KI-Agenten verstehen: OpenClaw selbst gebaut
Der KI-Assistent OpenClaw zeigt schnell, was er kann. Ein Weg, die ausgefeilte Architektur zu begreifen, ist die Nachbildung der Kernkonzepte in Python.
OpenClaw ist ein freier, lokal laufender persönlicher KI-Agent mit unterschiedlichen Inputkanälen, proaktivem Vorgehen und einer Hubarchitektur als Knotenpunkt. Um die Architektur zu begreifen, lohnt ein Nachbau von OpenClaw in Python. Hierzu erstellt der zweiteilige Artikel in Python einen einfachen KI-Agenten namens Selma, der einige der OpenClaw-Kernkonzepte verwendet (Abbildung 1; Implementierung siehe ix.de/zh26). Schritt für Schritt entsteht eine ähnliche Architektur mit den Bausteinen, die auch in OpenClaw stecken: eine Kommunikation mit einem Chatmodell, ein Messaginginterface, Tools und ein autonomer Heartbeat-Loop.
Das Besondere: Selma läuft vollständig lokal – ohne Cloud-Abo, API-Key-Zwang oder Daten auf fremden Servern. In Kombination mit Ollama und gängigen Python-Modulen erhält man einen Agenten, der proaktiv sucht, liest, filtert und vieles mehr. Und wer dabei das Design der Softwarearchitektur verfolgt, versteht am Ende nicht nur Selma, sondern auch die Prinzipien, die hinter OpenClaw stecken.
