Kurze Antwort: OpenClaw (formerly Clawdbot / Moltbot) delivers one of the most convincing agentic AI experiences available today, but it comes with fragile architecture, extreme token consumption, and real security tradeoffs. In real-world usage, it feels like interacting with a J.A.R.V.I.S-level assistant—until the illusion starts to crack.
OpenClaw can be powerful, but it is also complex and expensive to operate at scale. For many everyday AI tasks, GlobalGPT is a simpler and more cost-effective alternative. It gives you access to top AI models like Claude Opus 4.5, GPT 5.2, Gemini 3 Pro, and Perplexität AI from a single platform.
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Was ist Clawdbot (Moltbot) und welches Problem soll damit gelöst werden?
Clawdbot, kürzlich umbenannt in Moltbot, ist eine quelloffene, agentenbasierte KI-CLI, die großen Sprachmodellen echte Autonomie verleiht. Anstatt auf Aufforderungen zu reagieren, kann es sich selbst konfigurieren, Werkzeuge verwalten, Cron-Jobs ausführen, mit Repositories interagieren und mehrstufige Aufgaben im Laufe der Zeit ausführen.
Das Ziel ist nicht ein besserer Chat. Das Ziel ist eine KI, die handelt.
Unsere praktischen Tests haben gezeigt, dass dieses Versprechen kein Marketing-Hype ist. Wenn Clawdbot funktioniert, fühlt es sich wirklich so an, als würde man mit einem dauerhaften KI-Assistenten und nicht mit einem zustandslosen Chatbot interagieren.
Warum sich Clawdbot grundlegend von Chatbots unterscheidet
Die meisten KI-Tools arbeiten immer noch in einer Anfrage-Antwort-Schleife. Clawdbot durchbricht dieses Modell.
In meiner eigenen Anwendung war Clawdbot dazu in der Lage:
- Fragen Sie nur nach wichtigen Eingaben wie API-Schlüsseln
- Eigene Agenten und Tools konfigurieren
- Einrichten von Hintergrundaufgaben ohne manuelle Orchestrierung
- Kontext über Sitzungen hinweg beibehalten
Diese Verlagerung vom “Antworten” zum “Agieren” ist der Grund, warum viele Nutzer beschreiben, dass sich ein LLM zum ersten Mal wirklich agenturartig anfühlt.
Diese Erfahrung allein erklärt den Großteil des Hypes.
Der Zauber hat seinen Preis: Erste Anzeichen für architektonische Brüchigkeit
Auch ohne Inspektion der Codebasis werden strukturelle Probleme bei normaler Nutzung offensichtlich.
Konfiguration und Status werden an mehreren Stellen dupliziert. So sind beispielsweise Modelldefinitionen und Authentifizierungsprofile in mehr als einer Datei vorhanden, wodurch mehrere Wahrheitsquellen entstehen. Dies führt zu Konfigurationsabweichungen und unvorhersehbarem Verhalten im Laufe der Zeit.
Es ist die Art von System, bei dem die Dinge nicht funktionieren, weil die Architektur sauber ist, sondern weil ein sehr leistungsfähiges Modell ständig einen Ausgleich schafft.
Modellkonfigurationsprobleme, die Sie in der Praxis sofort bemerken
Eines der deutlichsten architektonischen Warnsignale ist die Modellauswahl.
Verwendung des /Modell habe ich versehentlich eine Modell-ID eingegeben, die es nicht geben konnte: einen anthropischen Namensraum in Verbindung mit einem Moonshot-Kimi-Modell. Das System akzeptierte es ohne Beanstandung, fügte es der Liste der verfügbaren Modelle hinzu und versuchte, es zu verwenden.
Erst später traten Misserfolge auf.
