LONDON (IT BOLTWISE) – Block macht die Desktop-Anwendung Berd Open Source und stellt sie der Community zum Prüfen, Nutzen und Anpassen bereit. Berd soll KI-Agenten greifbarer machen, indem es ihnen über visuelle Identitäten und funktionale Konfiguration „Character“ gibt. Die App bündelt Projekte, Kontext, Sitzungen, Agenten, Skills und Tools in einer persistenten Arbeitsumgebung. Damit adressiert Block vor allem das Problem fragmentierter Agent-Workflows, die bisher viel technische Vorarbeit verlangen.
Block stellt mit Berd eine neue Open-Source-Desktop-Anwendung bereit, die Entwickler und Teams beim Arbeiten mit KI-Agenten über Projekte hinweg unterstützen soll. Der Ausgangspunkt ist dabei weniger ein weiteres Modell-Rennen als vielmehr die Frage, wie sich eine Aufgabe mit Agenten so strukturieren lässt, dass sie nicht nach jedem Wechsel zwischen Tools, Skills und Modellvarianten neu erfunden werden muss. Berd ist als konsistente Oberfläche gedacht, die Agent-Workflows zusammenführt: Gespräche, Dateien, Ordner, Anweisungen, Agenten und Skills landen in persistenten Projekten statt in losen Experimenten. Für Anwender heißt das konkret: Wer mit wiederkehrenden Mustern arbeitet, kann diese als wiederholbares Arbeitssetup aufsetzen und später wieder aufrufen.
Technisch knüpft Berd an das Agenten-Framework goose an, das Block bereits 2025 als Open Source vorgestellt hat. goose verbindet Sprachmodelle über eine offene, modulare Architektur mit Tools und Aktionen in der realen Welt. Durch diese Aufteilung bleibt goose das „Agent-Runtime“-Fundament, während Berd die Desktop-Erfahrung fokussiert: Projekte, Kontextverwaltung, Sessions, Agenten-Definitionen und Konfiguration werden in der App organisiert, während die eigentliche Agent-Loop in goose läuft. Berd kommuniziert dabei über das „Agent Client Protocol“ mit goose. Genau diese Trennung ist ein wichtiger Entwurfsentscheid: Statt jede Oberfläche neu zu verkabeln, kann man die Desktop-Schicht austauschen oder weiterentwickeln, ohne den darunterliegenden Agent-Mechanismus komplett neu zu bauen.
Im Kern argumentiert Block, dass viele KI-Agenten-Interfaces derzeit bei einem leeren Prompt-Feld beginnen. Das Modell mag zwar leistungsfähig sein, aber das Produkt macht kaum sichtbar, wie der Agent konfiguriert ist, welcher Kontext aktiv ist und welche Tools überhaupt zur Verfügung stehen. Berd begegnet dem mit einem Ansatz, der „Character“ sowohl visuell als auch funktional macht. Dabei sollen unterschiedliche Agenten auch optisch unterscheidbar sein, weil ihre Konfigurationen tatsächlich unterschiedlich sind. Benutzer können etwa mit Berd einen Agenten starten, sehen sofort, welche Kontextbestandteile und Tools aktiv sind, und anschließend mehr Struktur hinzufügen. Für die Praxis bedeutet das: Statt nur „einen Chat“ zu führen, gestaltet man einen Agenten so, dass er für wiederkehrende Aufgaben verständlich bleibt – vom Planen einer Reise bis zur Vorbereitung alltäglicher Einkaufsentscheidungen.
