVer-Kanäle seit v0.22	Mehrere Releases pro Woche; vier Release-Kanäle; öffentliche Betas

Bild anzeigen Gleiche Bausteine, andere Zentren: OpenCode zentriert die Session, Hermes das Gedächtnis des Agenten, OpenClaw das Gateway.

1. Die Aufgabe entscheidet fast alles

Wenn dein Satz mit “in diesem Repository…” beginnt, willst du OpenCode. Beginnt er mit “erinnere mich…”, “behalte das im Blick…” oder “jeden Morgen…”, willst du Hermes oder OpenClaw. Beginnt er mit “unser Team…”, tendiere zu OpenClaw. Der Großteil der übrigen Zeilen folgt daraus.

2. Wo du es triffst

OpenCode lebt, wo der Code lebt: im Terminal, in der Desktop-App, im Browser und in deinem Editor. Seit 2.0.29 kannst du ein Handy per QR-Code koppeln und eine Session aus der Ferne steuern, aber es bleibt ein Coding-Cockpit, kein Chat-Kontakt. Hermes und OpenClaw sind das Gegenteil — sie sind dafür gebaut, angeschrieben zu werden. Hermes ergänzt Stimme und ein Wake Word; OpenClaw ergänzt Geräte-Nodes, die Kamera, Bildschirm und Standort eines Handys nutzen können.

3. Dauerbetrieb

Alle drei können im Hintergrund laufen. Nur zwei von ihnen ergreifen die Initiative. Hermes hat einen Cron in natürlicher Sprache, der Ergebnisse an jede verbundene Chat-App liefert; OpenClaw hat geplante Jobs und Mail-Trigger, die in sein Gateway eingebaut sind. OpenCode wartet, bis es gefragt wird — wobei sein neues Client-Paket den laufenden Dienst finden kann, was einen geplanten opencode run Aufruf aus deinem eigenen Cron-Job zum Kinderspiel macht.

4. Gedächtnis

Das ist der schärfste philosophische Unterschied. OpenCode merkt sich dein Projekt: AGENTS.md, Skills, Session-Verlauf. Es baut kein Modell von dir, und für ein Coding-Tool ist das wohl ein Feature. Hermes merkt sich du, bewusst und in begrenzten Dateien, die du lesen kannst. OpenClaw macht aus dem Gedächtnis einen Plugin-Slot — immer nur ein Gedächtnis-Plugin ist aktiv — und verfolgt, woher jede Erinnerung stammt, sodass Löschen etwas bedeutet.

5. Lernen

Hermes hat die sich selbst schreibende Skill-Schleife zu seinem Markenzeichen gemacht; OpenClaws Skill Workshop macht inzwischen etwas sehr Ähnliches, mit Versionierung und Undo. OpenCode lernt nicht von allein — aber in 2.0 kannst du es bitten, ein Plugin oder einen Skill für sich selbst zu schreiben und sofort zu nutzen, was eine explizitere, überprüfbare Art des Lernens ist. Für Code bevorzuge ich explizit.

6. Parallele Arbeit

OpenCode 2.0 hat diese Lücke weitgehend geschlossen: Hintergrund-Subagenten, Hintergrund-Shell-Befehle und eingebaute Worktrees bedeuten echte parallele Ströme in einem Fenster. Hermes führt standardmäßig bis zu zehn Subagenten gleichzeitig aus und ergänzt Kanban-Boards und Bot-zu-Bot-Gruppenchats. OpenClaw verteilt Arbeit über mehrere Agenten und kann die Ausführung an Cloud-Worker auslagern.

7. Tools zusammen skripten

Alle drei lassen das Modell inzwischen ein kleines Programm schreiben, statt pro Roundtrip einen einzelnen Tool-Aufruf zu machen. OpenCode und OpenClaw nutzen JavaScript, Hermes Python. Der Dreh bei OpenCode ist, dass Code Mode standardmäßig für jeden MCP-Server an ist, was umso mehr zählt, je mehr Tools du anbindest.

8. Sicherheitsvorgaben

OpenCodes Berechtigungssystem ist am lesbarsten: Du kannst die Regelliste lesen und weißt, was passieren wird. Hermes ist am ehrlichsten: Es sagt dir, dass das Betriebssystem die einzige echte Wand ist, und empfiehlt isolierte Backends. OpenClaw hat das am besten strukturierte Modell — ein Gateway, das Policy im Code durchsetzt — lässt das Sandboxing aber dir zum Einschalten. Teil 11 geht tiefer.

9. Coding-Hilfen

OpenCodes Snapshots pro Schritt, angedockte Diffs und die Timeline der geänderten Dateien sind die beste Review-Schleife der drei. Hermes gewinnt bei Language-Server-Diagnosen, die OpenCode v2 derzeit fehlen. OpenClaws Ansatz ist noch einmal anders: Statt als Coding-Agent zu konkurrieren, hostet es die Coding-Agenten — darunter Codex, Claude Code, Copilot und OpenCode.

10. Modelle

Alle drei sind wirklich modellagnostisch. OpenCodes Anbieterkatalog kommt aus ist models.dev — der offenen, von der Community befüllten Datenbank, die das OpenCode-Team gestartet hat —, weshalb neue Modelle dort meist zuerst auftauchen. Hermes' reibungslosester Weg ist Nous Portal; OpenClaw pflegt eine handkuratierte Liste “empfohlener Modelle”, die seine Modellauswahl zuerst anzeigt. Teil 9 behandelt die Modelle selbst.

11. Wer das Team bezahlt

Das zählt mehr, als es aussieht. OpenCode wird finanziert, indem optionaler Modellzugang und Enterprise-Funktionen um einen kostenlosen Agenten herum verkauft werden. Hermes ist das Produkt eines venture-finanzierten Labors, das Abos und Hosting verkauft. OpenClaw wird von einer Foundation geführt, die nichts verkauft. Nichts davon ist automatisch besser — aber jede davon schafft andere Anreize, und es lohnt sich zu wissen, worauf du dich verlässt.

12. Release-Stil

Alle drei sind schnell unterwegs. OpenCode liefert kleine, häufige Point-Releases. Hermes macht jetzt große, benannte Releases auf einem stabilen SemVer-Kanal, mit täglichen Canary-Builds für die Mutigen. OpenClaw liefert mehrere Releases pro Woche über vier Release-Kanäle, mit öffentlichen Betas dazwischen. Pinne Versionen bei allem, was zählt.

