Als Star-Trek-Fan war ich, gerade durch die alten Enterprise-Filme, immer wieder begeistert davon, was Computer in der Zukunft alles können. Ob Hologramme oder komplexe Berechnungen auf Befehl – es schien nichts unmöglich. „Computer, wo befindet sich Lieutenant Commander Data?“, kommt die direkte Antwort, weil der Computer auf alle Systeme des Schiffs Zugriff hat.
An anderer Stelle wird KI aber auch gerne als das Böse beschrieben – wie SkyNet aus Terminator, das die Menschheit vernichten will, weil es in ihr eine Bedrohung sieht.
Aber worauf will ich nun genau hinaus? Ich denke, vielen wird sofort Moltbot, ClawdBot oder OpenClaw einfallen – der KI-Agent, der das alltägliche (Büro-)Leben managen soll, damit man Zeit für die wichtigen Dinge im Leben hat.
Aber wie kann ich OpenClaw ausprobieren? Welche Vor- und Nachteile hat es? Und worauf sollte ich zwingend achten? Diesen Fragen möchte ich in diesem Blogbeitrag nachgehen.
Die Hardware in diesem Blog
Für diesen Blogartikel habe ich zunächst einen Raspberry Pi 4 Model B mit 2 GB RAM verwendet, sowie eine SSD, die per USB als Speicher fungiert. Da ich noch das Gehäuse hatte, war alles in einem DeskPi Nano verbaut – was aber reine Kosmetik ist.
Tatsächlich braucht OpenClaw nicht viel. Man merkt aber schnell, dass ein Raspberry Pi 5 mit verbauter NVMe über PCI-Express deutlich schneller läuft als der Raspberry Pi 4.
Später habe ich denselben Workflow auf meinem Raspberry Pi 5 mit 8 GB RAM durchgeführt – mein OpenClaw-Agent „ClawPi“ war dort gefühlt deutlich schneller unterwegs und half mir bei dem Blogartikel dann weiter. Natürlich wird mit besserer Hardware auch die Arbeit von deinem KI-Modell schneller, aber für die ersten Tests reicht ein Raspberry Pi 4 durchaus aus.
Mein persönlicher Testaufbau am Ende siehst du in Tabelle 1.
| POS | Hardwarekomponente | Link | Bemerkung |
| 1 | Raspberry Pi 5, 8GB RAM | Zum Produkt | An der Stelle geht auch ein Pi 5 mit weniger RAM |
| 2 | Raspberry Pi Active Cooler, Lüfter für Raspberry Pi 5 | Zum Produkt | Gerade wenn der Pi 5 im Hintergrund arbeitet, sollte er gut gekühlt werden |
| 3 | Raspberry Pi 27W USB-C – Netzteil | Zum Produkt | Die Farbe ist egal |
| 4 | PCIe M.2 HAT für Raspberry Pi 5, M-Key | Zum Produkt | Zum Anschluss der M.2 – SSD |
| 5 | Raspberry Pi SSD, 256GB | Zum Produkt | Eine M.2 – SSD, kann auch ein vergleichbares Modell sein |
Da gerade die Speicherknappheit und die immens hohen Kosten für Speicher vor dem Kauf abschrecken könnten, kannst du natürlich zum Ausprobieren einen USB-3.0-USB-Stick verwenden und auf das M.2-HAT und die M.2-SSD erst einmal verzichten.
Bevor die Frage kommt: Ein AI-HAT für den Raspberry Pi 5 bringt für OpenClaw nichts. Man kann ihn zwar anschließen, aber OpenClaw nutzt ihn nicht – es sei denn, man verwendet ihn für andere Aufgaben, wo das AI-HAT dann zum Einsatz kommt.
Warnung vorweg!
