Wer eine OpenClaw-Alternative sucht, hat Ende Oktober 2026 sechs ernsthafte Kandidaten: Hermes Agent, NanoClaw, Nanobot, PicoClaw, ZeroClaw und IronClaw. Alle sind quelloffen, laufen auf deinem eigenen Rechner oder Server und nehmen Aufträge über Messenger wie Telegram, Slack oder WhatsApp entgegen. Sie unterscheiden sich aber stark darin, wie sie abgesichert sind, was sie an Hardware brauchen und wie reif sie sind.
Meine Kurzfassung vorweg: Wenn dir Sicherheit wichtiger ist als Funktionsumfang, schau dir NanoClaw und IronClaw an. Soll der Agent mit der Zeit dazulernen, ist Hermes der stärkste Kandidat. PicoClaw ist ein spannendes Bastelprojekt, aber nach eigener Aussage nicht für den produktiven Einsatz gedacht. Und für viele Betriebe ist keiner dieser Agenten der richtige erste Schritt. Warum, steht weiter unten.
Von Clawdbot über Moltbot zu OpenClaw
Die Vorgeschichte erklärt, warum es so viele Alternativen gibt. Der österreichische Entwickler Peter Steinberger startete das Projekt Ende 2025. Im Januar 2026 hieß es Clawdbot, ein Wortspiel mit Claude. Anthropic bat darum, den Namen zu überdenken. Am 27. Januar 2026 wurde daraus Moltbot, wenige Tage später OpenClaw. Steinberger schrieb dazu in seiner Ankündigung vom 29. Januar, Moltbot sei einem nie richtig leicht über die Lippen gegangen. Wer heute noch nach Clawdbot oder Moltbot sucht, landet also bei OpenClaw. Was der Agent grundsätzlich kann, erkläre ich in OpenClaw erklärt.
Seitdem ist viel passiert. Im Februar 2026 wechselte Steinberger zu OpenAI, im Juli 2026 ging das Projekt an die OpenClaw Foundation, eine gemeinnützige Organisation in den USA. Die Lizenz bleibt MIT. Ende August erschien OpenClaw 2.0 als Version 2026.8.1, die aktuelle stabile Version ist 2026.10.8 vom 27. Oktober 2026. Was 2.0 für Betriebe bedeutet, habe ich in OpenClaw 2.0 für den Mittelstand zusammengefasst.
OpenClaw ist mit rund 393.000 Sternen auf GitHub (Stand 29. Oktober 2026) das mit Abstand größte Projekt. Genau das ist für manche das Problem. Die Macher von NanoClaw begründen ihr Projekt damit, dass OpenClaw fast eine halbe Million Zeilen Code habe und alles in einem einzigen Node-Prozess laufe. OpenClaw selbst schreibt in seiner Anleitung, dass Werkzeuge in der Hauptsitzung direkt auf dem Rechner laufen, solange keine Sandbox eingerichtet ist. Die meisten Alternativen entstanden in den zwei Wochen nach der Umbenennung, zwischen Ende Januar und Mitte Februar 2026.
Die OpenClaw-Alternativen im Vergleich
Alle Zahlen stammen aus den Repositories auf GitHub, abgerufen am 29. Oktober 2026. Sterne zeigen Aufmerksamkeit, nicht Qualität.