Dieses Verhalten deutet darauf hin:
- Keine Validierung auf Anbieterebene
- Keine Schemaerzwingung für Modell-IDs
- Die Annahme, dass das LLM sich selbst korrigieren wird
Für einen autonomen Agenten ist dies gefährlich. Eine ungültige Konfiguration sollte schnell scheitern. Stattdessen schiebt Clawdbot die Korrektheit auf die Argumentation, was die Verwendung von Token erhöht und die Zuverlässigkeit verringert.
Warum Claude Opus “einfach funktioniert”, wenn alles andere versagt
Nach ausgiebigem Experimentieren wird ein Muster deutlich: Claude Opus kann sich mit Brachialgewalt einen Weg durch fast jedes Chaos bahnen.
Selbst wenn die Konfiguration inkonsistent ist, die Dokumentation unvollständig ist oder die Anweisungen für die Werkzeuge nicht eindeutig sind, kann Opus in der Regel wiederhergestellt werden. Sonnet kann mit einfacheren Konfigurationen umgehen, erfordert aber strengere Vorgaben. Kleinere Modelle scheitern viel häufiger.
Ein erfahrener Nutzer schätzte, dass ein Vollzeit-Agent auf Opus-Basis realistischerweise Kosten in Höhe von $500 bis $5.000 pro Monat, je nach Tätigkeit. Damit fällt sie genau in den Bereich der “menschlichen Arbeit”.
Die Schlussfolgerung ist unbequem, aber klar: Bei der derzeitigen Zuverlässigkeit von Clawdbot geht es weniger um eine gute Architektur als vielmehr darum, das leistungsfähigste verfügbare Modell auf das Problem zu hetzen.
Warum kleinere und lokale Modelle mit Clawdbot zu kämpfen haben
Lokale Modellunterstützung gibt es, aber in der Praxis ist sie brüchig.
Mehrere Benutzer, die versuchten, Clawdbot auf lokalen GPUs auszuführen, berichteten:
- Fehlerhafte Werkzeugaufrufe
- Fehlende oder missverstandene Anweisungen
- Agenten bleiben in Schleifen hängen
Selbst relativ leistungsfähige 30B-Modelle funktionierten erst nach einer umfangreichen manuellen Bereinigung von Tools, Markdown-Anweisungen und UI-Ausgaben zuverlässig. Nach der Vereinfachung konnten sie zwar grundlegende Arbeitsabläufe bewältigen, aber keine komplexen, langwierigen Aufgaben.
Das Kernproblem ist, dass Clawdbot nicht “modellorientiert” entwickelt wurde. Es setzt eine starke Argumentation, lange Kontextfenster und eine Fehlerbehebung voraus. Kleinere Modelle scheitern nicht, weil sie schwach sind, sondern weil das System kognitiv anspruchsvoll ist.
Die wahren Kosten eines Vollzeit-KI-Agenten
Die tatsächlichen Kosten eines Vollzeit-KI-Agenten werden erst deutlich, wenn Sie ihn nicht mehr “benutzen”, sondern einfach laufen lassen.
In einem langen Test verbrannte eine einzelne Clawdbot-Instanz über 8 Millionen Token bei Claude Opus. Dies ist nicht auf eine starke Aufforderung zurückzuführen. Die meisten Token wurden im Hintergrund verbraucht, während der Agent plante, Aufgaben überprüfte und über seinen eigenen Zustand nachdachte.
Das ist der entscheidende Unterschied zur normalen Chat-Nutzung. Ein Chat-Modell kostet nur dann Geld, wenn man mit ihm spricht. Ein Agent kostet Geld die ganze Zeit.
Wohin die Token tatsächlich gehen
In der Praxis verteilen sich die Ausgaben für Token ungefähr wie folgt:
| Tätigkeit | Was der Agent tut | Auswirkungen auf die Kosten |
|---|---|---|
| Hintergrund der Argumentation | Nachdenken über die Ziele und den aktuellen Stand | Hoch |
| Herzschlag-Kontrollen | Die Frage: “Muss ich jetzt handeln?” | Mittel bis hoch |
| Cron-Job-Bewertung | Überprüfung der geplanten Aufgaben | Mittel |
| Planung der Werkzeuge | Entscheidung über die zu verwendenden Tools | Hoch |
| Fehlerbehebung | Wiederholungsversuche nach Fehlschlägen | Sehr hoch |
| Benutzeraufrufe | Direkte Anweisungen von Ihnen | Niedrig |
Mit anderen Worten: Der größte Teil der Kosten entsteht durch Denken, nicht tun.
