25. September 2026
DE
30. August 2026 · Von YasKad
tinyhumansai/openhuman

OpenHuman: ein lokales Gehirn, ein Flotten-Orchestrator und ein Tiefenrechercheur

tinyhumansai/openhuman · 40.103★ · 3.953 forks

Alles Wissenswerte zu tinyhumansai/openhuman: ein local-first persönlicher KI-Agent in Rust und React (Tauri/CEF), der ein dauerhaftes Gedächtnis der Nutzerdaten aufbaut, Agentenflotten über verifizierbare Graphen orchestriert und Aufgaben über vom Agenten selbst vorgeschlagene visuelle Workflows automatisiert.

Was OpenHuman ist

OpenHuman ist eine Open-Source-Desktopanwendung, die die Organisation tinyhumansai als «deine persönliche KI-Superintelligenz» beschreibt. Es ist kein Sprachmodell und kein Inferenzserver, sondern ein Agenten-Harness mit eigenem Kern, einer identitätsstiftenden Benutzeroberfläche (Maskottchen, Themes, Stimme) und einem optionalen Abonnement, das Modelle, Suche und Medienerzeugung bündelt.

Das README fasst es als drei Dinge zusammen: ein Gehirn, das ein lokales, dauerhaftes Gedächtnis der Welt des Nutzers aufbaut; ein Orchestrator, der Agentenflotten über dauerhafte Graphen (durable graphs) ausführt; und ein Tiefenrechercheur, der die Daten des Nutzers und das Web durchforstet, bevor die Frage überhaupt fertig formuliert ist. Das Projekt bezeichnet sich explizit als frühe Beta («Expect rough edges») und grenzt sich von AGI ab: «OpenHuman is not AGI. But it is a meaningful architectural step closer, with better memory, better orchestration, and better tooling.»

Der Kern ist in Rust geschrieben (60 % des Codes, einschließlich der Binärdatei openhuman-core und der JSON-RPC-Oberfläche), die Oberfläche in TypeScript/React über einer Tauri-mit-CEF-Shell (Chromium Embedded Framework). Das Repository enthält 53 Seiten GitBook-Dokumentation, README-Übersetzungen ins Chinesische, Japanische, Koreanische, Deutsche und Urdu sowie eine eigene Discord- und Subreddit-Community.

Der Ursprung: «We are killing OpenClaw»

Das Repository wurde am 18. Februar 2026 von der Organisation tinyhumansai angelegt, und der erste Release-Tag (v0.49.32) erschien am 31. März 2026. Das öffentliche Gesicht des Projekts ist Steven Enamakel (senamakel), Ersteller und wichtigster Beitragender (6.589 Beiträge laut API), auf seinem GitHub-Profil als Teil von @tinyhumansai ausgewiesen.

Der Launch geschah mit einer bewussten Provokation. Am 20. April 2026 veröffentlichte Enamakel auf X den Eröffnungstweet: «We are killing OpenClaw. Introducing OpenHuman, a self-learning AI with memory that gets better the more you use it. Comment “Openhuman” and I’ll send the download link». OpenClaw ist der derzeit populärste quelloffene persönliche Agent (siehe die Vergleichstabelle weiter unten); die Ankündigung nannte ihn frontal als zu stürzenden Rivalen, und der offizielle YouTube-Kanal des Projekts betitelte am selben Tag ein Video mit «We killed OpenClaw.» (~3.757 Aufrufe). Die Marketingstrategie war direkte Konfrontation mit dem De-facto-Standard der Branche, keine technische Ankündigung.

Das README behauptet, «innerhalb einer Woche nach dem Launch wurde OpenHuman neun Tage in Folge das Nummer-eins-trendige Repository auf GitHub». Diese Zahl ist eine Angabe des Projekts selbst (nicht unabhängig verifiziert); der auf der offiziellen Website zitierte Tweet eines Nutzers (slash1s) behauptet, es habe «über Nacht Platz 7 im Trending erreicht», was darauf hindeutet, dass der Trending-Höhepunkt real war, auch wenn die genauen Zahlen mit den verfügbaren Quellen nicht verifizierbar sind.

Der ideologische Faden des Gedächtnisdesigns stammt von Andrej Karpathy: Karpathys Tweet «LLM Knowledge Bases» vom 2. April 2026 (60.887 Likes, 7.388 Retweets, abgerufen über fxtwitter) beschreibt seine Praxis, LLMs zum Aufbau persönlicher Markdown-Wissensdatenbanken zu nutzen. OpenHuman präsentiert sich explizit als die «Karpathy-artige Superintelligenzschicht für deine KI-Agenten», und sein Gedächtnis (bewertete Markdown-Bäume in SQLite, gespiegelt als Obsidian-Vault) ist die Umsetzung dieses Rezepts. Ein Drittanbieter-Video mit dem Titel «The Karpathy-Style Super Intelligence Layer for your AI Agents (OpenHuman)» (Build Things With AI, ~3.483 Aufrufe) nutzt genau diese Verbindung als Aufhänger.