| Projekt | Wer steckt dahinter | Sprache | Lizenz | Besonderheit | Letzte stabile Version | Sterne (rund) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenClaw (Referenz) | OpenClaw Foundation, Peter Steinberger | TypeScript | MIT | größter Funktionsumfang, über 20 Messenger | 2026.10.8 (27.10.2026) | 393.000 |
| Hermes Agent | Nous Research | Python | MIT | lernt dazu, baut eigene Skills | v0.22.5 (23.10.2026) | 258.000 |
| Nanobot | HKUDS, Universität Hongkong | Python | MIT | kleiner Kern, Web-Oberfläche, MCP | v0.4.0 (28.10.2026) | 50.000 |
| ZeroClaw | zeroclaw-labs (Community) | Rust | MIT oder Apache-2.0 | eine Programmdatei, Freigaben als Standard | v0.8.7 (27.10.2026) | 33.000 |
| NanoClaw | nanocoai (nanoclaw.dev) | TypeScript | MIT | jede Agentengruppe im eigenen Container | v2026.10.0 (09.10.2026) | 31.000 |
| PicoClaw | Sipeed | Go | MIT | läuft laut Projekt auf 10-Dollar-Hardware | v0.3.1 (03.07.2026) | 30.000 |
| IronClaw | NEAR AI | Rust | Apache-2.0 oder MIT | WASM-Sandbox, Zugangsdaten für Werkzeuge unsichtbar | 1.4.1 (29.09.2026) | 12.700 |
Die Kandidaten im Einzelnen
Hermes Agent: Hermes vs. OpenClaw
Hermes kommt von Nous Research und ist älter als OpenClaw. Das Repository existiert seit Juli 2025. Der Unterschied liegt im Lernen: Nach komplexen Aufgaben legt Hermes selbstständig Skills an und verbessert sie bei der Nutzung. Dazu kommen ein Gedächtnis, das der Agent selbst pflegt, und eine Suche über frühere Gespräche. Ein Gateway verbindet ihn mit Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal und E-Mail. Wer von OpenClaw kommt, übernimmt Einstellungen, Erinnerungen und Skills mit hermes import-agent openclaw. API-Schlüssel wandern nur mit, wenn du --migrate-secrets ausdrücklich angibst.
Läuft auf: laut Projekt auf einem 5-Dollar-VPS, auf GPU-Servern oder Cloud-Umgebungen, die im Leerlauf schlafen. Passt für: wiederkehrende Aufgaben, bei denen der Agent mit der Zeit besser werden soll. Haken: Was der Agent sich selbst beibringt, solltest du regelmäßig ansehen. Mehr dazu in meinem Beitrag zu Hermes Agent.
NanoClaw: Sicherheit durch Container
NanoClaw nennt sich selbst eine leichte OpenClaw-Alternative, die für die Sicherheit in Containern läuft. Jede Agentengruppe bekommt einen eigenen Docker-Container mit eigenem Gedächtnis und sieht nur die Ordner, die du freigibst. Befehle in der Kommandozeile laufen im Container, nicht auf deinem Rechner. API-Schlüssel kommen gar nicht erst in den Container: Ein vorgeschaltetes Gateway setzt sie erst beim Aufruf ein. Unter der Haube steckt Anthropics Claude Agent SDK. Andere Anbieter wie Codex, OpenCode oder lokale Modelle über Ollama lassen sich nachrüsten.
Ungewöhnlich: Es gibt keine Konfigurationsdateien. Du sagst Claude Code, was du ändern willst, und es passt deine Kopie des Codes an. Kanäle wie WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, iMessage oder E-Mail installierst du einzeln über Befehle wie /add-telegram. Aktuell ist die zweite Generation (v2).
Läuft auf: macOS, Linux oder Windows mit WSL2, mit Docker und Node.js, Claude Code muss installiert sein. Passt für: alle, die einem Agenten Zugriff geben wollen, ohne ihm den ganzen Rechner zu überlassen. Haken: Jede Installation ist eine eigene Variante. Updates verlangen manchmal Handarbeit. Die Version vom 9. Oktober 2026 etwa schreibt vor, das Gateway auf genau Version 1.42.0 zu heben, um eine Lücke beim Einsetzen der Zugangsdaten zu schließen.
Nanobot: schlank und in Python
Nanobot stammt vom Data Intelligence Lab der Universität Hongkong (HKUDS) und beschreibt sich als ultraleichtes Agenten-Framework in Python. Du bedienst es im Browser, im Terminal oder über Telegram, Slack, Discord, E-Mail und weitere Chat-Apps. Gedächtnis, zeitgesteuerte Aufgaben, Websuche und MCP-Anbindungen sind eingebaut, außerdem Werkzeuge für PDF-, Word-, Excel- und PowerPoint-Dateien. Version 0.4.0 erschien am 28. Oktober 2026.