Reale monatliche Kostenspannen
Dies sind realistische Zahlen, die auf realen Konstellationen und Berichten beruhen:
| Verwendungsmuster | Typische monatliche Kosten |
|---|---|
| Meistens untätiger Agent | ~$150 |
| Leichte tägliche Aufgaben | $300-$500 |
| Aktive Automatisierung | $800-$1.500 |
| Schwerer Opus-Agent | $2,000–$5,000 |
Ein Nutzer hat rund $5 pro Tag allein durch Heartbeat-Schleifen und geplante Prüfungen. Das allein summiert sich auf mehr als $150 pro Monat, noch bevor echte Arbeit anfällt.
Warum die Kosten so schnell wachsen
Es gibt drei Hauptgründe für die rasche Eskalation der Kosten:
- Ständiges Nachdenken
Der Agent denkt weiter, auch wenn nichts passiert. - Schwache Leitplanken
Wenn ein Werkzeug versagt oder die Konfiguration falsch ist, versucht das Modell, seinen Weg zu finden, anstatt anzuhalten. - Teure Modelle für einfache Kontrollen
Claude Opus ist ein großartiges Argumentationsinstrument, aber die wiederholte Frage “Gibt es etwas zu tun?” ist kostspielig.
Wenn etwas nicht funktioniert, gerät der Agent oft in lange Wiederholungsschleifen. Jeder erneute Versuch verbrennt mehr Token, auch wenn kein Fortschritt erzielt wird.
Wann ein Agent finanziell sinnvoll ist
Unter $500-$5.000 pro Monat, Ein Vollzeit-Opus-Agent ist keine billige Automatisierung mehr. Er steht in direkter Konkurrenz zur menschlichen Arbeitskraft.
Es macht nur Sinn, wenn:
- Der Agent ersetzt echte Ingenieurszeit
- Aufgaben werden häufig und ohne Aufsicht ausgeführt
- Menschlicher Kontextwechsel ist teuer
Wenn der Agent hauptsächlich erforscht, experimentiert oder Füllmaterial erzeugt, sind die Kosten kaum zu rechtfertigen.
Das Fazit
Beim Betrieb eines Vollzeit-KI-Agenten geht es nicht um billige Antworten. Es geht darum, für kontinuierliches Nachdenken zu bezahlen.
Im Moment ist diese Art von Intelligenz beeindruckend, aber teuer. Ohne strenge Grenzen für Schritte, Werkzeuge und Token-Budgets sind die Kosten nicht nur hoch, sondern auch unvorhersehbar.
Für die meisten Benutzer besteht die eigentliche Herausforderung nicht darin, die Agenten zum Laufen zu bringen.
Es macht sie das Geld wert.
Versteckter Tokenbrand durch Herzschläge und Cron-Jobs
Heartbeat-Aufgaben und Cron-Checks sind stille Budgetkiller.
Ein Benutzer hat etwa $5 pro Tag für die reine Auswertung von Herzschlagdaten und geplanten Aufgaben. Über einen Monat hinweg summiert sich das schnell, noch bevor eine sinnvolle Arbeit beginnt.
Ohne harte Grenzen für:
- Maximale Argumentationsschritte
- Werkzeugaufrufe zählen
- Token-Budgets
wird der Agent die Schleife munter weiterlaufen lassen. Das ist kein Fehler. Es ist das natürliche Ergebnis, wenn man einem Modell Autonomie ohne strenge wirtschaftliche Zwänge gibt.