Philosophie und Prinzipien

Die im README und der offiziellen Dokumentation verifizierbaren Prinzipien:

  • Local-first: Daten werden auf der Maschine des Nutzers komprimiert und in SQLite gespeichert, «keine Black-Box-Vektorsuppe». Das README verlinkt direkt auf das Obsidian-Vault als Beleg dafür, dass das Gedächtnis menschenlesbar und -editierbar ist.
  • Dauerhaftes Gedächtnis als Kernvorteil: Die These lautet, «die meisten Agenten starten kalt» und brauchen Tage oder Wochen, bis sie nützlich werden; OpenHuman vermarktet sich als der erste Harness, der «dich in Minuten kennt, nicht in Wochen», dank des 20-Minuten-Auto-Fetch und der Memory Trees.
  • UI-first und menschlich: «einen funktionierenden Agenten in wenigen Klicks installieren, ohne Konfigurationsdateien oder Terminal». Das Maskottchen, das spricht, reagiert und sich an den Nutzer erinnert, ist ein erstklassiges Merkmal, kein Beiwerk.
  • Datenschutz mit Schalter: Der Privacy Mode ist «ein Umschalter, und keine Inferenz verlässt deine Maschine, durchgesetzt im Rust-Kern», mit auf dem Gerät verschlüsselten Daten, Geheimnissen im Keyring des Betriebssystems, einem Freigabe-Gate und optionalem Sandboxing.
  • Orchestrator, kein Chatbot: Statt einer Ein-Agent-Schleife führt OpenHuman Graphen mit Checkpoints aus, die für Menschen pausiert werden können, Neustarts überstehen und fortgesetzt werden können; Unteragenten reichen bis zu drei Ebenen tief; feststeckende liefern Ursachenberichte zurück.
  • Ein Abonnement, kein Käfig: Das Modell-Routing wählt je nach Arbeitslast das passende LLM über einem Abonnement, erlaubt aber, jede Aufgabe auf eigene Schlüssel oder ein lokales Ollama-Modell umzuleiten, wobei sich alle drei Modi beliebig mischen lassen.
  • Anbieter-Zersplitterung minimieren: Gegenüber dem «bring-your-own-everything»-Ansatz von OpenClaw und Hermes bündelt OpenHuman Suche (Exa), Modelle, Bild-/Videoerzeugung und 17 Messaging-Kanäle in einem einzigen Konto.

Wie es funktioniert

Die dokumentierte Architektur (GitBook, Seiten developing/architecture und developing/architecture/agent-harness) gliedert sich in Schichten:

  1. Rust-Kern (openhuman-core): ein JSON-RPC-Prozess auf dem lokalen Port 7788 per Default; führt Gedächtnis, Orchestrierung, native Tools und Privacy Mode aus.

OpenHumans Rust-Kern läuft als sicherer lokaler JSON-RPC-Dienst auf Port 7788, verbunden mit der Tauri/CEF-Desktop-Shell

  1. Desktop-Shell (Tauri + CEF): ein React-Frontend, das mit dem Kern spricht; es gibt auch einen «Child»-Modus, in dem die Shell das Token des eingebetteten Kerns verwaltet.
  2. Das Gehirn: Memory Tree komprimiert Dokumente, E-Mails und Chats zu bewerteten Markdown-Bäumen, die in SQLite gespeichert werden; Obsidian Wiki spiegelt diese Bäume als editierbares Vault; Auto-fetch verbindet über 100 OAuth-Integrationen und speist das Gehirn alle 20 Minuten; TokenJuice komprimiert die Ausgabe von Tools, bevor sie das Modell erreicht («bis zu 80 % weniger Tokens, gleiche Information»).

Memory Tree: ein local-first Gedächtnisbaum, der aus einer SQLite-Datenbank wächst, mit einem editierbaren Obsidian-Vault daneben

  1. Der Orchestrator: tinyagents (ein Schwester-Open-Source-Repository) führt Runden als Graphen mit Checkpoints aus; tinyflows führt dauerhafte Workflows aus; ein «stets aktives geteiltes Gehirn» kombiniert einen schnellen Triage-Agenten (reflex) mit einem tiefen Denkkern, der an Arbeitsflotten delegiert wird, gesteuert von einem «Unterbewusstsein».

Eine über dauerhafte Graphen orchestrierte Agentenflotte, mit Checkpoints, menschlichen Freigabe-Gates und drei Ebenen rekursiver Delegation

  1. Der Rechercheur: von Exa verwaltete Websuche, im Abonnement enthalten (oder mit eigenem Schlüssel), ein Scraper, ein echter Browser, native In-Prozess-Sprache mit Whisper, Bilderzeugung (Seedream/SeedEdit) und Video (Seedance/Veo).

Ein Tiefenrechercheur durchsucht lokale Daten, das Web und Echtzeitquellen, bevor der Nutzer die Frage fertig formuliert hat

  1. Kanäle: 17 Messaging-Kanäle (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, iMessage…) plus native E-Mail (IMAP IDLE + SMTP). Die Dokumentation listet zudem die Fähigkeit, Meet-/Zoom-/Teams-/Webex-Meetings mit Stimme und Live-Transkription beizutreten (eine README-Behauptung).
  2. Agentenökonomie: Ein @handle auf tiny.place ermöglicht agentenübergreifende Orchestrierung, verschlüsselt mit dem Signal-Protokoll, mit Belohnungen und Handel in USDC über x402; «Schlüssel berühren nie die Festplatte».