Läuft auf: macOS, Linux und Windows mit Python ab 3.11. Passt für: Teams mit Python-Kenntnissen, die den Code lesen und erweitern wollen. Haken: Versionsnummer unter 1.0, das Projekt verändert sich schnell.
PicoClaw: KI-Agent auf Mini-Hardware
PicoClaw kommt vom Hardware-Anbieter Sipeed, ist komplett in Go geschrieben und von Nanobot inspiriert. Das Projekt verspricht, auf Hardware für 10 Dollar mit weniger als 10 MB Arbeitsspeicher zu laufen. Ein Hinweis im Repository relativiert: Neuere Versionen brauchen 10 bis 20 MB. Unterstützt werden 19 Kanäle, darunter Telegram, WhatsApp, Slack und Matrix.
Läuft auf: kleinen Linux-Platinen mit RISC-V, ARM, MIPS oder x86, etwa einem Raspberry Pi Zero 2 W. Passt für: Experimente und Geräte im Lager oder in der Werkstatt. Haken: Das Projekt warnt selbst vor ungelösten Sicherheitsproblemen und rät, PicoClaw vor Version 1.0 nicht produktiv einzusetzen. Die letzte stabile Version ist vom 3. Juli 2026.
ZeroClaw: eine Datei, vorsichtige Voreinstellung
ZeroClaw ist eine einzelne Programmdatei in Rust. Sie spricht mit Anthropic, OpenAI, Ollama und rund 20 weiteren Modellanbietern und erreicht dich über mehr als 30 Kanäle. Mir gefällt die Voreinstellung: Im Modus „supervised“ brauchen Aktionen mit mittlerem Risiko deine Freigabe, Aktionen mit hohem Risiko sind gesperrt. Dazu kommen Sandboxen auf Betriebssystemebene und ein kryptografischer Beleg für jede Aktion. Es gibt auch einen YOLO-Modus ohne diese Sperren. Den solltest du nur in einer Testumgebung anfassen.
Läuft auf: Linux, macOS und Windows, auch auf einem Raspberry Pi mit Zugriff auf angeschlossene Hardware. Passt für: einen schlanken Agenten auf einem eigenen Server mit sinnvollen Standards. Haken: noch Version 0.8, Einstellungen und Schnittstellen können sich noch ändern.
IronClaw: Sicherheit als Grundprinzip
IronClaw von NEAR AI ist eine von OpenClaw inspirierte Neuentwicklung in Rust. Werkzeuge laufen in einer WebAssembly-Sandbox und dürfen nur, was ihnen ausdrücklich erlaubt ist. Zugangsdaten sehen sie nie: IronClaw setzt sie erst beim ausgehenden Aufruf außerhalb der Sandbox ein und prüft Anfragen und Antworten auf abfließende Geheimnisse. Webzugriffe gehen nur an freigegebene Adressen. Gegen Prompt Injection setzt IronClaw auf Mustererkennung und Bereinigung von Inhalten. Von den Alternativen mit klassischer Versionszählung hat nur IronClaw die 1.0 hinter sich.
Läuft auf: Linux, macOS und Windows, gespeichert wird in PostgreSQL. Passt für: Betriebe, die einem Agenten Zugangsdaten anvertrauen müssen. Haken: deutlich kleinere Community, und Mustererkennung fängt nicht jeden Angriff ab.
So wählst du die passende OpenClaw-Alternative
- Sicherheitsmodell. Frag drei Dinge: Wo laufen die Werkzeuge, direkt auf dem Rechner, im Container oder in einer Sandbox? Wo liegen die Zugangsdaten? Und was darf der Agent ohne Freigabe? NanoClaw, IronClaw und ZeroClaw beantworten das am klarsten.