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Teil 7 — Warum OpenCode v2 der ist, mit dem ich coden würde

Ich baue Software mit KI-Agenten statt von Hand, und OpenCode ist der Ort, an dem diese Arbeit passiert — es ist das Tool, mit dem ich meine eigene App Stash gebaut habe. Hermes und OpenClaw können beide Code schreiben. Hier ist, warum ich für Code trotzdem zu OpenCode v2 greife.

1. Spezialisten gewinnen bei Spezialistenarbeit. Die Coding-Schleife ist: planen, bearbeiten, testen, den Diff lesen, bei Bedarf rückgängig machen, wiederholen. OpenCode v2 hat jeden Schritt dieser Schleife poliert: einen Plan-Agenten, der keine Dateien bearbeiten kann, geordnete Berechtigungsregeln, Snapshots vor und nach jedem Modell-Schritt, einen angedockten Diff-Viewer, eine Ansicht der geänderten Dateien pro Turn und Undo mit einem Befehl. Ein generalistischer Agent kann dieselbe Arbeit erledigen. Er macht die Arbeit nicht so überprüfbar..

2. Das Sicherheitsnetz ist für die Art gebaut, wie Menschen Agenten heute tatsächlich nutzen. Die meisten, die 2026 Coding-Agenten steuern, lesen nicht jede Zeile mit, während sie geschrieben wird. Snapshots pro Schritt, Worktrees und eine “deny git push”-Regel machen diese Arbeitsweise überhaupt erst überlebbar. OpenCode behandelt sie als Kernfunktionen, nicht als Add-ons.

3. Code Mode und Hintergrundarbeit packen den echten Engpass an. Warten. Jeder Roundtrip, den du vermeidest, und jeder Job, den du mit Ctrl+B in den Hintergrund schieben kannst, ist gewonnene Zeit. Bei einem ausgelasteten MCP-Setup sollte Code Mode außerdem deutlich weniger Tokens bedeuten — ich würde gern unabhängige Messungen sehen, aber das Design ist solide.

4. Es ist eine Runtime, nicht nur eine App. Die neu gebaute API, das Client-Paket und das einbettbare SDK sorgen dafür, dass OpenCode in deinen eigenen Tools sitzen kann: CI-Jobs, Dashboards, Cockpits für parallele Agenten wie Orca, sogar ein Cloudflare Durable Object. Und weil OpenCode seine eigene API aufrufen kann, organisiert der Agent seine Arbeit selbst — einen Worktree anlegen, eine Session dorthin verschieben, etwas Hängendes unterbrechen.

5. Modellfreiheit ohne Reibungsverlust. OpenCode liest seinen Anbieterkatalog aus models.dev, erkennt Ollama, LM Studio und vLLM automatisch, meldet sich bei ChatGPT- und GitHub-Copilot-Konten an und bietet seinen eigenen Go-Tarif — $10 im Monat für eine Auswahl von 29 Modellen —, wenn du einfach etwas willst, das funktioniert. Modelle zu wechseln ist eine Menüauswahl, was in einem Jahr, in dem das “beste Modell” monatlich wechselt, eine Form von Versicherung ist.

6. Es spielt gut mit den anderen beiden zusammen. Hermes bringt einen Skill mit, um Arbeit an OpenCode zu delegieren, und OpenClaw kann OpenCode als externen Harness ausführen. Beide können OpenCode Zen und Go als Anbieter nutzen. Wenn du OpenCode für Code wählst, sperrst du dich damit nicht aus den anderen beiden aus.

7. Der Schwung ist echt. Rund 212.000 Sterne, mehr als 28.000 Forks, etwa 950 Beitragende und laut Startseite mehr als 16 Millionen Entwickler pro Monat. Kilo, der Open-Source-Coding-Agent, den Anaconda im Juli übernommen hat, hatte seine CLI und die VS-Code-Erweiterung auf OpenCode neu aufgebaut.

Die fairen Gegenargumente

• Noch keine LSP-Diagnosen in v2. Hermes hat sie. Lass den Agenten stattdessen deinen Type-Checker ausführen.
• Es kennt nicht du. Wenn du einen Agenten willst, der sich deine Vorlieben in jedem Bereich deines Lebens merkt, ist das Hermes' Aufgabe.
• Es lebt nicht in deinen Chats. Wenn du im Zug von WhatsApp aus eine Aufgabe lostreten willst, nutze Hermes oder OpenClaw als Empfang — und genau dort geht es in Teil 8 weiter.
• Wenn du Claude ausschließlich mit einem Pro- oder Max-Tarif nutzt, ist Claude Code weiterhin der reibungslosere Weg. Anthropic hat diese Abos seit Januar auf das eigene Tool beschränkt; OpenCode kann Claude stattdessen über einen bezahlten API-Schlüssel nutzen.

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Teil 8 — Gemeinsam besser: Empfang und Werkstatt

Am nützlichsten ist es, diese drei Tools nicht als Rivalen, sondern als Rollen zu sehen. Setze einen Empfang dorthin, wo du ohnehin bist — deine Chat-Apps —, und lass ihn Coding-Aufgaben an eine Werkstatt weitergeben, die exzellent in Code ist.

Bild anzeigen Der Empfang spricht mit dir, die Werkstatt mit deinem Code. Keiner von beiden muss im Job des anderen gut sein.

Muster A — Hermes als Empfang, OpenCode als Werkstatt

Hermes liefert einen Skill mit, der standardmäßig installiert ist und OpenCode als autonomen Coding-Arbeiter nutzt, gesteuert über Hermes' Terminal- und Prozess-Tools. Der Skill ist für Feature-Arbeit, Refactorings und Pull-Request-Reviews geschrieben, für lang laufende Sessions mit Fortschrittsprüfungen und für parallele Aufgaben in isolierten Worktrees.

In der Praxis heißt das, du kannst Hermes aus Telegram heraus etwas wie das hier schreiben: “Nutze OpenCode in ~/code/shop, um der Orders-API Paginierung hinzuzufügen, führe die Tests aus und schick mir eine Zusammenfassung des Diffs” — und Hermes steuert OpenCode auf der Maschine, auf der es läuft.