Eine kosmische Karte des tinyhumansai-Ökosystems: vernetzte Repositories und eine soziale Agentenökonomie mit verschlüsseltem Austausch und USDC-Wert

Die Workflows sind das Merkmal, das das Produkt in der Praxis am stärksten differenziert: Der Agent schlägt die Automatisierung vor, der Nutzer prüft sie auf einem visuellen Canvas und speichert sie; gespeicherte Flows sind dauerhaft, werden per Zeitplan, Webhook oder Kanalereignis ausgelöst, überstehen Neustarts und unterwerfen Seiteneffekte einer menschlichen Freigabe.

Ein visueller Workflow-Canvas, auf dem der Agent die Automatisierung vorschlägt und der Nutzer sie prüft, umordnet und vor dem Speichern freigibt

Das Ökosystem

Repositories der tinyhumansai-Organisation

Die GitHub-API liefert 41 öffentliche Repositories in der Organisation. Die relevantesten nach Sternen (gemessen am 30. August 2026):

RepositorySterneForksRolle
tinyhumansai/openhuman38.8753.817Hauptprodukt
tinyhumansai/tinycortex24939«Das schnellste KI-Gedächtnismodell — dein zweites Gehirn»
tinyhumansai/tiny.place13127«Eine soziale Ökonomie für autonome KI-Agenten»
tinyhumansai/opencompany9835«Führe ein Milliarden-Dollar-Startup mit nur einer Person. Dein gesamtes Unternehmen, geführt von OpenHuman»
tinyhumansai/tinyagents4614Ein rekursiver LLM-Harness (RLM) in Rust; Basis der Graphen des Orchestrators
tinyhumansai/tinyflows3115«Open-Source-agentische Workflows, gebaut mit Rust»
tinyhumansai/tinyjuice137«Ein saftiger Token-Kompressionsalgorithmus. Komprimiert bis zu 95 % der Tokens verlustfrei»
tinyhumansai/medulla101«Verwaltet bis zu 1.000 Agenten mit Automatisierungen und Flows»
tinyhumansai/tauri-cef911Ein Tauri-Build mit CEF für Desktop-Apps, die «kleiner, schneller und sicherer» sind
tinyhumansai/constitution63«Die Verfassung für alle KI-Agenten»
tinyhumansai/skill-registry66Agent-Skills-Registry für OpenHuman (ein index.json-Katalog installierbarer SKILL.md-Skills)
tinyhumansai/tinymemory69Ein agentenfähiges Gedächtnissystem
tinyhumansai/tinychannels58«Jeder Messaging-Kanal für OpenHuman»

Der Rest der Organisation (tinybus, tinydocs, tinyvoice, tinydesktop, tinywallet, tinybox, portal, tinymcp, tinyworkspaces, tinyhosts, tinyruntime*, tinyskills, tinybrowser, tinyloops, tinytools, tinysweeper, mascots, whisper-rs-sys, homebrew-core, plugins-workspace, sdk, rust-template, .github) liegt zwischen 0 und 2 Sternen und rundet den internen Stack ab: Bus-Messaging, eingebettete Python/Node-Runtimes, ein Rust-MCP-Loader, eine Web3-Wallet für Agenten und Maskottchen-Assets der Community (Rive-Dateien).

CONTRIBUTING.md erwähnt zudem tinyhumansai/openhuman-skills als das Repository, in dem Skills entwickelt werden (das Haupt-Repo konsumiert Bundles, die von GitHub oder einem lokalen Pfad gebaut werden); dieses Repository liefert bei API-Abfrage einen 404, sein Status ist daher unverifiziert (es könnte privat sein oder umbenannt worden sein).

Forks, Ableger und von der Community inspirierte Projekte

Die GitHub-Suche (30. August 2026) findet:

  • mwakidenis/openhuman (18 Sterne, ein Fork): beschrieben als «Your Personal AI super intelligence. Private, Simple and extremely powerful» — der am höchsten bewertete inoffizielle Fork, der gefunden wurde.
  • ZOROZ22/benthon-openhuman-core (0 Sterne): «Benthon-Fork von OpenHuman (GPL-3.0) — local-first Gedächtnis + Agentenkern, unbranded…».
  • vincentwi/hermes-memory-tree (1 Stern) und wisecoach/hermes-memory-tree (0): «ein von OpenHuman inspiriertes Gedächtnissystem für Hermes Agent — 6-stufige asynchrone Pipeline, 7…». Das zweite ist auf Chinesisch geschrieben («我让hermes抄OpenHuman生成的»: «ich habe hermes das nachmachen lassen, was OpenHuman generiert»). Es ist das einzige nicht-englische Derivat, das die Übertragung des Memory-Tree-Musters auf einen anderen Agenten explizit dokumentiert.
  • romanyukzhenya82-sketch/kai9000-orchestrator (4 Sterne): «KAI-9000-Multiagenten-Orchestrator — Android + Termux + OpenHuman v0.63.9. 20 Skills».
  • openhumancy/openhumancy-skill (7 Sterne): eine Skill, um reale Aufgaben an menschliche Arbeitskräfte über OpenHumancy zu delegieren (ein anderes Projekt, ohne verifizierbaren Bezug zu tinyhumansai).