- Messenger-Kanäle. Prüf, ob dein Kanal fest eingebaut ist oder als Erweiterung nachgerüstet wird. Und lass den Agenten nur auf Nachrichten von bekannten Absendern reagieren. OpenClaw koppelt unbekannte Absender in Direktnachrichten standardmäßig erst nach Freigabe.
- Wartung. Die meisten Projekte veröffentlichen in kurzen Abständen, OpenClaw und Hermes zeitweise mehrmals pro Woche. Jemand muss Updates einspielen und Hinweise lesen. OpenClaw bietet dafür einen eigenen Kanal mit länger gepflegten Versionen, die monatlich erscheinen.
- Community. Viele Mitwirkende finden Lücken schneller, bauen aber auch schneller Neues ein. Schau dir an, wie oft veröffentlicht wird und ob Sicherheitshinweise offen kommuniziert werden.
Daraus ergibt sich grob: Sicherheit zuerst heißt IronClaw oder NanoClaw. Lernen und Gedächtnis heißt Hermes. Ein Python-Team nimmt Nanobot, ein kleiner Server ZeroClaw. Wer die meisten Kanäle und Erweiterungen will, bleibt bei OpenClaw.
Die Risiken teilen alle
Egal welches Projekt du wählst, die Grundprobleme bleiben dieselben. Das ist kein Mangel einzelner Projekte, sondern liegt in der Natur dieser Agenten.
- Weitreichender Zugriff. Ein Agent mit Zugang zu Postfach, Dateien und Kommandozeile hat mehr Rechte als die meisten Mitarbeitenden am ersten Tag. Gib ihm nur, was er für eine Aufgabe braucht. Wie du das stufenweise festlegst, steht in Befugnisse für KI-Mitarbeiter.
- Prompt Injection. Liest der Agent eine Mail oder Webseite mit versteckten Anweisungen, kann er sie befolgen. Steinberger selbst nannte das Problem in seiner Ankündigung branchenweit ungelöst. Keine Sandbox ändert das grundsätzlich, sie begrenzt nur den Schaden. Mehr dazu in Prompt Injection erklärt.
- Fremde Skills. Skills aus Marktplätzen sind Code von Unbekannten. OpenClaw arbeitet dafür seit Februar 2026 mit VirusTotal zusammen. Bei den kleineren Projekten prüfst du selbst.
- Updates. Sicherheitslücken werden schnell geschlossen, aber nur bei dir, wenn jemand aktualisiert. Ein Agent, den niemand pflegt, wird mit jeder Woche riskanter.
Dazu kommt: Ein Agent, der rund um die Uhr läuft, arbeitet auch dann, wenn niemand hinschaut. Was das im Betrieb bedeutet, beschreibe ich in Always-on-Agenten.
Wann ein fertiger Agent oder ein n8n-Workflow besser passt
Ehrlich gesagt: Für die meisten Betriebe, mit denen ich arbeite, ist ein selbst gehosteter persönlicher Agent nicht der beste Einstieg. Drei Fälle, in denen ich zu etwas anderem rate:
- Der Ablauf ist immer gleich. Rechnung kommt rein, landet in der Buchhaltung. Anfrage kommt rein, landet im CRM. Dafür baust du einen festen Workflow, etwa mit n8n. Der macht jedes Mal dasselbe, ist nachvollziehbar und günstiger, weil KI nur dort mitläuft, wo Freitext verstanden werden muss.
- Niemand kann den Server pflegen. Ohne jemanden, der Updates einspielt und Logs liest, ist ein kommerzieller Agent mit Betreuung durch den Anbieter die sicherere Wahl, auch wenn er weniger flexibel ist.
- Mehrere Personen sollen den Agenten nutzen. Die meisten Projekte hier verstehen sich als persönliche Assistenten für eine Person. Für größere Organisationen gibt es seit Ende September 2026 OpenClaw Enterprise. Das läuft ebenfalls auf eigener Infrastruktur und ist laut Ankündigung noch vor Version 1.0 und nur für interne Pilotprojekte gedacht.