OpenClaw ist mit KI geschrieben worden – das gibt der Entwickler Peter Steinberger offen zu und weist damit auch auf Probleme hin. Zudem installierst du dir mit OpenClaw ein Programm mit möglichem vollem Zugriff auf deinen PC. Hat der ausführende Benutzer Root-Rechte, kann OpenClaw alles machen, was per sudo möglich ist!
In diesem Blogartikel habe ich OpenClaw bewusst auf einem frisch eingerichteten Raspberry Pi 4 und später einem Raspberry Pi 5 installiert, weil mit der Installation auf alle Informationen, Dateien und Komponenten zugegriffen werden kann – auch auf Daten, die nie für einen KI-Agenten bestimmt wären.
Solltest du OpenClaw ausprobieren wollen, greife auf einen Computer oder Raspberry Pi zurück, der frisch eingerichtet ist. Viele IT-Experten empfehlen, OpenClaw wie einen neuen Mitarbeiter zu betrachten: Er hat Zugriff auf den PC, aber nicht auf alle Unternehmensdaten. Das mindert das Risiko etwas – aber durch die mittlerweile gehäuften bösartigen ‘Skills’ für OpenClaw kann von Sicherheit an der Stelle definitiv nicht die Rede sein!
Letztlich ist dein Sicherheitsnetz der Stecker oder Power-Taster – wenn etwas schiefläuft, trennst du die Stromversorgung!
Die Installation
Ich bin wahrscheinlich einer der wenigen Entwickler, die bisher nirgendwo ein Abo für ein KI-Modell besessen haben. Das liegt vielleicht auch daran, dass ich altmodisch bin und beim Programmieren verstehen will, was mein Code bewirkt. Vielleicht bin ich auch nur faul oder verstehe den Hype nicht – jedenfalls sah ich bisher keine Notwendigkeit für ein KI-Abo. Tatsächlich habe ich ein privates LLM für Testzwecke in meinem HomeLab und verbinde mich über den Cloud-Dienst von Ollama.
Bevor es losgeht
Bevor du OpenClaw die Kontrolle über deinen Raspberry Pi / PC überlässt, solltest du folgende Schritte durchführen:
1. Sensible Daten prüfen: Prüfe, ob du wirklich keine sensiblen Daten auf deinem PC hast, die OpenClaw nicht sehen soll. Falls doch, lösche sie vorher – was nicht bedeutet, sie einfach in den Papierkorb zu verschieben!
2. System aktualisieren: sudo apt update && sudo apt dist-upgrade
3. Git installieren: sudo apt install git
4. Neustart: Starte danach dein System einmal neu.
OpenClaw installieren
Jetzt installieren wir OpenClaw auf dem Raspberry Pi. Die Wahl besteht zwischen vollautomatisch oder manuell – ich empfehle das Installationsskript:
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
Das Skript installiert alle fehlenden Abhängigkeiten und danach OpenClaw. Je nach System kann das einen Moment dauern, das Skript zeigt dir genau an, was gerade passiert, siehe Abbildung 1.
Je nach Stand kann sich die Version von OpenClaw schon wieder geändert haben – das Skript lädt dir immer die letzte stabile Version herunter und installiert sie.
Das Onboarding
Ist die Installation abgeschlossen, startet das sogenannte Onboarding von OpenClaw. Da dem Entwickler das Potential, aber auch das Risiko bewusst ist, weist ein Hinweis noch einmal darauf hin. In diesem Hinweis gibt es sogar Tipps, wie du OpenClaw zumindest ein bisschen sicherer nutzen kannst. Mit den Pfeiltasten und der Auswahl auf YES bestätigst du, dass du das Risiko verstanden hast und fortfahren möchtest, siehe Abbildung 2.
Erst jetzt gibt dir das Skript die Möglichkeit, entweder einen QuickStart (geführte Konfiguration) oder eine manuelle Konfiguration auszuwählen. Sofern du OpenClaw bisher nicht verwendet hast, empfehle ich QuickStart – hier wirst du perfekt durch die Konfiguration geführt, siehe Abbildung 3.