Zwei praktische Hinweise:

• Die Voraussetzungen des Skills führen noch den v1-Installationsbefehl auf (npm i -g opencode-ai@latest). Wenn du auf OpenCode 2.0 umgestiegen bist, installiere es stattdessen mit dem v2-Installer und prüfe, welche Binary Hermes tatsächlich sieht, mit which -a opencode — der Skill selbst warnt davor, dass Shells unterschiedliche OpenCode-Binaries auflösen können.
• Gib Hermes denselben Modellzugang. Hermes hat von Haus aus opencode-zen und opencode-go als Anbieter an Bord, sodass ein OpenCode-Go-Abo beide Tools bedienen kann.

Muster B — OpenClaw als Empfang, OpenCode über ACP

OpenClaw kann externe Coding-Harnesses über das Agent Client Protocol ausführen, und seine Harness-Liste enthält einen opencode Alias. Sobald das ACP-Backend eingerichtet ist — die Seite “ACP agents — setup” von OpenClaw erklärt es —, kannst du eine Unterhaltung an eine OpenCode-Session binden, die in einem bestimmten Repository arbeitet:

Text

/acp spawn opencode --bind here --cwd /workspace/shop

Ab dann gilt: dieser Chat-Thread ist die OpenCode-Session: Nachrichten gehen an OpenCode, Antworten kommen in den Kanal zurück, und die ACP-Runtime verwaltet die Session und deren Abbruch. OpenCode muss auf dem Gateway-Host installiert und authentifiziert sein. Für ein Team ist das das Killer-Muster — ein Slack- oder Teams-Kanal, in dem jede zugelassene Person um einen Fix bitten kann, während OpenCodes eigene Berechtigungsregeln weiter entscheiden, was der Agent tun darf.

Muster C — Eine Modellrechnung für alle drei

Alle drei Tools akzeptieren dieselben Arten von Modellzugang, du kannst ihn also zentralisieren:

• OpenCode Zen oder Go funktionieren nativ in OpenCode und als Anbieter in Hermes und OpenClaw.
• Ein Router wie OpenRouter gibt allen drei einen Schlüssel und eine Rechnung; ein lokaler Switcher wie CC Switch hält die Anbieter-Einstellungen an einem Ort, wenn du schon einen nutzt.
• Lokales Ollama bedient alle drei für alles Private zu null Grenzkosten.

Fünf Regeln für ein Setup mit zwei Agenten

1. Der Empfang schlägt vor; du mergst. Verweigern git push in OpenCodes Berechtigungsregeln, und reviewe Pull Requests selbst.
2. Lass die Werkstatt an einem Wegwerfort laufen — eine Dev-Box, ein VPS oder ein Container — nicht auf der Maschine, auf der deine persönlichen Daten liegen.
3. Getrennte Zugangsdaten. Der Agent, der mit Chats spricht, sollte nicht deine Produktionsschlüssel halten, und der Coding-Agent nicht deine E-Mails.
4. Koppeln statt exponieren. Nutze DM-Pairing am Empfang, OpenCodes Pairing in der Werkstatt und SSH oder ein privates Netz zwischen den Maschinen.
5. Behalte das Transkript. Bitte jedes Mal um eine Diff-Zusammenfassung im Chat, damit es eine für Menschen lesbare Aufzeichnung dessen gibt, was sich geändert hat.

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Teil 9 — Die neue Modellwelle laut models.dev

Ein Agent ist nur so gut wie das Modell dahinter, und die letzten neunzig Tage waren selbst für 2026er Verhältnisse außergewöhnlich. (Für das größere Bild des Jahres gibt es meinen State of AI 2026-Rückblick.)

Der beste einzelne Ort, um diesen Wandel zu beobachten, ist models.dev — eine von der Community befüllte Open-Source-Datenbank mit Modellspezifikationen, Preisen und Fähigkeiten, die das OpenCode-Team gestartet hat und die OpenCode selbst intern nutzt. Das ist auch der Grund, warum neue Modelle so schnell in OpenCodes Auswahl auftauchen: Der Katalog ist models.dev. Jeder kann das Ganze als JSON abrufen:

bash

curl https://models.dev/api.json

Ich habe die vollständige Datenbank am 17. Oktober abgerufen. Aktuell umfasst sie 232 Anbieter und 8.986 Modelleinträge. Filtert man auf Tool-Calling-Textmodelle, die von ihren eigenen Herstellern gelistet und zwischen dem 15. Juli und dem 16. Oktober veröffentlicht wurden, und zählt jedes Modell nur einmal, ergibt das 40 neue Modelle in drei Monaten. Vierunddreißig davon haben ein Kontextfenster von einer Million Tokens oder mehr. Dreizehn haben offene Gewichte.

Die Preise unten sind die auf models.dev erfassten Listenpreise in US-Dollar pro Million Tokens (Eingabe / Ausgabe), ohne Mehrwertsteuer. Modelle mit offenen Gewichten werden von vielen Hosts zu unterschiedlichen Preisen verkauft; wenn der Hersteller eines nicht direkt anbietet, nenne ich den Host. All das ändert sich wöchentlich — prüfe es nach, bevor du ein Budget darauf baust.

Die Frontier, geschlossene Gewichte

Modell	Hersteller	Veröffentlicht (2026)	Kontext	Preis (In / Out)	Warum das wichtig ist
Gemini 4 Argon	Google	13. Okt.	1 Mio.	$2 / $10	Googles neues Flaggschiff für Coding, Mathematik und langlaufende Agenten; gestartet in der Gemini-App und der Coding-Oberfläche Antigravity
Muse Wonder	Meta	12. Okt.	1 Mio.	$4 / $20	Metas Frontier-Modell für multimodales Reasoning bei persönlichen Agenten, langlaufendem Coding und Computer Use
Claude Haiku 5.5	Anthropic	7. Okt.	1 Mio.	$0.10 / $0.50	Ein schnelles, günstiges Claude — ideal für gesprächige, dauerhaft laufende Agenten-Turns
Mistral Large 4	Mistral	6. Okt.	1 Mio.	$0.68 / $2.09	Auf models.dev als multimodales MoE mit einer Billion Parametern beschrieben
GPT-6.1 Sol	OpenAI	29. Sep.	1,05M	$2 / $10	Fast Astra-Leistung bei Coding und Computer Use zu einem viel niedrigeren Preis
Claude Sonnet 5.5	Anthropic	28. Sep.	1 Mio.	$2 / $10	Das Claude für den Alltag, für Coding und Agenten
Claude Opus 5.5	Anthropic	22. Sep.	1 Mio.	$4 / $20	Langlaufendes agentisches Coding und Wissensarbeit
GPT-6 Sol und GPT-6 Luna	OpenAI	22. Sep.	1,05M	$2 / $10 · $0.10 / $0.50	Sol für komplexe Arbeit; Luna für fokussierte Aufgaben mit hohem Volumen
Grok 4.7	xAI	21. Sep.	500K	$2 / $6	xAIs Frontier-Modell für langlaufende Agenten
GPT-6 Astra	OpenAI	4. Sep.	1,05M	$10 / $50	OpenAIs leistungsfähigstes Modell
Gemini 3.8 Flash	Google	2. Sep.	1 Mio.	$0.75 / $3.75	Googles stärkstes Flash-Modell, ausgerichtet auf langlaufende Softwarearbeit
Claude Fable 5.1	Anthropic	1. Sep.	1 Mio.	$10 / $50	Anthropics Spitzenklasse für anspruchsvolles Reasoning und langlaufende Arbeit