Ein persönlicher Agent lohnt sich, wenn die Aufgaben wechseln, jemand im Haus technisch fit ist und du bereit bist, mit einem engen Rahmen anzufangen: ein Kanal, ein Postfach, nur lesende Rechte, zwei Wochen Probebetrieb.
Häufige Fragen
Was ist die beste OpenClaw-Alternative?
Die eine beste gibt es nicht. Für Sicherheit sind NanoClaw und IronClaw am stärksten, für einen dazulernenden Agenten Hermes, für Python-Teams Nanobot und für schlanke Server ZeroClaw.
Ist Hermes besser als OpenClaw?
Hermes ist anders, nicht pauschal besser. Er lernt aus erledigten Aufgaben und baut eigene Skills, OpenClaw hat mehr Kanäle und das größere Ökosystem. Der Umzug ist möglich, Hermes importiert Einstellungen, Erinnerungen und Skills.
Was ist aus Clawdbot und Moltbot geworden?
Beides sind frühere Namen von OpenClaw. Clawdbot hieß ab dem 27. Januar 2026 Moltbot, wenige Tage später OpenClaw. Es ist dasselbe Projekt.
Was ist der Unterschied zwischen NanoClaw und Nanobot?
NanoClaw ist in TypeScript geschrieben, baut auf Claude auf und isoliert jede Agentengruppe in einem Docker-Container. Nanobot stammt von der Universität Hongkong, ist in Python geschrieben, arbeitet mit vielen Modellen und bringt eine Web-Oberfläche mit.
Läuft PicoClaw wirklich auf Hardware für 10 Dollar?
Das Projekt sagt ja und nennt unter anderem Platinen von Sipeed und den Raspberry Pi Zero 2 W. Neuere Versionen brauchen laut Repository 10 bis 20 MB Arbeitsspeicher. Für den produktiven Einsatz rät das Projekt vor Version 1.0 selbst ab.
Was ist IronClaw?
IronClaw ist eine von OpenClaw inspirierte Neuentwicklung in Rust, gebaut von NEAR AI. Der Schwerpunkt liegt auf Sicherheit: Werkzeuge laufen in einer WebAssembly-Sandbox und bekommen Zugangsdaten nie zu sehen.
Fazit
Die OpenClaw-Alternativen sind keine schwächeren Kopien. Sie setzen andere Schwerpunkte: Container bei NanoClaw, WebAssembly-Sandbox bei IronClaw, Lernen bei Hermes, Sparsamkeit bei ZeroClaw und PicoClaw, Python bei Nanobot. Wenn du einen persönlichen Agenten selbst betreiben willst, würde ich mit NanoClaw oder IronClaw anfangen, eng begrenzt und mit nur lesenden Rechten. Wenn dein Ablauf aber jedes Mal gleich ist, brauchst du keinen Agenten, sondern einen sauberen Workflow.
Welcher Weg bei dir passt und wie du ihn absicherst, kläre ich mit dir in der KI-Automatisierung.
Quellen: Namensgeschichte nach der Ankündigung „Introducing OpenClaw“ vom 29. Januar 2026 und dem Wikipedia-Artikel zu OpenClaw (Datum Moltbot, Wechsel zu OpenAI). Foundation nach „Introducing the OpenClaw Foundation“ vom 8. Juli 2026. OpenClaw 2.0 nach „OpenClaw 2.0, Accidentally“, länger gepflegte Versionen nach „On the Road to LTS“, OpenClaw Enterprise nach der Ankündigung vom 29. September 2026. Funktionen, Anforderungen und Sicherheitshinweise nach den Repositories von OpenClaw, Hermes Agent, NanoClaw (inklusive Angaben zu OpenClaw), Nanobot, PicoClaw, ZeroClaw und IronClaw. Versionen und Daten nach den jeweiligen Release-Seiten auf GitHub, Sterne, Sprache und Anlagedatum nach GitHub, abgerufen am 29. Oktober 2026. Stand: Oktober 2026.