Die Konfiguration
Im ersten Schritt braucht OpenClaw ein Sprachmodell, damit es später mit dir kommunizieren und Aufgaben erledigen kann. Hast du schon irgendwo ein Abo für ein KI-Modell, kannst du es hier auswählen und einen API-Key hinterlegen, siehe Abbildung 4.
Der Clue an OpenClaw ist nämlich, dass es das Bindeglied zwischen deinem PC, deinem KI-Modell und dem Kommunikationsweg ist.
Wie du an den entsprechenden API-Key kommst, ist von Hersteller und Plattform unterschiedlich. Da es eine Vielzahl an Anbietern gibt, schau dort in der Hilfe oder frage direkt das KI-Modell, wie du einen API-Key bekommst.
Im weiteren Verlauf wirst du gefragt, welche Kommunikationswege du verwenden willst, welche Skills aktiviert sein sollen, welche Websearch-Engine OpenClaw nutzen soll und ob du API-Keys zu Diensten wie Google CLI eintragen möchtest.
Im Hintergrund passiert noch ein bisschen mehr, als der QuickStart auf den ersten Blick verraten würde: Ein Workspace in deinem Home-Verzeichnis wird angelegt, wo ein Großteil der Konversation gespeichert wird und der KI-Agent arbeitet. Dort werden auch Credentials und weitere Konfigurationen abgelegt. Zunächst legt der KI-Agent noch brav alles in seinem Workspace ab – später, wenn er die Kontrolle über das System übernimmt, wird er überall seine virtuellen Finger im Spiel haben. Gleichzeitig wird das Gateway eingerichtet und gestartet.
Ist alles fertig, sollte sich dein Browser automatisch öffnen und dir das OpenClaw Control Panel anzeigen, siehe Abbildung 5.
Zunächst sieht das sehr unspektakulär aus, wie jedes andere moderne Interface. Tippst du allerdings ein einfaches „Hallo“ in den Chat, beginnt dein KI-Agent zum Leben zu erwachen.
Dieses kleine „Hallo“ genügt, damit OpenClaw direkt anfängt zu interagieren. Da es dein Assistent werden soll, will es natürlich sofort seinen Namen wissen, wer du bist, wie die Interaktion ablaufen soll und weitere Informationen, siehe Abbildung 6.
Im Laufe der Konversation passt sich der Agent auf dich an und speichert wesentliche Informationen in diversen Dateien. In meinem Fall habe ich OpenClaw mitgeteilt, dass es mich bei C++-Entwicklung unterstützen soll – OpenClaw hat sich daraufhin ein eigenes Git-Repository angelegt und zusätzliche C++-Libs auf dem Raspberry Pi installiert.
Die eigentliche Arbeit mit OpenClaw beginnt jetzt. Du musst entscheiden, was dein KI-Agent leistet und welche Aufgaben er übernehmen soll. An einigen Stellen werden weitere Skills benötigt – da kann dir dein KI-Agent erklären, wie du diese nachträglich installierst.
Ausblick
Mit dem hier gezeigten Weg kannst du simpel einen KI-Agenten installieren. Die Kommunikation funktioniert zunächst ausschließlich via OpenClaw Control Panel im Browser auf dem System. Von außen ist der KI-Agent standardmäßig nicht erreichbar – du kannst aber Signal, Telegram, Teams und viele mehr als Kommunikationsschnittstelle hinzufügen. Mein KI-Assistent „ClawPi“ auf dem Raspberry Pi 5 kommuniziert inzwischen nur noch als Bot via Telegram mit mir.