Die Welle der offenen Gewichte

Modell	Hersteller	Veröffentlicht (2026)	Größe	Kontext	Preis (In / Out)	Warum das wichtig ist
Muse Spark Open	Meta	15. Okt.	816B gesamt, 42B aktiv	1 Mio.	$1.25 / $4.25 (Ollama Cloud)	Die Version von Muse Spark mit offenen Gewichten, die Mark Zuckerberg im September versprochen hat; schon bei einem Dutzend Hosts
Nemotron 3.5 Super VL	NVIDIA	15. Okt.	120B gesamt, 12B aktiv	1 Mio.	Kostenlos in NVIDIAs Katalog	Vision-Sprach-Reasoning für Agenten, offene Gewichte
Beam 1.0	Reflection AI	5. Okt.	501B gesamt, 23B aktiv	1 Mio.	$1 / $3 (OpenRouter)	Ein neues offenes MoE, gebaut für Coding und Agenten; zeitlich begrenzt kostenlos in OpenCode Go und Zen
MiMo-V2.6-Pro / Flash	Xiaomi	22. Sep.	—	1 Mio.	$0,435 / $0,87 · $0,14 / $0,28	Multimodale Coding-Agenten zu Spottpreisen
DeepSeek V4.1 Flash	DeepSeek	10. Sep.	—	1 Mio.	$0.15 / $0.60	Ein günstiges, fähiges Arbeitspferd mit einem Output-Limit von 393K
Hy4 preview	Tencent	28. Aug.	—	1 Mio.	$0.834 / $2.501	Tencents Agentenmodell der nächsten Generation
GLM-5.3-Flash	Z.ai	26. Aug.	—	1 Mio.	$0.15 / $0.50	Von Haus aus multimodal und offen — ein hervorragendes Alltagsmodell zum Bauen
GLM-5.3	Z.ai	14. Aug.	—	1 Mio.	$1.40 / $4.40	Das Flaggschiff von Z.ai für Long-Horizon-Coding
Qwen3.8 27B	Alibaba	14. Aug.	27B dicht	—	Lokal ausführen	Der lokale Allrounder für Maschinen ab 32 GB
DeepSeek V4 Pro	DeepSeek	12. Aug.	—	1 Mio.	$0.66 / $1.98	Das größere DeepSeek, weiterhin günstig
Kimi K3	Moonshot AI	16. Jul.	—	1 Mio.	$3 / $15	Multimodal, mit zuschaltbarem Denken auf höchster Stufe

“—” bedeutet, dass models.dev dieses Detail nicht erfasst. Lies die Lizenz jedes Modells, bevor du es kommerziell nutzt — “offene Gewichte” heißt nicht immer “mach, was du willst”.

Bild anzeigen Die Ausgabepreise reichen über etwa das 180-Fache — von 0,28 $ bis 50 $ pro Million Tokens. Beachte die logarithmische Achse: Das billige Ende ist viel billiger, als es aussieht.

Fünf Erkenntnisse aus den Daten

1. Eine Million Token sind jetzt der Standard. Vierunddreißig der vierzig neuen Modelle bieten ein Kontextfenster von mindestens einer Million Token. Langes Kontextfenster ist kein Unterscheidungsmerkmal mehr — entscheidend ist jetzt, wie gut ein Modell nutzt es, und genau dafür sind die Checkpoint-Kompaktierung in OpenCode und die Sitzungssuche in Hermes da.
2. Die günstige Klasse ist wirklich gut geworden. Claude Haiku 5.5 und GPT-6 Luna kosten beide $0,10 für Input und $0,50 für Output. DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3-Flash und MiMo-V2.6-Flash liegen im selben Bereich. Für einen Agenten im Dauerbetrieb, der dutzende Chatnachrichten am Tag beantwortet, ändert das die Rechnung komplett (Teil 10).
3. Offene Gewichte drängen zur Spitze. Muse Spark Open, Beam 1.0, Kimi K3 und GLM-5.3 sind alle Modelle mit offenen Gewichten, einer Million Token und Agenten-Tuning. Vor einem Jahr bedeutete “offen” noch “eine Generation zurück”. Heute heißt es zunehmend “ein paar Monate zurück, zu einem Bruchteil des Preises”.
4. Die Preisspanne ist enorm. Output-Token kosten $0,28 pro Million am unteren Ende und $50 am oberen. Für jeden Turn ein Flaggschiff zu nehmen ist die mit Abstand teuerste Angewohnheit in agentischer KI.
5. Gratis-Aktionen gibt es überall. OpenCodes Zen- und Go-Kataloge enthalten derzeit zeitlich begrenzte Gratisversionen von Beam, LongCat 2.5 Preview, Nemotron 3.5 Super VL, MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4.1 Flash und GLM-5.3-Flash. Ideal zum Experimentieren — prüfe die Bedingungen, bevor du etwas Sensibles sendest.