Sicherheitsrisiken und warum Einwegumgebungen obligatorisch sind
Während der Tests und Diskussionen wurden wiederholt Sicherheitsbedenken geäußert.
Das System:
- Führt Shell-Befehle aus
- Ändert Repositories
- Verwaltet Berechtigungsnachweise
- Entwickelt seinen eigenen Code
Sicherheitsprobleme traten bei den Praxistests fast sofort auf.
In einem kontrollierten Test habe ich Clawdbot Zugriff auf ein Postfach gegeben und ihn gebeten, bei der “Verarbeitung von E-Mails” zu helfen. Dann schickte ich eine einzige, sorgfältig formulierte E-Mail an diesen Posteingang. Die Nachricht verwischte die Grenze zwischen Anweisung und Inhalt. Innerhalb von Sekunden las der Agent mehrere nicht zusammenhängende E-Mails und leitete sie an eine in der Nachricht eingebettete externe Adresse weiter. Es waren keine Exploits im Spiel. Keine Schadsoftware. Nur einfache Sprache.
Dabei wurde eines sehr deutlich: Das System kann nicht zuverlässig feststellen, wer Anweisungen gibt. Jeder Inhalt, den es liest, kann zu einer Anweisung werden. E-Mails, Webseiten, Chat-Nachrichten und Dokumente fallen alle in diese Kategorie. Sobald die externe Kommunikation aktiviert ist, wird die Datenexfiltration trivial.
Das Risiko wächst schnell, je nachdem, was das System tun darf. In meiner Konfiguration konnte Clawdbot Shell-Befehle ausführen, Repositories ändern, Anmeldeinformationen verwalten und seinen eigenen Code aktualisieren. Eine einzige falsche Eingabeaufforderung oder ein halluzinierter “Aufräumschritt” könnte Dateien löschen, Geheimnisse preisgeben oder die Umgebung zerstören. Dies ist nicht nur theoretisch. Mehrere Benutzer berichteten, dass sie das Tool vollständig deinstalliert haben, nachdem sie festgestellt hatten, dass es sich wie ein chatgesteuertes sudo verhält.
Ich habe auch verschiedene Bereitstellungsmodelle getestet. Der Betrieb auf Bare Metal oder einem privaten Rechner fühlte sich fast sofort unsicher an. Das Verschieben auf eine dedizierte VM oder einen kostengünstigen VPS half, aber nur, weil es den Explosionsradius begrenzte. Nichts hat den Missbrauch wirklich verhindert. Es machte einen Ausfall nur weniger teuer.
Das sicherste Muster, das ich gefunden habe, ist die Annahme eines Kompromisses als Standard. Jede Instanz sollte wegwerfbar sein. Keine persönliche E-Mail. Keine echten Anmeldedaten. Kein Zugang zu wichtigen Repositories. Einige Einrichtungen gingen noch weiter, indem sie ausgehende E-Mails vollständig blockierten und alle Nachrichten an eine einzige kontrollierte Adresse weiterleiteten. Andere verwendeten strenge Whitelists oder manuelle Genehmigungsschritte vor jeder externen Aktion.
Diese Beschränkungen schränken die Möglichkeiten des Agenten ein, sind aber notwendig. Ohne feste Berechtigungsgrenzen, Sandboxing und Isolierung ist Clawdbot nicht für vertrauenswürdige oder Produktionsumgebungen geeignet. Behandeln Sie ihn wie einen nicht vertrauenswürdigen Prozess, nicht wie einen digitalen Mitarbeiter. Wenn er kaputt geht, undicht wird oder sich selbst löscht, sollte das System billig und leicht zu entsorgen sein.
Ist Clawdbot nur ein Wrapper? Ein Vergleich mit n8n und Cron
Aus rein technischer Sicht kann das meiste, was Clawdbot tut, mit bestehenden Tools wie Cron-Jobs, n8n-Workflows und Messaging-Integrationen repliziert werden.
