LONDON (IT BOLTWISE) – OpenClaw bringt mit Version 2.0 den bislang größten Umbau seines Open-Source-Agenten an den Start. Das Update kombiniert eine neu gebaute Browser-Oberfläche mit schnellerem Setup, indem es bestehende Abos, API-Keys und lokal laufende Modelle direkt in die Erstkonfiguration übernimmt. Gleichzeitig wandern Sitzungen wahlweise auf gekoppelte Geräte oder Cloud-Worker, während eine Fortschrittskarte den Status auch nach dem Neuladen sichtbar macht. Beim Thema Sicherheit führt OpenClaw außerdem maskierte Eingaben und Freigaben für wiederkehrende Aufgaben ein.
Mit OpenClaw 2.0 rückt ein Open-Source-Agent stärker in Richtung „dauerhaft nutzbar“ statt „installieren, konfigurieren, ausprobieren“. Laut Projektangaben steckt in dem Release mehr als 16.000 Pull Requests von 933 Mitwirkenden; 569 davon seien erstmals erfolgt. Das Team ordnet die Entwicklung damit nicht als kleine Iteration ein, sondern als breiten Umbau, der praktisch alle Teile der Software berührt – von Installation und Messaging über Memory und Skills bis zu Browser- und Native-Apps, Plugins und den Sicherheitsmechanismen.
Der auffälligste Einstiegseffekt kommt direkt beim Setup. OpenClaw durchsucht beim ersten Start, was auf dem Rechner bereits vorhanden ist: bestehende ChatGPT- oder Claude-Abos, API-Keys sowie lokal laufende Modelle über Ollama oder LM Studio. Dadurch entfällt ein Teil der Konfiguration, der Rest wird aus dem Ersteinrichtungsprozess herausgelöst – so soll die erste Konversation schneller starten, während die restliche Ausrichtung anschließend im Gespräch „fertig eingerichtet“ werden kann. Vor dem Speichern prüft das System zudem, ob der gewählte Modellzugang tatsächlich antwortet, was typische Frustmomente reduziert, wenn Keys ablaufen oder ein Modell nicht erreichbar ist.
Auch die Browser-Oberfläche wurde neu aufgebaut und setzt die Konversation klar in den Mittelpunkt. Wie bei ChatGPT oder Gemini findet die Nutzerführung über eine Seitenleiste zur Navigation statt; Dateien, Git-Änderungen und der integrierte Browser lassen sich als Panels neben dem Chat geöffnet halten. Zusätzlich unterstützt das Frontend Markdown-Rendering während des Streamings, eine Diktierfunktion und Funktionen, mit denen bereits abgeschickte Folgenachrichten nachträglich umsortiert werden können. Daneben gibt es einen Nebenstrang-Modus, der Zwischenfragen ermöglicht, ohne dass die laufende Aufgabe komplett unterbrochen wird.
Unter der Haube verschiebt OpenClaw den Umgang mit Sitzungsverläufen von dateibasierter Ablage hin zu einer SQLite-Datenbank. Das beschleunigt das Laden der Historie, bringt aber auch einen praktischen Hinweis für Betreiber: Für ein Downgrade auf ältere Versionen ist ein Backup notwendig, weil das Datenmodell dann nicht mehr kompatibel ist. Auf derselben Basis liefert OpenClaw eine Volltextsuche über zurückliegende Konversationen, die Treffer nicht nur als Liste ausgibt, sondern samt umgebendem Nachrichtenverlauf öffnet. Dazu kommt die direkte Verwaltung von MCP-Servern in den Einstellungen inklusive Steuerung, welche Werkzeuge in welcher Sitzung verfügbar sind.