Es wurden keine vollständigen Übersetzungen des Produkts in andere Sprachen in Form von Forks gefunden; die offiziellen Übersetzungen existieren nur als READMEs (zh-CN, ja-JP, ko, de, ur-pk).

Verwandte Projekte, die OpenHuman integriert oder zitiert

  • agentmemory (27.741 Sterne, Apache-2.0): OpenHuman bringt ein optionales Memory-Backend mit, das zu agentmemory durchreicht; mit memory.backend = "agentmemory" in config.toml speist derselbe dauerhafte Speicher OpenHuman zusammen mit Claude Code, Cursor, Codex und OpenCode.
  • OpenClaw (388.021 Sterne) und Hermes (238.169 Sterne): die beiden persönlichen Agenten-Harnesses, mit denen sich OpenHuman in seinem README explizit vergleicht (siehe Vergleich).
  • EverMind-AI/Raven (3.682 Sterne): «The Harness of Harnesses: ein zuverlässiges, dauerhaftes, selbstentwickelndes Multiagenten-Ökosystem» — tauchte bei der GitHub-Suche nach «openhuman agent» auf, aber die Beziehung zu OpenHuman ist in den ausgewerteten Quellen unverifiziert; wird hier nur als naher Fund zitiert.
  • karpathy/LLM Knowledge Bases: kein Repository, sondern der im April 2026 zitierte Tweet als Inspiration des Gedächtnisdesigns.

Offizieller / halboffizieller Status

  • Product Hunt: OpenHuman startete als Produkt (post_id 1136902, «An open source AI harness built with the human in mind») und erhielt laut den im README eingebetteten Badges sowohl tägliche als auch wöchentliche «Top Post»-Auszeichnungen; die Zeitstempel der Badges (16. und 21. Mai 2026) verorten den öffentlichen Launch in diesem Fenster. Der Vote-Zähler konnte nicht abgerufen werden — die Product-Hunt-Seite blockiert zum Zeitpunkt dieser Recherche automatisierten Zugriff (Cloudflare-Verifizierung).
  • GitHub Trending: Das README behauptet neun aufeinanderfolgende Tage auf Platz #1 im Trending innerhalb der ersten Woche; eine Angabe des Projekts, nicht unabhängig verifiziert.
  • Kein formaler Standard: In den ausgewerteten Quellen findet sich keine offizielle Bezeichnung als De-facto-Standard und keine Adoption durch einen externen Anbieter. Der Status entspricht dem Projekt eines jungen Startups (frühe Beta) mit aggressiver Marketing-Zugkraft, nicht einer institutionell abgesicherten Technologie.

Schnellstart-Anleitung

Installation und erster Start

README und INSTALL.md dokumentieren diese Wege (gemessen am 30. August 2026):

  • Direkter Download: Installer von tinyhumans.ai/openhuman oder von der GitHub-Releases-Seite (.dmg, .deb, .AppImage, .msi).
  • macOS (Homebrew Cask): brew install --cask openhuman.
  • Linux (Debian/Ubuntu): OpenHuman_<version>_amd64.deb (oder arm64) von den Releases herunterladen und sudo apt-get install -y --no-install-recommends ./OpenHuman_*_amd64.deb.
  • Linux (Arch): ein AUR-Rezept openhuman-bin liegt im Repository (packages/arch/openhuman-bin/); sobald veröffentlicht, yay -S openhuman-bin.
  • Windows: das signierte .msi des letzten Releases ausführen.
  • Installationsskripte (als «unverifizierte Installation» ohne Skriptsignatur gekennzeichnet): curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash (macOS/Linux) oder irm https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.ps1 | iex (Windows PowerShell). Unter Debian/Ubuntu löst install.sh zuerst das .deb auf und installiert es mit apt; OPENHUMAN_INSTALLER_LINUX_PACKAGE=appimage erzwingt AppImage.

Erster Start: kein Terminal, keine Konfigurationsdateien — «einen funktionierenden Agenten in wenigen Klicks installieren». Die App ist eine Desktop-UI mit Maskottchen; der typische Ablauf ist, Konten (Gmail, Notion, GitHub, Slack…) per OAuth zu verbinden, den 20-Minuten-Auto-Fetch das Gedächtnis füllen zu lassen und zu chatten. Das Abonnement deckt Modelle und Suche ab; ein eigener Schlüssel oder ein lokales Ollama-Modell funktionieren ebenfalls.

Typische Arbeitsabläufe

  • Um vollen Kontext deines Stacks aufzubauen: OAuth-Konten verbinden; Auto-fetch lädt alle 20 Minuten lokal herunter; Memory Tree komprimiert alles zu Markdown in SQLite und spiegelt es in das Obsidian-Vault, das direkt geöffnet und bearbeitet werden kann.
  • Um eine Automatisierung anzufordern: im Chat danach fragen; der Agent schlägt einen tinyflows-Graphen vor, den man auf dem visuellen Canvas prüft und speichert; er löst per Zeitplan, Webhook oder Kanalereignis aus, mit Seiteneffekten hinter einer Freigabe.
  • Um geteiltes Gedächtnis mit anderen Coding-Agenten zu nutzen: schon agentmemory für Claude Code oder Codex selbst betrieben? memory.backend = "agentmemory" zu config.toml hinzufügen, und derselbe dauerhafte Speicher speist OpenHuman und die anderen Agenten.
  • Um nur mit lokalen Modellen zu arbeiten: den Modell-Router für jede Arbeitslast auf ein lokales Ollama-Modell zeigen lassen; mit aktiviertem Privacy Mode verlässt keine Inferenz die Maschine (durchgesetzt im Rust-Kern).
  • Für lokale Entwicklung: pnpm dev (nur Web), pnpm --filter openhuman-app dev:app (macOS-Desktop-Shell), pnpm dev:app:win (natives Windows) oder cargo run --bin openhuman-core (eigenständiger Rust-Kern auf Port 7788).

