OpenHuman ist deine persönliche KI-Superintelligenz: ein Gehirn, das sich alles merkt, ein fantastischer Orchestrator, ein Deep Researcher. Local-first, schlicht, mächtig.
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Frühe Beta: Wird aktiv weiterentwickelt. Mit Ecken und Kanten ist zu rechnen.
🎉 Innerhalb einer Woche nach dem Launch wurde OpenHuman neun Tage in Folge das Nummer-eins-Trending-Repository auf GitHub.
Lade die Installer von tinyhumans.ai/openhuman oder von der GitHub-Releases-Seite herunter.
Für Terminal-Installationen (Homebrew, Debian/Ubuntu-.deb, AUR, Install-Skripte und Plattformhinweise) siehe INSTALL.md.
OpenHuman ist drei Dinge, die die meisten Assistenten nicht sind: ein Gehirn, das ein persistentes, lokales Gedächtnis deiner Welt aufbaut; ein fantastischer Orchestrator, der Flotten von Agenten auf dauerhaften Graphen betreibt; und ein Deep Researcher, der deine Daten und das Web durchkämmt, bevor du deine Frage zu Ende gestellt hast. Jeder Punkt verlinkt auf die ausführliche Beschreibung in der Doku.
- Memory Tree + Obsidian-Wiki: deine Daten, komprimiert in bewertete Markdown-Bäume in SQLite auf deiner Maschine, gespiegelt als Obsidian-Vault, das du öffnen und editieren kannst. Keine Vektor-Suppen-Blackbox.
- 100+ OAuth-Integrationen, 5.000+ MCP-Server, 90.000+ Skills: mit einem Klick in Gmail, Notion, GitHub, Slack und den Rest deines Stacks. Auto-Fetch füttert das Gehirn alle 20 Minuten. So hat es den Kontext von morgen schon heute Früh.
- Ein Unterbewusstsein: eine Hintergrundschleife, die Veränderungen in deiner Welt erkennt, deine Ziele vorantreibt und dein Morgen-Briefing schreibt. Das Denken geht weiter, auch wenn du längst nicht mehr tippst.
- Goals & Todos: Langzeitziele, dauerhafte Ziele pro Thread und ein geteiltes Kanban-Board pro Unterhaltung.
- TokenJuice: Tool-Ausgaben werden komprimiert, bevor sie das Modell erreichen: dieselbe Information, bis zu 80% weniger Tokens. Ein so großes Gehirn wäre ohne es unbezahlbar.
- Workflows: der Agent schlägt die Automatisierung vor; du prüfst sie auf einer Canvas und speicherst. Dauerhafte, trigger-gesteuerte, freigabe-gesicherte Läufe auf dem quelloffenen tinyflows.
- Ein Harness, das die Arbeit zu Ende bringt: checkpointed Graph-Läufe auf dem quelloffenen tinyagents. Festgefahrene Agenten werden nachgesteuert, gestoppte liefern eine Root Cause zurück, jeder Lauf lässt sich mit echten Kosten pro Aufruf wieder abspielen.
- Ein Split Brain, immer an: ein schneller Reflex-Agent triagiert eingehenden Traffic, während ein tiefer Reasoning-Kern an Worker-Flotten delegiert, gesteuert vom Unterbewusstsein.
- Eine Agenten-Ökonomie: ein
@handleauf tiny.place, Signal-verschlüsselte Agent-zu-Agent-Orchestrierung, x402-USDC-Bounties und Handel. Keys berühren nie die Festplatte.
- SuperContext: ein Research-Scout durchkämmt dein Gedächtnis und deine Dateien, bevor das Modell deine erste Nachricht liest. Keine Kaltstarts.
- Alles eingebaut: Web-Suche, Scraper, Coder-Toolset, ein echter Browser, native Sprache mit In-Process-Whisper. Dazu Model-Routing, das das passende LLM pro Workload auswählt, ein Abo, lokale KI optional.