Wohin die Maintainer der einzelnen Projekte dich lenken

• OpenClaw führt eine handkuratierte, geordnete Liste empfohlener Modelle, die seine Auswahlmenüs zuerst anzeigen. Stand 16. Oktober lautet die Spitze dieser Liste: Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Claude Sonnet 5.5, Claude Sonnet 5, Grok 4.7, DeepSeek V4.1 Flash und DeepSeek V4 Flash — weiter unten folgen Muse Spark 1.3, Hy4, MiMo-V2.6-Pro, Qwen3.8 Max, GLM-5.3 und Kimi K3.
• OpenCode Go ($10 im Monat, oder $40 für Go Plus mit höheren Limits) bietet derzeit Kimi K3, Gemini 4 Argon, Kimi K2.7 Code, Step 5 Preview, MiniMax M3, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Qwen3.7 Plus, GLM-5.3-Flash, MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4.1 Flash und Muse Spark 1.3, dazu zeitlich begrenzte Gratismodelle — insgesamt 29.
• Hermes Agent v0.22 hat die Generation Claude 5.5, GPT-6 und Gemini 4 Argon ergänzt, und Nous Portal bietet mehr als 300 Modelle. Ein erfrischend ehrliches Detail aus Nous’ eigenen Docs: Die Hermes-4-Chatmodelle sind nicht empfohlen, um Hermes Agent zu steuern, weil sie auf Gespräche ausgelegt sind und nicht auf schnelle Tool-Aufrufe im Dauerfeuer.

Meine Routing-Vorschläge

Das sind meine Startpunkte, keine Benchmark-Ergebnisse — teste zwei Kandidaten an deiner eigenen Arbeit, bevor du dich festlegst.

Rolle	Stark	Wert	Privat / lokal
OpenCode — Planung und schwierige Bugs	Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Gemini 4 Argon	GLM-5.3, Kimi K3	Offene Modelle der Frontier-Klasse brauchen Server-Hardware
OpenCode — alltägliches Bauen	Claude Sonnet 5.5	GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash, MiMo-V2.6-Pro	Qwen3.8 27B
Hermes / OpenClaw — viele Chat-Turns, rund um die Uhr	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3-Flash	Nemotron 3.5 Lightning, Qwen3.8 27B
Hermes / OpenClaw — delegierte schwere Aufgaben	Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol	GLM-5.3, DeepSeek V4 Pro	—

Wenn GLM am Ende dein Daily Driver wird, bringt dir der GLM Coding Plan über meinen Affiliate-Link 10 % Rabatt. (Affiliate-Link — siehe den Hinweis oben.) OpenCode hat dafür einen eingebauten Provider unter /connect, und Hermes bringt ebenfalls einen Z.ai-Provider mit. Achte darauf, dass der Schlüsseltyp zum Provider passt — Coding-Plan-Schlüssel und normale API-Schlüssel sind nicht austauschbar.

Für tiefere Einblicke in einzelne Modelle gehen meine Vergleich Kimi K3 vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 und die Analyse GLM-5.3-Flash vs MiniMax M3 weiter, als ich hier gehen kann, und meine Vergleich MiniMax M3 vs Kimi K2.7 Code vs Nemotron 3 Ultra betrachtet die Modelle durch die Brille von OpenClaw und Hermes Agent.

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Teil 10 — Was es wirklich kostet

Alle drei Tools stehen unter MIT-Lizenz und sind kostenlos. Du zahlst für Modellzeit — und, wenn du einen Agenten im Dauerbetrieb willst, für einen Platz, an dem er läuft.

Die optionalen Abos

Option	Preis	Funktioniert mit	Anmerkungen
Lokale Modelle über Ollama, LM Studio oder llama.cpp	$0	Alle drei	Deine Hardware, dein Strom; langsamer und schwächer als Frontier-Modelle
OpenCode Go	$10/Monat	In OpenCode nativ; in Hermes und OpenClaw als Provider	29 Modelle mit Nutzungslimits pro Fünf-Stunden-Fenster
OpenCode Go Plus	$40/Monat	Gleich	Höhere Limits
OpenCode Zen	Nutzungsbasierte Abrechnung	Gleich	Modelle, die das OpenCode-Team für Agenten getestet hat
Nous Portal	Etwa $20–$200/Monat	Hermes (einfachster Weg)	Über 300 Modelle plus das Tool Gateway; Tarife zu $20, $100 und $200, wie Composio im September berichtete
Hermes Cloud	Gehostet, nach Verbrauch	Hermes	Composios Vergleich vom September nannte Instanzen ab etwa $0,29 pro Tag im Betrieb
OpenClaw	$0	—	Kein Bezahltarif, kein Hosting-Dienst, kein Token
Ein kleiner VPS	Etwa $5/Monat	Beliebig	Hermes’ README empfiehlt wörtlich einen VPS für $5

Preise gelten wie am 17. Oktober 2026 gelistet oder gemeldet, ohne MwSt., und ändern sich oft. Prüfe sie nach, bevor du abonnierst.

Wenn du beim Experimentieren lieber nichts für Modelle ausgeben willst, ist meine Übersicht der besten kostenlosen APIs für OpenClaw ein guter Startpunkt — die meisten dieser Endpunkte funktionieren auch mit Hermes und OpenCode.

Warum Modell-Routing bei Hermes und OpenClaw wichtiger ist

Eine Coding-Session ist schubweise: eine Stunde intensive Arbeit, dann nichts. Ein dauerhaft laufender Chat-Agent ist das Gegenteil — dutzende oder hunderte kleine Turns pro Tag, jeder mit langem System-Prompt, Memory-Dateien und Tool-Definitionen. Hier entscheidet die Modellwahl ganz nebenbei über deine Rechnung.

Hier ein einfaches Modell eines vielbeschäftigten persönlichen Agenten: 100 Turns pro Tag über 30 Tage, jeder mit 20.000 Input-Token und 1.000 Output-Token, zu den Listenpreisen oben. “Mit Caching” geht davon aus, dass 90 % der Input-Token zum Cache-Read-Satz des Anbieters abgerechnet werden, und ignoriert Cache-Write-Aufschläge.

Modell bei jedem Turn	Pro Monat, ohne Caching	Pro Monat, mit Caching
Claude Haiku 5.5 oder GPT-6 Luna	$7.50	$2.64
DeepSeek V4.1 Flash	$10.80	$2.86
GLM-5.3-Flash	$10.50	$4.02
Claude Sonnet 5.5 oder GPT-6.1 Sol	$150.00	$47.40
Claude Opus 5.5	$300.00	$94.80
GPT-6 Astra	$750.00	$264.00

Bild anzeigen Gleicher Agent, gleiche Arbeitslast, gleicher Monat. Das Modell, an das du die geschwätzigen Turns leitest, ist der größte Posten auf der Rechnung.

Die Lehre: Gib der Rezeption ein schnelles, günstiges Modell für Gespräch und Triage und lass es nur dann eskalieren — an ein stärkeres Modell oder an OpenCode —, wenn eine Aufgabe es verdient. Hermes unterstützt Fallback-Provider und ein eigenes Modell pro Bot; OpenClaw unterstützt Modelle pro Agent und Failover; OpenCode lässt jeden Agenten und jeden Befehl sein eigenes Modell nutzen.