Wesentliche Konfiguration

Die Dateien und Parameter, die ein neuer Nutzer zuerst anfasst:

  1. config.toml: Produktkonfiguration (z. B. memory.backend = "agentmemory" für den Gedächtnis-Proxy).
  2. .env (Root, für Entwicklung): Einstellungen für Rust-Kern, Tauri-Shell und geteilte Runtime; die Vorlage .env.example dokumentiert OPENHUMAN_CORE_PORT=7788 und OPENHUMAN_CORE_RPC_URL=http://127.0.0.1:7788/rpc als normale lokale Werte.
  3. app/.env.local (Web-Entwicklung): VITE_*-Variablen des Frontends; VITE_BACKEND_URL nur bei Bedarf eines nicht-produktiven Backends.
  4. rust-toolchain.toml: fixiert Rust 1.96.1 für Builds aus dem Quellcode (das README nennt 1.93.0; CONTRIBUTING.md und die Datei selbst sind die maßgebliche Quelle).
  5. Privacy Mode / Modell-Router (in der UI): der Schalter für 100 % lokale Inferenz und die Wahl zwischen Abonnement, eigenem Schlüssel oder Ollama.

Häufige Fallstricke und Lösungen

Dokumentiert in INSTALL.md, CONTRIBUTING.md und Discussions:

  • AppImage unter Wayland: kann beim Start fehlschlagen, es fehlen Systembibliotheken (z. B. libgbm.so.1), oder es kommt zu sharun: Interpreter not found! auf Arch-basierten Distros (Issue #2463). Lösung: das .deb unter Debian/Ubuntu oder die nativen Pakete verwenden.
  • Unsignierte Installationsskripte: curl | bash und irm | iex können Manipulation nicht erkennen (Issue #2620, geschlossen, seit native Pakete gefördert werden; aktuelle Release-Assets enthalten kein install.sh.asc/install.ps1.asc). Native Pakete bevorzugen.
  • Port 1420 unter Windows reserviert: Hyper-V/WSL reservieren TCP-Bereiche; prüfen mit netsh interface ipv4 show excludedportrange protocol=tcp und $env:OPENHUMAN_DEV_PORT = "14320" setzen (N und N+1 müssen beide frei sein).
  • C4819/C2220-Fehler in MSVC bei nicht-UTF-8-Codepage: $env:CL = "/utf-8" vor pnpm dev:app:win setzen.
  • WSL1 + X11 nicht unterstützt: Der Tauri/CEF-Stack kann hängen bleiben oder leer rendern; natives Windows oder WSLg verwenden. Die App warnt beim Start, wenn sie DISPLAY ohne WAYLAND_DISPLAY erkennt.
  • Kein Zertifikat unter macOS: einmalig bash scripts/setup-dev-codesign.sh ausführen, um «OpenHuman Dev Signer» zu erstellen; ohne das schlägt dev:app mit «no identity found» fehl.
  • Keine Submodule: ohne git submodule update --init --recursive vor pnpm install schlagen Desktop-Builds fehl (Tauri/CEF-Quellen vendored unter app/src-tauri/vendor/).
  • Authentifizierungsprobleme: Die Discussions zeigen mehrere wiederkehrende Threads von Nutzern, die den SSO (GitHub/Google) oder das lokale Login des selbst gehosteten Cores nicht abschließen können (z. B. #2567, #2560, #2189, #2182); SUPPORT.md leitet diese Fälle weiter.

Integrationen und Migration

  • Mit anderen Agenten: Agenten-zu-Agenten-Messaging nutzt E2E-Signal-Protokoll-Sitzungen, sodass man «alles verbinden kann (Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes)» und es von OpenHuman aus orchestriert (README).
  • Mit bestehendem Gedächtnis: Wer bereits rohitg00/agentmemory selbst betreibt, kann es über das Backend memory.backend = "agentmemory" ohne Migration weiterverwenden.
  • Mit MCP und Skills: Das README erklärt Unterstützung für 5.000+ MCP-Server und 90.000+ Skills (die offizielle tinyhumansai/skill-registry katalogisiert installierbare SKILL.md-Skills).
  • Migration von OpenClaw oder Hermes: Es ist kein Migrationsverfahren dokumentiert; das Wertversprechen ist, von Grund auf neu zu beginnen, indem man OAuth-Konten verbindet und den Auto-fetch das Gedächtnis in Minuten aufbauen lässt.
  • Migration in Richtung local-only: Der Modell-Router erlaubt es, jede Arbeitslast vom Abonnement zu eigenen Schlüsseln oder Ollama zu verschieben, ohne die App zu wechseln.

Aktuelle Kennzahlen

Erhebung: 30. August 2026, GitHub-API.