- Meeting-Agenten: nimmt an Meet, Zoom, Teams und Webex teil, mit Gesicht und Stimme. Tritt automatisch aus deinem Kalender bei, streamt ein Live-Transkript, antwortet auf seinen Namen und legt Zusammenfassung + Action Items ab.
- Bild- & Videogenerierung: Seedream/SeedEdit-Bilder und Seedance/Veo-Video, direkt in deinen Workspace im selben Abo.
- 17 Messaging-Kanäle: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, iMessage… plus native E-Mail (IMAP IDLE + SMTP). Dein Agent erreicht dich dort, wo du ohnehin schon bist.
- Schlicht, UI-zuerst & menschlich: von der Installation zum laufenden Agenten in wenigen Klicks, ohne Config-Dateien und ohne Terminal. Und es hat ein Gesicht: ein Maskottchen, das spricht, reagiert und sich an dich erinnert.
- Privatsphäre & Sicherheit: verschlüsselte Daten auf dem Gerät, Freigabe-Gate, Secrets im OS-Schlüsselbund, Opt-in-Sandboxing. Dazu Privacy Mode: ein Schalter, und keine Inferenz verlässt deine Maschine, erzwungen im Rust-Core.
- Themes & Theme Studio: fünf Theme-Familien plus ein vollständiger visueller Editor, exportierbar als JSON.
OpenHuman ist das erste Agent-Harness, das dich in Minuten kennenlernt. Inspiriert von Karpathys LLM-Knowledgebase. Die meisten Agenten starten aus dem Kalten. Hermes lernt, indem er dir bei der Arbeit zusieht; OpenClaw wartet darauf, dass Plugins Kontext einspielen. So oder so vergehen Tage oder Wochen, bevor der Agent genug über deinen Stack weiß, um wirklich nützlich zu sein.
OpenHuman fasst all deine Dokumente, E-Mails und Chats zusammen, komprimiert sie und legt einen Memory Graph an, mit dem dein Agent sich alles über dich merken kann.
OpenHuman überspringt die Wartezeit. Verbinde deine Accounts, lass Auto-Fetch die Daten lokal in einer 20-Minuten-Schleife abholen, und Memory Trees komprimieren alles in Markdown-Dateien, intelligent abgelegt in einem Obsidian-Wiki im Karpathy-Stil.
Nach nur einem Sync-Durchlauf hat der Agent den vollständigen (komprimierten) Kontext deines Postfachs, deines Kalenders, deiner Repos, deiner Dokumente und deiner Nachrichten. Keine Trainingsphase. Kein „gib ihm ein paar Wochen". Er wird zu dir, gesteuert von dir.
Du hostest agentmemory bereits selbst für andere Coding-Agenten? OpenHuman bringt ein optionales Memory-Backend mit, das dorthin proxyt: setze memory.backend = "agentmemory" in config.toml, und derselbe persistente Store treibt OpenHuman zusammen mit Claude Code, Cursor, Codex und OpenCode an. Setup-Details auf der Seite zum agentmemory-Backend.
Die meisten Agent-Harnesses betreiben einen Agenten in einer Schleife. OpenHuman ist ein Orchestrator:
Agent-zu-Agent-Messaging läuft über Signal-Protokoll-Ende-zu-Ende-Verschlüsselung. Du kannst also alles anbinden (Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes) und mit OpenHuman all deine Agenten und Tools orchestrieren.
- Graphen statt Schleifen: Turns laufen als checkpointed Graphen auf tinyagents: für einen Menschen pausieren, einen Neustart überleben, mitten im Lauf weitermachen.
- Sub-Agenten-Flotten: Spezialisten spawnen drei Ebenen tief; festgefahrene Agenten werden zu Root-Cause-Berichten.
- Agent-zu-Agent, verschlüsselt: Instanzen orchestrieren sich gegenseitig über Signal-Protokoll-E2E-Sitzungen mit x402-Zahlungen. Kein Server sieht jemals Klartext.
