Letzte Woche hat Amazon Meta's Muse von seiner Retail-Website verbannt. Wer dort einkaufen wollte, bekam ein Pop-up zu sehen: Der weitere Zugriff durch einen nicht autorisierten KI-Agenten verstoße gegen die Nutzungsbedingungen von Amazon.
Niemand hat die Person gefragt, deren Agent plötzlich nicht mehr funktionierte. Ich bin Kunde bei beiden Unternehmen, aber Amazon hat Meta blockiert – und mein Zugang verschwand einfach als Kollateralschaden eines Streits, bei dem ich kein Mitspracherecht hatte. Und ausgerechnet Einkaufen ist eine der Hauptaufgaben dieser Agenten.
Wir werden immer mehr solcher Plattformkriege erleben, während Unternehmen darum kämpfen, den Konsumenten für sich zu vereinnahmen – und wir geraten dabei ins Kreuzfeuer.
Ein Agent, der auf einer Plattform gehostet wird, hat zwei Auftraggeber. Er arbeitet für dich, und er arbeitet für das Unternehmen, das ihn gebaut hat – und wir wissen alle, wer am Ende Vorrang hat. Das, was wir derzeit persönliche KI nennen, ist überhaupt nicht persönlich.
Das soll keine Kritik an Muse oder Instinct sein. Es sind großartige, durchdachte Produkte, und es wird hier eine ganze Bandbreite an Auswahlmöglichkeiten geben – das ist gesund. Ich glaube nur, dass eine dieser Optionen etwas sein muss, das dir wirklich gehört: eine produktisierte Version eines offenen, unabhängigen, meinungsstarken, persönlichen KI-Dienstes, aufgebaut auf OpenClaw.
Was „persönlich" wirklich bedeuten sollte
Hier ist, was persönliche KI meiner Meinung nach bedeuten muss. Der Rest dieses Artikels liefert die Argumente dafür.
- Er gehört dir. Open Source, deine Daten in einem Speicher, den du kontrollierst, und du kannst alles mitnehmen.
- Nur ein Auftraggeber. Niemand sonst beeinflusst, was er tut oder empfiehlt. Das einzige Geld, das fließt, ist deines – für das Produkt.
- Du kennst die Spielregeln. Das Geschäftsmodell und der Umgang mit deinen Daten sind transparent, ändern sich nicht ohne deine Zustimmung, und wenn er Entscheidungen für dich trifft, kannst du jederzeit nachvollziehen, was er abgewogen hat und warum.
- Du entscheidest, wo er läuft. Auf deinem Laptop, deinem Mac Studio oder einer gemieteten Maschine – und du kannst jederzeit umziehen.
- Er macht Freude. Schön, simpel und unkompliziert, denn sonst kehren die Leute zum bequemeren Produkt zurück.
Es ist nicht dein Agent
Bei Muse stimmen Nutzer standardmäßig zu, dass ihre Gespräche für das Modelltraining verwendet werden. Die Bedingungen von Instinct räumen dem Anbieter eine unbefristete, unwiderrufliche Lizenz an deinen Inhalten ein – auch fürs Training –, einschließlich Screenshots und Tastatureingaben. Nichts davon erfordert böse Absicht. Sie sagen dir offen, was sie mit deinen Informationen machen, und was dein Agent an einem bestimmten Tag tun kann, hängt von ihren Beziehungen zu anderen Unternehmen ab. Er gehört ihnen, und du darfst ihn nutzen – im Tausch dafür, dass du Wert für sie schaffst.
Genau hier wiegt das schwerer als irgendwo sonst, denn persönliche KI ist maximalistisch, wenn es um Informationen geht. Jedes zusätzliche Detail über deinen Kalender, deinen Posteingang, deine Finanzen oder deine Beziehungen macht sie besser – und genau diese Informationen solltest du am allerwenigsten einem Dritten überlassen.
Wenn du nicht für das Produkt bezahlst, bist du das Produkt. Brad (@altcaphat letzte Woche argumentiert, dass ein persönlicher Super-Assistent in jeder Tasche unvermeidlich ist, und da stimme ich zu. Seine Antwort zur Vertrauensfrage war: Bezahlversionen werden dich nicht lenken, kostenlose kassieren Provisionen, und Unternehmen wissen, dass Vertrauen wichtig ist, also werden sie das Problem lösen. Genau da sehe ich es anders. Bisher haben diese Plattformen – selbst wenn sie es gut meinen – nicht bewiesen, dass sie vertrauenswürdige Verwalter unserer Erfahrungen und unserer Daten sind.