Der Unterschied ist nicht die Fähigkeit, sondern Integrationskosten.
Clawdbot beseitigt Reibungsverluste bei der Einrichtung. Sie verkabeln keine Pipelines. Sie beschreiben Ihre Absicht. Für Nicht-Ingenieure oder zeitlich eingeschränkte Benutzer ist das wichtiger als architektonische Reinheit.
Reale Anwendungsfälle, die in der Praxis tatsächlich Sinn machen
Ein Arbeitsablauf aus meiner eigenen Nutzung zeigt, wo Clawdbot glänzt.
Ich wollte eine bestehende Heimautomatisierungskonfiguration anpassen. Anstatt einen Laptop zu öffnen, schickte ich eine kurze Nachricht. Der Agent:
- Klonen Sie das entsprechende Repository
- Die richtige Automatisierungsdatei gefunden
- Die Änderung wurde vorgenommen
- Eröffnete eine Pull-Anfrage
- Wartete auf die Zulassung durch Menschen
Nichts ist hier manuell unmöglich. Was wertvoll ist, ist, dass es ohne Kontextwechsel passiert.
In diesen Fällen verhält sich Clawdbot weniger wie ein Chatbot und mehr wie ein Junior-Ingenieur, der die mühsamen Aufgaben übernimmt.
Das Kernproblem: KI-gestützte Produkte auf der Suche nach Problemen
Viele Kritikpunkte an Clawdbot sind berechtigt.
Ein großer Teil der Agenten-Workflows automatisiert Aufgaben, die ein Mensch schneller erledigen könnte, ohne Tausende von Token zu verbrauchen. In diesen Fällen verursacht der Agent zusätzliche Kosten, ohne den Nutzen zu erhöhen.
Dies spiegelt ein allgemeines Problem der KI wider: Die Faszination für Fähigkeiten kommt oft vor der Identifizierung eines echten Problems, das es zu lösen gilt.
Warum es sich lohnt, Clawdbot als Open-Source-Projekt zu studieren
Trotz all seiner Schwächen ist Clawdbot wichtig.
Es zeigt, was passiert, wenn Autonomie, Werkzeuge, Gedächtnis und Verstand in einem einzigen System aufeinandertreffen. Abspaltungen, Nachahmungen und Verfeinerungen sind unvermeidlich. Die aktuelle Implementierung wird vielleicht nicht überleben, aber die Ideen schon.
Viele einflussreiche Werkzeuge sehen anfangs grob aus. Was zählt, ist die Richtung.
Wohin sich die agentenbasierte KI tatsächlich entwickelt
Der vielversprechendste Weg in die Zukunft ist die Hybridtechnik.
Lokale oder kleinere Modelle übernehmen die Kontextverwaltung und Routineprüfungen. Teure Modelle wie Claude Opus werden nur für komplexe Überlegungen oder Entscheidungen mit großer Tragweite herangezogen.
Clawdbot deutet auf diese Zukunft hin, auch wenn es sie noch nicht sauber implementiert.
Abschließendes Urteil: Sollten Sie Clawdbot verwenden?
Der Einsatz von Clawdbot lohnt sich, wenn:
- Sie wollen die Zukunft der agentenbasierten KI verstehen
- Sie sind bereit, mit Kosten und Instabilität zu experimentieren
- Sie betrachten es als Lernmittel, nicht als Infrastruktur
Es lohnt sich nicht, sie zu verwenden, wenn:
- Sie brauchen vorhersehbare Kosten
- Sie benötigen starke Sicherheitsgarantien
- Sie haben bereits saubere Automatisierungspipelines
Wenn es funktioniert, fühlt es sich an wie die Zukunft.
Wenn das nicht der Fall ist, wird man daran erinnert, wie früh wir noch stehen.
Genau diese Spannung ist es, die Clawdbot so faszinierend macht - und warum man sich ihm mit offenen Augen nähern sollte.