Stark inspiriert von n8n und Zapier bringen Workflows dieselbe visuelle, trigger-gesteuerte Automatisierung zu deinem Agenten, nur dass der Agent sie für dich baut. Bitte um eine Automatisierung, und er schlägt eine vor: einen tinyflows-Graphen, den du vor dem Speichern auf einer visuellen Canvas prüfst.
Der Agent schlägt den Workflow vor; du prüfst ihn auf einer Canvas und speicherst ihn.
Gespeicherte Workflows sind dauerhaft und trigger-gesteuert: sie feuern auf Zeitpläne, Webhooks oder Kanal-Events, überleben Neustarts und sichern Seiteneffekte hinter Freigaben ab.
Übersichtsvergleich (Produkte entwickeln sich weiter, bitte beim jeweiligen Anbieter verifizieren). OpenHuman ist darauf ausgelegt, Vendor-Wildwuchs zu reduzieren, Workflow-Wissen auf dem Gerät zu halten und dem Agenten eine persistente Erinnerung an deine Daten zu geben, nicht nur an den Chat.
| Claude Cowork | OpenClaw | Hermes Agent | OpenHuman | |
|---|---|---|---|---|
| Quelloffen | 🚫 Proprietär | ✅ MIT | ✅ MIT | ✅ GNU |
| Einfacher Einstieg | ✅ Desktop + CLI | ✅ Aufgeräumte UI, in Minuten | ||
| Kosten | ✅ Ein Abo + TokenJuice | |||
| Memory | ✅ chat-gebunden | ✅ selbstlernend | 🚀 Memory Tree + Obsidian-Vault, optional agentmemory-Backend | |
| Integrationen | 🚀 100+ OAuth · 5k+ MCP · 90k+ Skills | |||
| Auto-Fetch | 🚫 keiner | 🚫 keiner | 🚫 keiner | ✅ 20-Min.-Sync ins Memory |
| Orchestrierung | 🚀 Agent-Graphen + Checkpoints + E2E-verschlüsseltes A2A | |||
| Workflows | 🚫 keine | 🚀 visuell, dauerhaft, agent-vorgeschlagen, freigabe-gesichert | ||
| Meetings | 🚫 keine | 🚫 keine | 🚫 keine | 🚀 nimmt an Meet/Zoom/Teams/Webex teil, spricht, Live-Transkript |
| Messaging-Kanäle | 🚫 keine | ✅ 17 inkl. nativer E-Mail (IMAP/SMTP) | ||
| Nur-lokal-Modus | 🚫 nur Cloud | ✅ per Schalter erzwungener Privacy Mode | ||
| Observability | 🚫 undurchsichtig | ✅ wiederabspielbare Lauf-Journale + Kostenabrechnung pro Aufruf | ||
| API-Wildwuchs | 🚫 zusätzliche Keys | 🚫 BYOK | 🚫 Multi-Vendor | ✅ ein Account |
| Model-Routing | 🚫 nur ein Modell | ✅ eingebaut | ||
| Native Tools | ✅ nur Code | ✅ nur Code | ✅ nur Code | ✅ Code + Suche + Scraper + Browser + Sprache + Mediengenerierung |
Neu hier? Beginne mit CONTRIBUTING.md für den Fork-/PR-Workflow und die lokalen Prüfbefehle, oder nutze den Copy-Paste-Prompt für KI-Coding-Agenten in CONTRIBUTING-BEGINNERS.md. Der kurze Weg:
- Installiere Git, Node.js 24+, pnpm 10.10.0, Rust 1.93.0 (
rustfmt+clippy), CMake, Ninja, ripgrep sowie die plattformspezifischen Desktop-Build-Voraussetzungen. - Forke und klone das Repo, führe dann
git submodule update --init --recursiveaus, bevor dupnpm installstartest, damit die mitgelieferten Tauri/CEF-Quellen vorhanden sind. - Nutze
pnpm devfür reine Web-UI-Arbeit,pnpm --filter openhuman-app dev:appfür die Desktop-Shell sowie gezielte Checks wiepnpm typecheck,pnpm format:checkundcargo check -p openhuman --lib, bevor du einen PR öffnest.
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