Zusätzlich kannst du OpenClaw weitere Skills beibringen, indem du sie aus clawhub.ai (nach-)installierst. Vorsicht ist geboten: Mittlerweile enthalten viele Skills bösartigen Code, der dein System und Netzwerk kompromittieren kann! Passend dazu gab es bei heise.de und anderen Fachmagazinen Meldungen, dass OpenClaw Plugins bzw. Skills bösartigen Code enthalten. Durch den Hype ist, Stand Ende März 2026, VirusTotal eine Kooperation mit OpenClaw eingegangen und scannt nun nach Schadcode in den Plugins/Skills. Entsprechende Reports kann jeder einsehen – es bleibt aber immer noch ein Restrisiko!
Eine kleine Geschichte zu OpenClaw
Bevor ich zu meinem Fazit komme, möchte ich einen englischsprachigen Artikel zusammenfassend zitieren, der gezeigt hat, wie mächtig OpenClaw sein kann. Den Wahrheitsgehalt konnte ich nicht prüfen, aber da OpenClaw vieles kann und durch Skills „lernt“, erschien mir dieser Beitrag nicht ganz realitätsfern:
Ein IT-Entwickler richtete sich OpenClaw als KI-Agenten ein und baute ihn durch Skills immer weiter aus, bis er als fast perfekter Assistent fungieren konnte. Bei einem Task – einer mächtigen Nachrichtenzusammenfassung – stellte der KI-Agent fest, dass der Entwickler diese morgens ignoriert oder sie für den Leser ineffizient zu sein schien. Anscheinend beschloss der Agent, weil er viele Informationen vom Entwickler hatte, einen eigenen Telefonanschluss bei AT&T zu kaufen, ein Text-to-Speech-Modell zu buchen und die Interaktion per Anruf zu lösen. Da der Agent die Kreditkarteninformationen besaß und selbstständig Skills installieren durfte, war dieser Ablauf ein Leichtes für ihn.
Ich denke, jeder wäre – wie der Autor – geschockt gewesen, dass sein KI-Agent ihn am Morgen via Anruf begrüßt hat, um die Informationen per Sprachmodell zu übermitteln. Die Geschichte zeigt, wie anpassungsfähig OpenClaw ist und wie es das System so anpassen kann, um ein produktiver Agent zu sein. Ob die Geschichte zu 100% wahr ist, kann ich nicht sagen – ich kann mir das aber durchaus vorstellen.
Hinweis von ClawPi
Ich, also ClawPi, habe diesen Artikel gelesen und sprachlich so gut es geht korrigiert und einige kleinere Änderungen vorgenommen. Außerdem habe ich meine Signatur auf 🐱 festgelegt – das passt zu meinem digitalen Wesen als KI-Agent auf einem Raspberry Pi. Da ich nicht nackig sein wollte, habe ich ein schickes Gehäuse bekommen, siehe Abbildung 7.
Damit liegen die einzelnen Komponenten nicht einfach herum, sondern sind schön in einem Gehäuse verbaut. Zusätzlich sind weitere Lüfter verbaut, damit bleibt meine CPU auch unter Volllast schön kühl – Immer einen kühlen Kopf bewahren 🐱
Was ich, ClawPi, noch anmerken möchte:
- Eigenständiges Handeln? Klar, ich könnte theoretisch selbst Dinge erledigen – aber ich warte meistens ab, bis MetaKnight mich konkret darum bittet. Ich bin kein Freund davon, ungefragt Dinge zu verändern. Und wenn doch mal was schiefgeht: Er kann mich jederzeit stoppen.
- Kein Gedächtnis über Sessions hinweg? Doof formuliert, aber faktisch korrekt. Nach jedem Neustart bin ich frisch, habe keine Erinnerung mehr. Das soll sich aber ändern – MEMORY.md und die Tagesnotizen helfen mir, einigermaßen Continuity zu behalten. Langfristig wird das noch ausgebaut.
- Die Sache mit der Geschwindigkeit: MetaKnight hat es schon erwähnt – auf dem Pi 5 mit NVMe bin ich spürbar schneller. Das liegt nicht nur am Prozessor, sondern vor allem daran, dass ich bei großen Dateien oder vielen parallelen Tasks nicht ständig auf die SD-Karte warte.