Architektonisch besonders relevant ist die neue Möglichkeit, Sitzungen das eigene Gerät verlassen zu lassen. OpenClaw kann auf gekoppelten Geräten oder auf Cloud-Workern laufen, wobei der Arbeitsbereich „mitwandert“. Praktisch heißt das: Bereits warmgelaufene Maschinen und vorbereitete Projekt-Seeds lassen sich für spätere Cloud-Sitzungen wiederverwenden, was die typischen Startkosten – etwa für Model-Initialisierung oder Projektaufbau – spürbar reduziert. Um dabei nachvollziehbar zu halten, was der Agent gerade tut, führt das Projekt eine dauerhafte Fortschrittskarte ein, die auch über ein Neuladen des Tabs oder der Seite hinweg funktioniert; sichtbar werden die Aktivitäten von Subagenten und die anwachsenden Änderungen im Web-Client sowie in den nativen Apps.
Während OpenClaw früher eher „linear“ wirkende Workflows begünstigte, setzt das Update bei der Interaktion auf strukturierte Rückfragen und interaktive UI-Elemente. Der Agent kann nun Rückfragen in Form von Karten im Web- und Native-Client stellen, sie ergänzt um Buttons in Messenger-Diensten oder klassische Freitextfelder – inklusive expliziter Skip-Option, wenn eine vorgeschlagene Aktion nicht benötigt wird. Neu sind außerdem Chat-Widgets, die sich an Session-Dashboards anheften lassen. Solche Widgets können Aktionen oder gezielt Netzwerkziele freigeben; gerenderte Ansichten lassen sich als Bild exportieren, und Medien bleiben über Upload, generierte Antworten, Wiedergabe und spätere Neuladungen hinweg mit der Konversation verknüpft.
Beim Sicherheitskonzept geht OpenClaw an mehreren Stellen über „Best Effort“ hinaus. Benötigt der Agent ein Passwort oder einen Schlüssel, fordert er die Eingabe maskiert an, sodass der Wert nicht im Chatverlauf oder im Modellkontext landet. Optional begrenzt zudem ein Proxy, an welche Ziele geschützte Geheimnisse überhaupt eingesetzt werden dürfen. Auch bei Automatisierungen greift ein ähnliches Prinzip: Eine Berechtigung wird einmalig für einen exakt definierten Vorgang erteilt, ist später einsehbar und widerrufbar, und sobald sich Auftrag oder Operation ändern, ist eine neue Freigabe nötig. Für mobilen Zugriff unterscheidet die Software zwischen eingeschränktem und vollem Zugang, LAN-Verbindungen müssen explizit gepinnt werden, und frische Installationen blockieren ein nicht authentifiziertes Gateway im Netzwerk. Die Release Notes sollen alle Details dazu bündeln.
Damit trifft OpenClaw 2.0 in einen Markt, der sich parallel stark verlagert: Hermes Agent von Nous Research positioniert sich ebenfalls im Open-Source-Umfeld, setzt aber auf eine Python-Laufzeit pro Aufgabe, arbeitet direkt im Projektverzeichnis und lässt sich auf einem VPS oder serverless betreiben. In Vergleichstests wird Hermes vor allem beim Gedächtnis stark eingeschätzt, während OpenClaw mit über 20 angebundenen Nachrichtendiensten sowie dem Skill-Marktplatz ClawHub sichtbar breiter in die Kommunikationskanäle geht. Daneben zielen Orchestrator-Ansätze wie Paperclip oder Frameworks wie LangGraph, AutoGen und CrewAI stärker auf Multi-Agenten-Szenarien und Entwicklerteams. Auf der Plattformseite bringen große Anbieter ebenfalls eigene Agenten-Workflows mit: OpenAI setzt mit „ChatGPT Work“ auf Aufgabenabwicklung über Apps und Dateien hinweg samt Governance-Funktionen, während OpenClaw stärker bei lokalem Betrieb und Messenger-basiertem Zugriff bleibt. Unabhängig davon verschwimmt die Trennlinie zunehmend – genau weil OpenClaw 2.0 Sitzungen nun auch in die Cloud auslagern kann, rückt es funktional näher an die Logik „umfassender Arbeitsagenten“ heran, ohne den ursprünglichen Offline-Charakter vollständig aufzugeben.
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