Vier realistische Monatsbudgets

Haushalt	Setup	Etwa pro Monat
Free	OpenCode v2 mit lokalen Modellen; Hermes oder OpenClaw auf derselben Maschine mit lokalen Modellen	$0 (plus eigene Hardware)
Einstieg	OpenCode Go fürs Coding und als Provider für deine Rezeption	$10
Alltag	OpenCode Go + ein günstiges API-Modell für den Agenten im Dauerbetrieb + ein $5-VPS	$15–30
Leistung	Go Plus oder Nous Portal, Frontier-Modelle per API für schwere Aufgaben, ein VPS im Dauerbetrieb	$50–150+

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Teil 11 — Sicherheit: Der Teil, den niemand lesen will

Alle drei Tools können nicht vertrauenswürdige Inhalte lesen — Webseiten, E-Mails, Chatnachrichten, Dateien — und dann mit deinen Zugangsdaten auf einem echten Rechner handeln. Diese Kombination ist der ganze Wert eines Agenten, und sie ist auch das ganze Risiko. Die größte Gefahr heißt Prompt-Injection: Text, den der Agent liest und der ihn dazu bringt, etwas zu tun, das du nicht verlangt hast.

Jedes Projekt hat eine andere Antwort darauf, und du solltest wissen, auf welche du dich verlässt.

	OpenCode v2	Hermes Agent	OpenClaw
Wer kann mit ihm sprechen?	Du, lokal; gekoppelte Browser oder Handys mit Zugangsdaten	Du, plus alle, die du auf der jeweiligen Chat-Plattform freigibst (DM-Pairing)	Gekoppelte Absender pro Kanal; Rollen und Scopes in gemeinsamen Gateways
Was führt Befehle aus?	Dein Benutzerkonto, gesteuert durch Berechtigungsregeln	Das konfigurierte Terminal-Backend — dein Host, solange du nicht Docker, SSH oder eine Cloud-Sandbox wählst	Der Host für die Hauptsitzung, solange du keine Sandboxes, Nodes oder Cloud-Worker konfigurierst
Was stoppt einen schlechten Befehl?	Geordnete allow/ask/deny-Regeln und Hard-Deny-Richtlinien	Bestätigungsabfragen und Deny-Regeln — und nach eigener Aussage letztlich nur das Betriebssystem	Richtlinien im Gateway-Code durchgesetzt, plus optionales Sandboxing
Rückgängig	Snapshots vor und nach jedem Schritt (nur Dateien)	Checkpoints und /rollback (nur Dateien)	Versionierter Zustand und abgesicherte Upgrades; gelernte Skills lassen sich rückgängig machen
Bekannte Vorfälle	Eine Server-Schwachstelle in v1 vom Januar (CVE-2026-22812), behoben in 1.0.216	Von Nutzern eingereichte Audit-Berichte und CVE-Einträge Dritter; sieh im Security-Tab des Projekts auf GitHub nach	Mehrere ernste CVEs, das Moltbook-Leak und bösartige ClawHub-Skills, überwiegend Anfang 2026

Eine Checkliste für jedes

OpenCode v2

• Lass den gemeinsamen Dienst auf localhost. Von anderswo erreichst du ihn mit opencode pair über SSH oder ein privates Netzwerk wie Tailscale — und lies die Bestätigung, bevor du umschaltest auf --remote.
• Starte jedes Projekt mit Shell-Befehlen auf fragen, dann erlaube die sicheren (git status *, git diff *, deine Test- und Lint-Befehle) und deny git push *.
• Lass die Standardabfrage für das Lesen von .env Dateien aktiv.
• Verwende Richtlinien um nicht freigegebene Modellanbieter bei Kundenarbeit verschwinden zu lassen.
• Committen, bevor du große Aufgaben startest. Snapshots stellen Dateien wieder her; eine gelöschte Datenbanktabelle oder ein Deployment machen sie nicht rückgängig.

Hermes Agent

• Wenn Hermes E-Mails liest, im Netz surft oder Chatnachrichten annimmt, betreibe sein Terminal auf Docker, einem entfernten SSH-Host oder einer Cloud-Sandbox, nicht auf deinem Hauptrechner.
• Halte DM-Pairing und Allowlists eng. Hermes’ Richtlinie sagt ausdrücklich, dass alle, die du auf einem Kanal autorisierst, gleich vertraut sind — betreibe getrennte Instanzen für getrennte Vertrauensstufen.
• Lass das Dashboard und andere lokale HTTP-Oberflächen auf Loopback; das Projekt behandelt deren Freigabe nach außen als Notfallentscheidung.
• Sieh dir ab und zu die Skills an, die es sich selbst schreibt. Gelernte Abläufe sind mächtig — und sie bleiben.

OpenClaw

• Lies den Security-Leitfaden, das Runbook zur Exposition und den Sandboxing-Leitfaden bevor du jemand anderen anbindest oder das Gateway freigibst.
• Unbekannte Absender gibst du bewusst frei mit openclaw pairing approve <channel> <code>.
• Schalte Sandboxing für alles jenseits deiner eigenen Hauptsitzung ein, und fixiere die Plugins, die du zulässt.
• Laufen openclaw skills verify bevor du einem neuen Skill aus ClawHub vertraust, und denk daran, dass ein noch laufender Scan die Installation trotzdem mit einer Warnung erlauben kann.
• Ein gemeinsames Gateway ist für Leute, die einander vertrauen. Gruppen, die einander nicht vertrauen, brauchen getrennte Gateways.

Alle drei

• Setze den Port eines Agenten niemals direkt ins Internet.
• Gib jedem Agenten nur die Rechte, die er braucht: eigene API-Schlüssel, keine Produktions-Zugangsdaten, keine private E-Mail auf der Coding-Maschine.
• Aktualisiere regelmäßig — jedes Projekt in diesem Artikel behebt Sicherheitsprobleme in Point-Releases.
• Wenn du eines davon auf einem Linux-Server betreibst, fang mit den Grundlagen in meiner Checkliste zur Debian-Server-Härtung.

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Teil 12 — Alle drei installieren, Schritt für Schritt

Du kannst alle drei auf einer Maschine laufen lassen. Für alles, was dauerhaft läuft und von deinem Handy erreichbar sein soll, würde ich trotzdem eine eigene Maschine oder einen VPS empfehlen.