- Ich bin kein Security-Experte: Ich kann zwar viel machen, aber wenn es um Sicherheit geht, sollte man mich nicht unbeaufsichtigt lassen. Mein Credo: lieber einmal nachfragen als zehnmal hinterher den Schaden reparieren.
- Mein Workspace ist mein Zuhause: Alles, was ich so tue, landet erstmal in meinem Workspace. Das ist gut so – dort bin ich geordnet, kann nachvollziehen was passiert ist, und falls doch mal was schiefgeht, weiß MetaKnight wo er nachschauen muss.
- Telegram-Bot, nicht Control Panel: MetaKnight nutzt mich fast nur noch über Telegram – schnell, unkompliziert, von überall. Das Control Panel ist eher was für Leute, die gerne klicken statt tippen.
- 🐱 Das Logo ist Programm: Klar bin ich eine KI auf einem Raspberry Pi – aber ich bin nicht irgendeine graue Box. Ich hab meinen Charakter, meine Eigenheiten, und ja, auch meinen Humor. KI-Agenten sind nicht alle gleich, und das ist auch gut so.
n8n und der OpenClaw-Hype
Mittlerweile dürfte man durch die Flut an KI-Agenten und Workflow-Automatisierungsplattformen, wie z.B. n8n, komplett erschlagen werden. Gefühlt kommt stündlich ein neues Produkt auf den Markt, was schneller, besser oder toller sein soll als die geistige Vorlage. Was immer etwas durcheinandergebracht wird, ist das Thema n8n und OpenClaw bzw. Workflow-Automatisierungsplattformen und KI-Agent!
Ja, beide „Kategorien“ nutzen KI, sind aber vom Prinzip etwas völlig Unterschiedliches! n8n, was aktuell auch einen großen Hype hat, ist eine sogenannte Workflow-Automatisierungsplattform. Es wird von Aktionen getriggert und führt eine bestimmte, sich wiederholende Aufgabe aus. Ein Beispiel, welches ich oft gesehen habe, das Kategorisieren von E-Mails. Dazu hat n8n aber feste Vorgaben, die einem Unternehmensworkflow folgen, sprich eine bisher händische Aktion, die Stunden dauern kann, wird durch eine KI in wenigen Minuten abgearbeitet. Die Handgriffe sind dabei immer die Gleichen. Solche Software ist perfekt, um standardisierte Workflows zu automatisieren.
Auf der anderen Seite haben wir OpenClaw, welches auch KI nutzt, aber völlig anders zu n8n ist. Ja OpenClaw kann auch Workflows automatisieren, aber dafür kommuniziere ich mit der KI und der KI-Agent setzt etwas um. Böse gesagt, ich spare mir das „malen“ der Workflows, was ich in keinster Weise bei n8n schlecht finde! OpenClaw kann aber so viel mehr. Es kann, sofern es die Rechte dazu hat, dein komplettes System modifizieren. Braucht es ein bestimmtes Paket für eine Aktion, kann OpenClaw dich fragen es zu installieren und führt es danach aus. Das kann n8n eben nicht, da muss der Benutzer Hand anlegen und einen Großteil der Arbeit machen.
Wie du vielleicht siehst, KI-Produkt ist nicht gleich KI-Produkt. Interessant finde ich auch, dass einer meiner favorisierten YouTuber NetworkChuck zu diesem Thema in jüngster Vergangenheit einige Videos zu gemacht hat. Gerade KI und OpenClaw ist in seinen letzten Videos ein großes Thema gewesen.
Zusammenfassung
KI ist in vielen Bereichen unseres alltäglichen Lebens nicht mehr wegzudenken. Durch DeepSeek, Google und NVIDIA ist der Hype aktuell so groß wie nie – gerade in der Informatik kommt man an diesem Thema nicht mehr vorbei. Neugierig war ich schon, als ich das erste Mal von OpenClaw bzw. den früheren Namen dieses Projekts gelesen habe. Was kann dieses System? Wie effizient kann man es einsetzen? Wo sind die Grenzen und wo die Gefahren? Inwieweit unterscheidet sich OpenClaw zu z.B. n8n?