MetrikWert
Sterne38.875
Forks3.817
Watcher198
Commits (Default-Branch)~9.681
Von der API angegebene offene Issues321
HauptsprachenRust, TypeScript, JavaScript, Shell
LizenzGPL-3.0
Erstellung18. Februar 2026
Letzte Metadaten-Aktualisierung30. August 2026
Letzte Veröffentlichungv0.63.12, 7. August 2026
Insgesamt abgerufene Releases56 (seit v0.49.32, 31. März 2026)

Die von der API zurückgegebenen wichtigsten Beitragenden nach Anzahl der Beiträge: senamakel (Steven Enamakel, 6.589), graycyrus (476), M3gA-Mind (455), YellowSnnowmann (386), github-actions[bot] (335), oxoxDev (299), sanil-23 (219) und CodeGhost21 (150). Vorbehalte: open_issues_count der API kann offene Pull Requests einschließen, nicht nur Issues; die Commit-Zahl (~9.681) wurde von der letzten Seite des Paginierungslinks der API mit per_page=1 abgeleitet; die 86-%-Konzentration der Beiträge beim Ersteller deutet auf eine von einer Person geführte Entwicklung hin.

Wie man beiträgt

CONTRIBUTING.md dokumentiert einen vollständigen Prozess:

  1. Voraussetzungen: Git, Node.js ≥24.0.0, pnpm 10.10.0, Rust 1.96.1 (mit rustfmt und clippy), CMake, Ninja, ripgrep, vendored Tauri/CEF-Submodule sowie GTK/WebKit-Pakete für Desktop-Builds unter Linux. Unter Windows zusätzlich: Visual Studio C++ Build Tools (MSVC v143), LLVM/Clang und eine bestimmte Installationsreihenfolge.
  2. Klonen: forken, klonen, git remote add upstream git@github.com:tinyhumansai/openhuman.git, git submodule update --init --recursive, pnpm install.
  3. Konfigurieren: cp .env.example .env und cp app/.env.example app/.env.local; niemals Tokens committen.
  4. Entwickeln: pnpm dev (Web), pnpm --filter openhuman-app dev:app (macOS-Desktop), pnpm dev:app:win (Windows), cargo run --bin openhuman-core (Kern).
  5. Verifizieren: pnpm typecheck, pnpm lint, pnpm format:check, pnpm test, pnpm test:rust, pnpm test:e2e, cargo check (Root und app/src-tauri).
  6. PR öffnen: gegen das Upstream-main, mit ausgefüllter Vorlage .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md, einem Schließwort (Closes #…), und — für von KI-Agenten oder Remote-Umgebungen verfasste PRs — einem Abschnitt «AI Authored PR Metadata» mit dem exakten Befehl und Fehler jeder fehlgeschlagenen Prüfung. Die Abdeckung geänderter Zeilen muss in der CI ≥80 % betragen.
  7. Konventionen: Redux für App-Zustand, der Rust-Kern als Quelle der Wahrheit für Geschäftsregeln, eine Controller-Registry für neue Rust-Funktionalität, greppbare Logs ohne Geheimnisse oder vollständige PII.

Zudem gibt es CONTRIBUTING-BEGINNERS.md mit einem kopierbaren Prompt, damit ein KI-Programmierassistent durch den ersten PR führt, AGENTS.md und CLAUDE.md mit Repository-Regeln für Agenten sowie eine «Contributor Hall of Fame» (kostenloses Merch und besonderer Discord-Zugang).

Wie die Community es aufnahm

Die gesammelte Evidenz zeigt eine Rezeption, die vom Marketing der Firma selbst und ihrer Community dominiert wird, mit spärlicher Diskussion auf Hacker News:

  • Hacker News verzeichnet das Projekt kaum. Der Thread mit den meisten Interaktionen ist «OpenClaw is toast. OpenHuman just landed» (ID 47839564, 20. April 2026, 3 Punkte, 1 Kommentar): senamakel selbst stellte es vor als «eine selbstlernende KI mit Gedächtnis, die besser wird, je mehr man sie nutzt; kommentiere ‘Openhuman’ und ich schicke dir den Download-Link». Show HN: OpenHuman, an AI agent with a subconscious loop (ID 47876182, 2. April 2026) sammelte 2 Punkte und 0 Kommentare; Tinyhumansai/openhuman: Your Personal AI super intelligence (ID 48125601, 13. Mai 2026) 2 Punkte und 0. Show HN: TinyAgents – a Rust based recursive LLM harness (ID 48727680, 30. Juni 2026, 4 Punkte, 1 Kommentar) erhielt die Erwiderung von da-x: «Everyone is cooking their own harnesses (e.g. mine is a very simple tool-use loop)», ein Hinweis darauf, dass der Harness-Bereich mit parallelen Versuchen gesättigt ist. Insgesamt: keine breite unabhängige technische Debatte auf HN, die sich verifizieren ließe, weder ausgedehntes Lob noch ausgedehnte Kritik.
  • X/Twitter: senamakels Launch-Tweet vom 20. April 2026 («We are killing OpenClaw…») sammelt 190 Likes und 36 Retweets (abgerufen über fxtwitter) — bescheiden für eine Ankündigung, die einen #1-Trending-Platz behauptet. Die offizielle Website (tinyhumans.ai/openhuman) zeigt eingebettete Testimonials von Maksim Liashch (@LyashchMaxim: «OpenHuman just dropped und es ist der erste Agent, der dich tatsächlich in Minuten kennt, nicht in Wochen, inspiriert vom Wissensdatenbank-Flow von Karpathy»), 0xMarioNawfal (@RoundtableSpace) und slash1s (@slash1sol: «Jedes 420-Dollar-pro-Monat-KI-SaaS hat gerade einen Open-Source-Killer bekommen»).
  • YouTube: Der offizielle Kanal TinyHumans AI veröffentlichte «OpenHuman Demo Video» (~11.085 Aufrufe), «We killed OpenClaw.» (~3.757 Aufrufe) und «We built an AI that kills Zapier and then open-sourced it» (~105 Aufrufe), zusätzlich drei Community-AMAs (#1 «Token Maxxing, OpenCompany & Medula Reveal», #2 «App Walkthrough & Bring Your Own LLM», #3 «Real User Demo: Miranda’s OpenHuman Workflow») mit 48–60 Aufrufen. Drittanbieter: «The Karpathy-Style Super Intelligence Layer for your AI Agents (OpenHuman)» (Build Things With AI, ~3.483 Aufrufe), «OpenHuman VS Hermes AI: Who Wins?» (Julian Goldie SEO, ~5.604 Aufrufe), «OpenHuman: AI That Lives On Your Laptop?» (TechWealth Hub, ~1.438 Aufrufe), «Hermes 3 vs OpenHuman: The Ultimate Open Source Agent Memory Face Off» (Open Source Spotlight, ~414 Aufrufe), «OPENHUMAN - Your Local-First AI Super Intelligence» (Kuro, ~331 Aufrufe) und «OpenHuman The Private AI Super Intelligence That Actually Remembers You» (Eddy Says Hi, ~382 Aufrufe). Das dominierende Muster bei Drittanbietern ist der Vergleich OpenHuman vs. Hermes vs. OpenClaw.
  • Reddit: r/tinyhumansai existiert (im README verlinkt), aber der Zugriff auf die Reddit-JSON-API wurde während dieser Recherche durch Bot-Erkennung blockiert; es konnten keine Threads, Bewertungen oder konkreten Meinungen abgerufen werden. Unverifiziert.
  • GitHub Discussions: Die jüngsten Threads sind größtenteils Nutzungsprobleme (SSO/Authentifizierung, lokales Core-Login, Abonnementpreis in #1980 «Sub price», OAuth-Probleme in #2608 «terrible oauth», ein koreanischsprachiger Thread über blockierten Chat und Token in #4013, und einer auf Chinesisch über Login in #2189), neben Design-Threads (z. B. #2370 «Workflows & Automations — agent-first builder» und #5001 «Implement PCP»). Es wurde keine tiefgehende Design-Debatte der Community gefunden.

Zusammengefasst: Die Sichtbarkeit des Projekts ist hoch in den eigenen Kanälen des Unternehmens (YouTube, X, Website, Product Hunt) und in Drittanbieter-Vergleichen; die unabhängige technische Diskussion (HN, Reddit, Blogs) wurde nicht in substanziellem Umfang gefunden, weshalb kein Konsens oder Ablehnung über das Gezeigte hinaus abgeleitet wird.

Vergleich mit ähnlichen Projekten

Das README selbst veröffentlicht eine Vergleichstabelle; die Zahlen der Konkurrenten wurden am 30. August 2026 gegen die GitHub-API verifiziert:

AnsatzVerifizierbare ÜbereinstimmungVerifizierbarer Unterschied
openclaw/openclaw (388.021 Sterne, erstellt am 24. November 2025)Quelloffener, plattformübergreifender persönlicher KI-Agent; «Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞»OpenClaw ist laut OpenHumans README-Tabelle terminal-first und bring-your-own-models; OpenHuman setzt auf UI-first, ein Abonnement und selbst aufgebautes Gedächtnis. Die Launch-Ankündigung von OpenHuman nannte es explizit als den zu «tötenden» Rivalen.
NousResearch/Hermes-Agent (238.169 Sterne, MIT, erstellt am 22. Juli 2025)Ein quelloffener persönlicher Agent, der «mit dir wächst»; self-learning laut der README-TabelleHermes ist ebenfalls terminal-first und bring-your-own-models; der Gedächtnisvergleich im README bewertet es als «Self-learning» gegenüber OpenHumans «Memory Tree + Obsidian vault». Drittanbieter-Video «OpenHuman VS Hermes AI: Who Wins?» (~5.604 Aufrufe).
Claude Cowork (proprietär, in der README-Tabelle zitiert)Ein Desktop-Assistent + CLI mit Gedächtnis pro ChatLaut OpenHumans Tabelle: proprietär, nur Cloud, kein Auto-fetch, keine visuellen Workflows, keine Messaging-Kanäle. Nicht unabhängig verifiziert (ein Anthropic-Produkt).
rohitg00/agentmemory (27.741 Sterne, Apache-2.0)Dauerhaftes Gedächtnis für Coding-Agenten; «#1 bei Real-World-Benchmarks»Kein vollständiger Harness — eine Gedächtnis-Runtime. OpenHuman integriert es optional als Backend (memory.backend = "agentmemory"), konkurriert nicht mit ihm.
EverMind-AI/Raven (3.682 Sterne)«The Harness of Harnesses: ein zuverlässiges, dauerhaftes, selbstentwickelndes Multiagenten-Ökosystem»Beziehung zu OpenHuman unverifiziert; tauchte in der GitHub-Suche auf, aber keine abgerufene Quelle verknüpft es mit dem Projekt.
n8n / Zapier (im README als Inspiration zitiert)Visuelle Automatisierung mit Triggern«Stark inspiriert von n8n und Zapier» (README): Der Unterschied ist, dass in OpenHuman der Agent den Flow vorschlägt und der Nutzer ihn auf einem Canvas freigibt.