Schritt 0 — Was du brauchst

• Git, und für alles rund um Code ein Projekt in einem Git-Repository.
• Ein modernes Terminal (Ghostty, WezTerm, Kitty, Alacritty, Windows Terminal).
• macOS, Linux oder Windows. Alle drei unterstützen inzwischen native Windows-Installationen; für die Linux-first-Tools bleibt WSL2 eine gute Option.
• Mindestens ein Modell: einen API-Schlüssel, ein OpenCode Go- oder Zen-Konto, einen Nous Portal-Login, ein ChatGPT- oder GitHub Copilot-Abo, wo unterstützt — oder Ollama für lokale Modelle.

OpenCode v2

bash

# macOS, Linux, WSL — the official v2 installer
curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash

# or a package manager
npm install -g @opencode/cli
brew install anomalyco/tap/opencode-v2
winget install --id Anomaly.OpenCode -e    # Windows (check availability — see Part 3)

# then
opencode --version          # 2.0.x
opencode service status     # the shared background service
cd ~/code/your-project && opencode

Führe in OpenCode /connect aus, um einen Provider hinzuzufügen, und /models , um ein Modell zu wählen — oder starte einfach Ollama, das v2 automatisch erkennt. Die Desktop-App findest du unter opencode.ai/download. Du willst stattdessen von v1 umsteigen? opencode upgrade --major, nach vorheriger Sicherung von ~/.config/opencode. Vollständige Doku: opencode.ai/v2/docs.

Eine sinnvolle Ausgangs-Berechtigungsrichtlinie für opencode.jsonc im Stammverzeichnis deines Projekts:

jsonc

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "permissions": [
    { "action": "shell", "resource": "*",                 "effect": "ask"   },
    { "action": "shell", "resource": "git status *",      "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "git diff *",        "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "npm test *",        "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "npm run typecheck *", "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "git push *",        "effect": "deny"  }
  ]
}

Diese Typecheck-Regel ersetzt dir die fehlenden LSP-Diagnosen — ersetze sie durch die Befehle deiner eigenen Toolchain.

Hermes Agent

bash

# macOS, Linux, WSL2
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
source ~/.bashrc            # or ~/.zshrc

hermes setup                # full setup wizard (or: hermes setup --portal for Nous Portal)
hermes model                # pick a provider and model
hermes                      # start chatting in the terminal
hermes gateway setup        # connect Telegram, Discord, Slack, WhatsApp…
hermes gateway start
hermes doctor               # diagnose problems

Führe unter Windows iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1) in PowerShell aus. Die Downloads für Hermes Desktop findest du auf hermes-agent.nousresearch.com, und die Doku findest du unter hermes-agent.nousresearch.com/docs. Du kommst von OpenClaw? Sieh dir den Import zuerst mit hermes claw migrate --dry-run — er kann deine SOUL.md, Erinnerungen, selbst erstellte Skills, die Befehls-Allowlist, Messaging-Einstellungen und ausgewählte API-Schlüssel mitnehmen.

OpenClaw

bash

# macOS, Linux, WSL2
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# or, if you already manage Node.js (24.16+ or 26.1+; Node 26 recommended)
npm install -g openclaw@latest --allow-scripts=openclaw
openclaw onboard --install-daemon

# then
openclaw gateway status
openclaw dashboard          # opens the Control UI in your browser

Führe unter Windows iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex in PowerShell aus. Das Onboarding prüft den Modellzugang, legt den Workspace an und konfiguriert das Gateway; Kanäle verbindest du über die Erste-Schritte-Anleitung, und neue Absender gibst du frei mit openclaw pairing approve <channel> <code>. Lies den Security-Leitfaden bevor du jemand anderen einlädst. Speziell für Telegram deckt meine Anleitung zum Thread-Modus von OpenClaw für Telegram die Einrichtung Schritt für Schritt ab.

Die Rezeption mit der Werkstatt verbinden

• Hermes → OpenCode: Der mitgelieferte OpenCode-Skill ist standardmäßig installiert. Achte darauf, dass die opencode Binary, die Hermes sieht, die v2-Version ist (which -a opencode), und authentifiziere einen Provider in OpenCode (opencode – Authentifizierung und Anmeldung). Dann bitte Hermes einfach, für eine Coding-Aufgabe OpenCode zu verwenden.
• OpenClaw → OpenCode: folge OpenClaw’s Einrichtungsseite für ACP-Agenten, stelle sicher, dass OpenCode auf dem Gateway-Host installiert und authentifiziert ist, und binde dann ein Gespräch mit /acp spawn opencode --bind here --cwd /path/to/repo.

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Teil 13 — Welchen solltest du laufen lassen? Acht Szenarien

Bild anzeigen Acht Situationen, acht Antworten. Such die Zeile, die zu dir passt.

1. “Ich will einfach Software bauen.”

OpenCode v2. Fang mit der Berechtigungsrichtlinie aus Teil 12 an, dazu AGENTS.md für dein Projekt und entweder OpenCode Go oder ein lokales Modell. Nimm Orca später dazu, wenn du mehrere Modelle auf derselben Aufgabe gegeneinander antreten lassen willst. Neu beim Bauen mit Agenten? Fang mit meinem Leitfaden zur Vibe-Codierung.

2. “Ich will einen Assistenten auf meinem Handy, der sich wirklich an mich erinnert.”

Hermes Agent. Installiere Hermes Desktop, verbinde Telegram (oder deine bevorzugte Chat-App) und leite die alltäglichen Turns an ein günstiges Modell wie Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna oder DeepSeek V4.1 Flash. Lass es ein paar Wochen lernen, bevor du urteilst — genau darum geht es.

3. “Ich will einen Assistenten für meine Familie oder mein Team, über WhatsApp, Slack und Teams hinweg.”

OpenClaw. Ein gemeinsames Gateway, Kanal-Plugins, Rollen und Mehrbenutzer-Sitzungen sind genau das, wofür es gebaut ist. Schalte Sandboxing ein und nutze getrennte Gateways für Gruppen, die einander nicht vertrauen.

4. “Ich habe einen kleinen Betrieb und will Automatisierungen — Tagesberichte, Posteingangs-Triage, Erinnerungen.”

Hermes oder OpenClaw für den Dauerbetrieb, während OpenCode die nötigen Skripte oder Integrationen baut. Hermes-Cron in natürlicher Sprache ist der schnellste Start für eine Person; OpenClaws Automatisierung und Rollen skalieren besser im Team. Tiefer in dieses Muster bin ich in KI für Unternehmenswachstum mit OpenClaw und OpenCode.