Damit das nicht bei Prototypen stehen bleibt, setzt Block auf wiedererkennbare, „animierte Charakter“-Collections. Als Beispiel nennt das Unternehmen die eigenen „Gloopies“ als ein Flaggschiff-Set. Die Idee dahinter ist nicht bloß ein spielerischer Look, sondern die Übersetzung abstrakter Konfigurationen in ein visuell erfassbares Identitätsmodell: Rolle, Skills und Tools sollen in der App erkennbar werden, bevor man sich in Details vertieft. Block betont außerdem den Nutzen beim Erstellen eigener Agenten: Nutzer sollen custom agents per Chat erstellen können, auch ohne tiefes Vorwissen über jede technische Einzelkomponente. Diese „Annäherung über Design“ folgt einem Grundgedanken, den Block bereits bei anderen Produktbereichen verfolgt hat – dort etwa, wo Gestaltung geholfen hat, Technologiekomponenten aus dem Verborgenen zu holen und für Nutzer erfahrbar zu machen.
Die Entwicklung von Berd nimmt dabei ausdrücklich Bezug auf den Weg von goose und auf Block’ spätere Positionierung in der Agenten-Ökosystemisierung. goose wurde laut Darstellung 2025 im Rahmen von Block’ Open-Source-Initiativen gestartet; später schloss sich Block im Dezember 2025 dem Aufbau der „Agentic AI Foundation“ unter dem Dach der Linux Foundation an. Außerdem habe Block goose zu dieser Foundation beigetragen, um dem Framework einen vendor-neutralen Platz neben dem Model Context Protocol und AGENTS.md zu geben. Für Berd heißt das: Die App soll nicht an eine einzelne Anbieterlandschaft gekoppelt sein, sondern ein konsistentes Desktop-Umfeld bieten, das sich mit offenen Protokollen und Standards weiterverfolgen lässt. Diese Interoperabilität ist gerade für Organisationen entscheidend, die mit mehreren Modellen und Integrationen arbeiten – und deren Teams nicht jedes Mal neue Konfigurationspfade und Dokumentationsberge aufbauen wollen.
Abseits der Einzelarbeit erweitert Block das Thema „Arbeitsraum“ mit dem Projekt Buzz. Berd adressiert die Phase, in der man allein recherchiert, experimentiert, Kontext sammelt und einen Entwurf vorbereitet, der später geteilt oder erklärt werden muss. Buzz soll dann dort ansetzen, wo Agentenarbeit kollaborativ wird: In einem offenen Workspace arbeiten Menschen und Agenten in gemeinsamen Räumen, und der Community-Relay kontrolliert dabei den Modus der Zusammenarbeit. Dabei erhalten Personen und Agenten eigene Identitäten und nehmen an denselben Gesprächen teil, während gleichzeitig ein durchsuchbarer gemeinsamer Verlauf entsteht. Block verknüpft damit die Lernkurve aus Berd – private Räume, haltbarer Kontext, wiedererkennbare Agent-Identitäten, wiederverwendbare Skills, sichtbare Konfiguration sowie bessere Transparenz darüber, welcher Kontext, welche Tools und welche Fähigkeiten ein Agent konkret hat. Die Richtung ist klar: Start allein, später multiplayer – ohne dass die grundlegende Logik der Agenten-Identität und der Konfigurationssichtlichkeit verloren geht.
Für Unternehmen ist daran vor allem relevant, dass Berd das „Konfigurationswissen“ eines Agenten in eine wiederholbare Artefakt-Form übersetzt. Das erleichtert nicht nur das Onboarding in Teams, sondern auch das spätere Auditieren von Entscheidungen im Sinne von „wie wurde die Aufgabe zusammengestellt“. Wer aktuell mit fragmentierten Agenten-Interfaces arbeitet, kennt das Problem: Kontext geht zwischen Tools verloren oder wird jedes Mal neu modelliert, und die gleiche Aufgabe produziert je nach Setup andere Ergebnisse. Berd setzt dem eine Desktop-Schicht entgegen, die Agentenarbeit über Sessions hinweg ordnen soll. Gleichzeitig bleibt Berd durch die Kopplung an goose und das Agent Client Protocol erweiterbar, sodass sich neue Tool-Kataloge, Skill-Mechaniken oder Agent-Loop-Varianten integrieren lassen, ohne die komplette Nutzeroberfläche neu zu erfinden.
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