Lenkung ist hier viel kritischer, als sie es je bei der Suche war. Bei Google bekommst du zehn blaue Links und triffst eine aktive Entscheidung: das bezahlte Ergebnis ganz oben, weil es gut passt, oder eines der organischen. Bei einem Agenten willst du meistens einfach nur das Ergebnis. Du delegierst die Wahl, also passiert jede Beeinflussung still und leise, durch einen Algorithmus, den du nicht verstehst. Deshalb muss der Agent in deinem Interesse handeln, mit deinen Vorlieben fest verankert, und dir jederzeit erlauben, seine Entscheidungswege zu prüfen.
Wir wussten, dass zwischen den Betriebskosten dieser Assistenten und dem, was wir dafür zahlen, eine Lücke klafft. Eine ziemlich große. Anish (@illscience) hört, dass persönliche Assistenten 3.000 bis 7.000 Dollar pro Nutzer und Jahr kosten – das deckt sich mit dem, was ich bei meiner eigenen OpenClaw-Nutzung sehe. Bei 20 Dollar im Monat zahlt jemand anderes den Rest. Meta sagt, dass Muse-Gespräche vorerst nicht in seine Werbesysteme fließen. Aber bei einer solchen Lücke und einem Werbegeschäft als Kerngeschäft: Wie soll Meta diese Subvention langfristig wieder hereinholen?
Warum das wichtig ist
Ich habe die Macht bei meiner eigenen Nutzung von KI-Tools und OpenClaw erlebt. Sobald das System mit deinen Informationen und deinen Werkzeugen personalisiert ist, bekommt eine einzelne Person enormen Handlungsspielraum. Persönliche KI für alle wird unglaublich empowernd sein.
Jede große Plattform erkennt, wie entscheidend das ist, und ich glaube, es ist noch wichtiger als Suche und Social Media. Persönliche KI ist der Weg zu all deinen privaten Informationen und zu jedem Handel, der über dich abgewickelt wird. Genau deshalb jagen alle mit echter Reichweite diesem Ziel hinterher. Und genau deshalb brauchen wir eine unabhängige, offene Alternative in Privatbesitz, die genauso leistungsfähig und für jeden genauso einfach zu nutzen ist – bei der du exakt verstehst, wie das Geschäftsmodell funktioniert und was mit deinen Daten passiert.
Privatbesitz macht sie mächtiger
In der Geschichte digitaler Produkte fließt die Nutzung immer dorthin, wo es am einfachsten ist und die beste User Experience bietet – Datenschutzbedenken hin oder her. Menschen wollen wenig Reibung und hohe Qualität, und Datenschutzrisiken stehen selten ganz oben auf der Liste. Alles, was privat ist und dir gehört, kämpft also gegen den Wind. Normalerweise hat das Unternehmen, das die meisten Daten über dich besitzt, auch das bessere Produkt. Facebook weiß mehr über dich als du selbst, und genau deshalb funktioniert es so gut.
Hier dreht sich das um. Weil der Agent dir gehört, wirst du ihm alles geben: jeden Account, jedes Dokument, jeden Winkel deines Lebens, den du niemals mit Meta verknüpfen würdest. Und diese Informationen wachsen exponentiell an – weshalb es sich lohnt, früher statt später in etwas zu investieren, das dir gehört. Welches Produkt auch immer den umfassendsten Zugang hat, hat das Potenzial, das bessere zu sein – und nur der Besitz macht diesen umfassenden Zugang möglich. Dies ist einer der wenigen Fälle, in denen die private Version das bessere Produkt liefern kann, vorausgesetzt, der Rest des Erlebnisses ist genauso gut wie bei den kommerziellen Angeboten.
OpenClaw fühlt sich an wie Linux. Wir brauchen Apple-Erfahrung.
OpenClaw ist ein fantastisches Projekt, ich nutze es den ganzen Tag, und es ist die Inspiration für vieles, was gerade auf den Markt kommt – Muse eingeschlossen. Aber für den Durchschnittsnutzer fühlt es sich immer noch an wie Linux. Out of the box erfordert es zu viel Einrichtung, und um es richtig zu nutzen, musst du dich im Terminal wohlfühlen, Kontext und Caching verstehen und wissen, wie man Modelle konfiguriert. Für Leute wie mich ist das völlig okay. Für alle anderen ist es ein Ausschlusskriterium.
Was wir brauchen, fühlt sich an wie Apple. Du wählst ein paar Optionen, gibst eine Kreditkarte ein, und es funktioniert. Dir gehört der gesamte Stack, er ist wunderschön umgesetzt, und er wird nicht von einer einzigen Entität kontrolliert, deren Interessen vielleicht nicht mit deinen übereinstimmen.
Der Personal-AI-Stack
Hier ist der Stack, den es meiner Meinung nach braucht – bezahlt vom Nutzer statt mit seinen Daten – und wo die einzelnen Bausteine heute stehen. Deine Informationen sind nur auf dem Rechner lesbar, den du kontrollierst, und alles, was ihn verlässt, geschieht bewusst, minimal und für dich sichtbar. Nur du kannst ihn steuern und kontrollieren.