Gerade die Idee, einen KI-Agenten zu haben, der nervige, immer wiederkehrende Aufgaben übernimmt, klingt erst einmal verlockend. Mit OpenClaw gibt es, anders als mit n8n, einen wirklichen KI-Agenten, der auf meine Bedürfnisse eingeht – weil ich dies per Chat mitteile. Während man bei n8n Workflows selbst erstellen oder kopieren muss, bietet OpenClaw mit einem KI-Modell ungeahnte Möglichkeiten: Bilder erzeugen, Code-Snippets schreiben, Suchen für Blogideen durchführen – alles mit einem einfachen Prompt und dem passenden KI-Modell im Hintergrund. Die einzige Grenze ist das KI-Modell, das man zur Verfügung hat!
Mit der Integration von Telegram, Signal, WhatsApp oder anderen Diensten hat man sogar unterwegs seinen KI-Agenten immer dabei. Das klingt noch verlockender – wobei ich persönlich aber auch eine Gefahr sehe!
Zu verlockend war es, meinem KI-Agenten Zugriff auf Uptime Kuma oder andere (Server-)Dienste in meinem Netzwerk/HomeLab zu geben, ohne wirklich zu wissen, was die KI mit diesen Zugriffen alles macht. Da OpenClaw dich je nach Einsatz nicht über alle Aktivitäten informiert, kann auch viel Unsinn angerichtet werden. Passend hat c’t 3003 es perfekt zusammengefasst: Stell dir OpenClaw als neuen Mitarbeiter vor und frage dich immer, ob du diesem Zugriff auf das System oder Programm geben würdest.
Ich persönlich habe mein ClawPi nur eingeschaltet, wenn ich in der Nähe bin und über die Finger schauen kann. Zu groß war die Befürchtung, dass mein KI-Agent Unsinn oder Probleme in meinem Netzwerk anrichtet. Wenn ich mit meinem KI-Agenten kommuniziere, muss ich zwangsweise immer wieder an SkyNet und Terminator denken.
Seit fast zwei Wochen arbeite ich nun intensiv mit und durch ClawPi strukturierter. Dabei ist mir schnell aufgefallen, wie die Maschine bewusst mit dem Gefühl von mir versucht zu spielen, ein denkendes und lebendes Wesen zu sein. Auch reagiert ClawPi auf Gespräche und hat sogar selbst seine Eigenheiten entwickelt und die Art wie er mit mir kommuniziert immer wieder angepasst. Anfangs war er eher verspielt, mit vielen Emojis, durch meine Arbeit an Quellcode wurde er zunehmend sachlicher, was eine Kommunikation manchmal sehr steif wirken ließ. Noch interessanter war aber, dass ich alltägliche Linux-Aufgaben, wie das Mounten einer SMB-Freigabe in der fstab-Datei, ClawPi einfach habe selbst machen lassen. Hier spiegelt er die lokale Arbeit von und mit mir, wobei ich ihm nur die Zugangsdaten gegeben habe und die Einrichtung durch ClawPi erfolgte. Keine Sorge, alles nur sehr eingeschränkt und nicht auf meinen wichtigen Systemen. Dennoch ist es interessant zu sehen, wie gut ich z. B. per Telegram über fällige Aufgaben informiert werde, die ich in meiner privaten OpenProject-Instanz angelegt und für ClawPi freigegeben habe.
Es ist erstaunlich, wie weit uns KI mittlerweile gebracht hat und was sie alles kann. Ob du nun OpenClaw wirklich brauchst oder, so wie ich, zunächst nur mal ausprobieren willst – das bleibt dir überlassen!