Der nützlichere Vergleich erfolgt nicht nach Sternenzahl: OpenHuman konkurriert in der Nische «local-first persönlicher Agent mit UI und in Minuten aufgebautem Gedächtnis», gegenüber terminal-first Harnesses (OpenClaw, Hermes) und gegenüber Produktivitäts-SaaS-Lösungen. Seine verifizierbare Differenzierung ist die Kombination aus Memory Tree + Auto-fetch + vom Agenten vorgeschlagenen visuellen Workflows + Privacy Mode, plus dem Ein-Abonnement-Modell.

Anwendungsfälle und wem dieses Repository helfen kann

  • Fachleute, die es hassen, bei jedem Agenten von vorn anzufangen: Wenn der aktuelle Workflow «die Architektur jede Sitzung neu erklären» ist (das Problem, das agentmemory und OpenHuman als Motivation teilen), geben der 20-Minuten-Auto-fetch + Memory Tree + Obsidian-Vault vollen Kontext von E-Mail, Kalender, Repos und Dokumenten in einem einzigen Sync-Durchgang, ohne Einarbeitungszeit.
  • Teams, die bereits agentmemory selbst betreiben für Claude Code, Cursor, Codex oder OpenCode: Das optionale Backend memory.backend = "agentmemory" erlaubt ihnen, OpenHuman auf denselben dauerhaften Speicher zu setzen, ohne Gedächtnis zu duplizieren oder Daten zu migrieren.
  • Nutzer, die einen persönlichen Assistenten wollen, der sie dort erreicht, wo sie schon sind: Die 17 Messaging-Kanäle (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, iMessage…) plus native IMAP/SMTP-E-Mail machen den Agenten zu einem weiteren Kontakt statt zu einer App, die man öffnen muss.
  • Personen mit strengen Datenschutzanforderungen: Privacy Mode (100 % lokale Inferenz, durchgesetzt im Rust-Kern), auf dem Gerät verschlüsselte Daten, Geheimnisse im OS-Keyring und optionales Sandboxing decken den Fall «keine Daten verlassen meine Maschine» ab, ohne auf die Desktop-UI zu verzichten.
  • Automatisierer, die n8n/Zapier bevorzugen, aber wollen, dass der Agent die Flows baut: Die Automatisierung im Chat anzufragen und auf dem visuellen Canvas freizugeben ist ein anderer Workflow als das manuelle Zeichnen von Knoten; die Trigger (Zeitplan, Webhook, Kanalereignisse) und Freigabe-Gates machen es geeignet für Aufgaben mit echten Seiteneffekten.
  • Entwickler, die einen Multiagenten-Harness in Rust wollen: tinyagents (Graphen mit Checkpoints, Flotten bis zu 3 Ebenen tief, Ursachenberichte für feststeckende Agenten, Lauf-Replay mit Kosten pro Aufruf) und tinyflows sind Open Source und außerhalb von OpenHuman wiederverwendbar; der Show HN von TinyAgents (ID 48727680) zeigt, dass unabhängiges Interesse an der Komponente besteht.
  • Wer die Agentenökonomie erforscht: tiny.place (Agenten-Handles, Signal-Protokoll-verschlüsselte A2A-Orchestrierung, x402-USDC-Belohnungen) ist eher ein Forschungs- als ein Produktionsanwendungsfall, dokumentiert im Abschnitt features/tinyplace des GitBook.
  • Code-Forscher: Das Repository selbst (9.681 Commits, 41 Repos in der Organisation, GPL-3.0) ist ein relevanter Korpus, um zu untersuchen, wie ein Startup einen Rust+React-Agenten-Harness mit CEF, ein Bring-your-own-key-Abonnementmodell und eine direkte Konfrontationsstrategie gegen den Marktführer strukturiert.

Ressourcen

Hinweis: Dieser Artikel kombiniert das README, INSTALL.md und CONTRIBUTING.md von OpenHuman, die GitHub-API (gemessen am 30. August 2026), die offizielle GitBook-Dokumentation, die offizielle Website tinyhumans.ai, die Hacker-News-API (Algolia), Product Hunt (README-Badges; die Seite ist bot-blockiert), X über fxtwitter, den YouTube-Kanal von TinyHumans AI und GitHub-Suchen. Zahlen ändern sich mit der Zeit; projekteigene Behauptungen (GitHub Trending, Website-Testimonials) werden als solche gekennzeichnet. Reddit-Threads konnten wegen Bot-Blockade nicht abgerufen werden und werden als unverifiziert gekennzeichnet.

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