Clients. Schöne, moderne Apps auf deinem Handy und Desktop, plus die Messenger, die du ohnehin schon nutzt. Hier sind Muse und Instinct vorne und geben den Ton an. OpenClaw hat eigene Native-, Web- und Mobile-Apps, aber sie sind für Power-User gebaut – mit vielen Buttons, Funktionen und Einstellungen, statt eines fokussierten, Muse-artigen Erlebnisses.
Harness + Connectors. Der Teil, der handelt: Tools, Verbindungen zu deinen Accounts, deine Identität und Zugangsdaten, Zahlungsoptionen, was der Agent tun darf, Freigaben für alles Wichtige und ein Logbuch all seiner Aktionen. OpenClaw und Hermes leisten hier heute Pionierarbeit und haben die Architektur von Muse inspiriert. Das ist der Kern der Orchestrierung und muss dem Nutzer gehören und von ihm einsehbar sein.
Memory. Alles, was über deine Verbindungen hereinkommt (E-Mail, Kalender und der Rest), plus deine Präferenzen und das, was das System im Laufe der Zeit über dich lernt – in einer Form, die du lesen, korrigieren und mitnehmen kannst. @karpathys LLM wiki ist bisher die klarste Umsetzung davon: Das Modell fasst deine Informationen in einfachen Markdown-Dateien zusammen, hält sie aktuell, und du kannst jede Seite lesen und bearbeiten. @garrytans GBrain geht in dieselbe Richtung: derselbe Markdown-first-Ansatz, gebaut als Gedächtnis für Agenten wie OpenClaw und Hermes. Hier wächst der Wert mit der Zeit – genau deshalb muss er dir gehören.
Modelle. Ich stelle mir zwei Ebenen vor. Ein Standardmodell mit offenen Gewichten, optimiert für persönliche Agenten-Workloads, erledigt fast alles günstig innerhalb deiner Grenzen. Ein Frontier-Modell wird gezielt für Urteile auf höchstem Niveau aufgerufen (das wahrscheinlich immer einen Schritt voraus sein wird), und zwar nur mit dem Kontext, den es wirklich braucht. Meistens geht es nur um die Frage, ob überhaupt etwas getan werden muss, und ein kleines Modell kann das viel günstiger beantworten: Eine Aufschlüsselung beziffert das heute auf etwa 2 Dollar pro Monat und Nutzer, verglichen mit rund 46 Dollar bei gängigen Standardeinstellungen. Leistungsfähige kleine Open-Source-Modelle gibt es bereits; das Routing zwischen den Ebenen ist allerdings noch größtenteils Handarbeit.
Dein Rechner. Dort leben Harness, Memory und das Standardmodell: deine eigene Maschine oder eine private, gemietet von jemandem, dessen einziges Geschäft das Vermieten ist und der nicht lesen kann, was darauf liegt. Beides existiert heute, aber die private Hosting-Option ist noch für Entwickler gemacht. Eine Maschine dieser Klasse kostet etwa 10 Dollar im Monat. Es sollte so einfach sein wie bei Muse, wo jeder Nutzer seine eigene VM bekommt – nur dass diese VM dir gehört.
Was ich mir wünschen würde
An jeder Schicht arbeitet bereits jemand. Aber niemand hat sie zu etwas zusammengefügt, das funktioniert und sich anfühlt wie Muse – nur dass du eine Kreditkarte hinterlegst statt all deiner persönlichen Daten.
Das ist das Produkt, das ich will: eine produktisierte Version von OpenClaw, mit derselben Open-Source-Energie und einem einzigen Prinzip – dass die Menschen, die es nutzen, es auch besitzen. Wo OpenClaw bewusst keine Position zu Modellen, Infrastruktur oder Hosting bezieht, backt diese Version genau diese Entscheidungen ein, hält jede davon umkehrbar und setzt fokussierte, Muse-artige Oberflächen obendrauf: eine Mobile App, eine Desktop App, die Messenger, in denen die Menschen ohnehin leben.
Besitz bedeutet nicht, dass niemand Geld verdient; jemand muss es schließlich schön machen und weiterentwickeln. Es bedeutet, dass das einzige Geld, das jemand verdient, vom Nutzer kommt – und der Nutzer kann mit allem gehen: für Updates bezahlen, behalten, was du gekauft hast, und die Software (auf die gute alte Art!), die Maschine und die Modellaufrufe von Leuten kaufen, deren einziges Geschäft es ist, dir genau diese Dinge zu verkaufen.
OpenClaw hat das Fundament bereits, geleitet von @davemorin. Was uns fehlt, ist das Unternehmen. Wenn du daran baust oder weißt, wer es tut, würde ich liebend gerne von dir hören.