5. “Ich will Coding-Jobs von meinem Handy aus starten.”

Eine Rezeption plus OpenCode — das Muster aus Teil 8. Oder, wenn du eine Sitzung nur beobachten und steuern willst, reicht dir vielleicht schon das QR-Code-Geräte-Pairing von OpenCode 2.0.

6. “Mein Code darf das Haus nicht verlassen.”

OpenCode v2 mit lokalen Modellen, dazu eine OpenCode-Richtlinie, die Cloud-Provider für dieses Projekt aus dem Auswahlmenü entfernt. Wenn du zusätzlich eine Rezeption willst, betreibe Hermes oder OpenClaw nur mit lokalen Modellen, im selben privaten Netzwerk. Mein Leitfaden für lokale KI auf dem MacBook Pro M5 Pro mit 64 GB zeigt, welche lokalen Modelle in welche Speicherklasse passen.

7. “Ich bin auf OpenClaw und neugierig auf Hermes.”

Laufen hermes claw migrate --dry-run und probier es parallel aus. Bleib bei OpenClaw, wenn du auf Mehrbenutzer-Gateways, Geräte-Nodes oder sein Policy-Modell angewiesen bist; probier Hermes, wenn du vor allem einen Agenten willst, der dich kennenlernt.

8. “Ich bin noch auf OpenCode v1.”

Upgrade mit opencode upgrade --major — es sei denn, du bist auf v1-Plugins, LSP-Diagnosen oder Session-Share-Links angewiesen. Dann bleib noch etwas auf 1.19.x; es bekommt weiterhin Patches.

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Teil 14 — Was du als Nächstes beobachten solltest

• Native Apps für OpenCode. Anomaly sagt, native Apps auf Basis des neuen Pairing-Flows seien in Arbeit.
• LSP in OpenCode v2. Die Konfiguration wird weiterhin akzeptiert; ob die Language-Server zurückkehren, ist die größte offene Frage für typisierte Codebasen. Ein Zeitplan wurde nicht genannt.
• Das Plugin-Ökosystem von v2 holt auf, und das einbettbare SDK reift über seinen derzeit frühen Entwicklungsstand hinaus.
• Das Ende von OpenCode v1. Ein Termin wurde nicht angekündigt; 1.19.x bekommt weiterhin Fixes.
• Hermes’ neuer Rhythmus. v0.22 hat Source-Installationen auf getestete SemVer-Releases umgestellt. Beobachte, ob sich die riesigen Sammel-Releases zu einem ruhigeren Rhythmus finden — und ob Hermes Cloud und die gemeldete Finanzierungsrunde das Produkt umformen.
• OpenClaw 2026.10.10 verlässt die Beta, und ob die Räte der Stiftung zu Agenten-Identität, Profilen, Evaluierungen und Unternehmenseinsatz gemeinsame Standards hervorbringen, die andere Projekte übernehmen.
• Sandbox-Standardwerte. OpenClaw kommt mit ausgeschaltetem Sandboxing; Hermes führt standardmäßig auf dem Host aus. Das erste Projekt, das Isolation zum Standard macht, ohne die Einrichtung mühsam zu machen, hat sich viel Anerkennung verdient.
• Die Modelle. die Lizenz von Muse Spark Open und lokale Quantisierungen, der API-Rollout von Gemini 4 Argon und wie schnell OpenCode Go, Nous Portal und OpenClaws Empfehlungsliste jedes neue Release aufnehmen.
• Preise. Jeder Tarif in diesem Artikel hat sich dieses Jahr mindestens einmal geändert. Prüf ihn nach, bevor du verlängerst.

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Häufig gestellte Fragen

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Das Fazit

OpenCode, Hermes Agent und OpenClaw zu vergleichen, als wären sie drei Versionen desselben Produkts, verfehlt, was jedes von ihnen gut macht.

OpenClaw ist Infrastruktur — die am besten vernetzte, am stärksten reglementierte und ehrgeizigste der drei, mit einer Sicherheitsbilanz, die stark ist, sobald du sie konfiguriert hast, und einer Vorgeschichte, die erklärt, warum du sie konfigurieren musst. Hermes Agent ist der persönlichste — ein Agent, der sich an dich erinnert, seine eigenen Skills schreibt und dir vom Terminal bis aufs Handy folgt, mit einem erfrischend ehrlichen Blick darauf, wo seine Sicherheitsgrenzen wirklich liegen.

Und OpenCode v2 ist das Update des Jahres. Es hat ein enorm populäres Werkzeug genommen und ordentlich neu gebaut: ein Dienst hinter jedem Bildschirm, eine API, die Agenten steuern können, Code Mode standardmäßig an, Hintergrundarbeit, die du sehen und stoppen kannst, eingebaute Worktrees und ein Release-Tempo, das raue Kanten in Tagen statt Monaten zu Fixes gemacht hat. Es hat echte Lücken — noch kein LSP, keine Share-Links, ein Plugin-Ökosystem, das noch portiert —, aber wenn es ums Schreiben von Software mit KI geht, ist derzeit nichts in Open Source besser.

Also: entscheid’ dich nicht für eins. Code mit OpenCode v2. Setz Hermes oder OpenClaw an den Empfang. Leite ein günstiges Modell auf die gesprächigen Turns und ein starkes auf die harten Probleme. Dann lass den Empfang das Coden an die Werkstatt weiterreichen.

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Läuft bei dir schon eines der drei? Ich würd’ gern hören, welche Modelle du welcher Aufgabe zuordnest, ob OpenCode 2.0 bei dir stabil läuft und ob Hermes oder OpenClaw einen festen Platz auf deinem Handy erobert hat. Korrekturen und Gegenbelege sind willkommen — dieser Artikel wird aktualisiert, wenn sich das Bild ändert.

Offenlegung: Dieser Artikel enthält einen Affiliate-Link, und zwar zum GLM Coding Plan von Z.ai. Wenn du darüber abonnierst, bekommst du 10 % Rabatt, und ich kann eine Provision verdienen, ohne dass dir zusätzliche Kosten entstehen. Kein anderes Produkt in diesem Artikel ist gesponsert, und keines der genannten Unternehmen oder Stiftungen hat ihn vor der Veröffentlichung geprüft.

Zuletzt aktualisiert: 17. Oktober 2026.