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OpenHuman

 

OpenHuman ist deine persönliche KI-Superintelligenz: Lokaler Speicher, verwaltete Dienste wo nötig, schlicht und mächtig.

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Frühe Beta: Wird aktiv weiterentwickelt. Mit Ecken und Kanten ist zu rechnen.

Lokal + verwaltete Dienste, upfront: OpenHuman speichert seinen Memory Tree, Obsidian-Style-Markdown-Vault, Workspace-Konfiguration und lokalen Laufzeitstatus auf deiner Maschine. Die standardmäßige verwaltete Erfahrung nutzt weiterhin OpenHuman-gehostete Dienste für Account-Anmeldung, Model-Routing, Web-Search-Proxying und verwaltete Integration/OAuth-Flows über die Composio-Connector-Schicht. Wähle benutzerdefinierte/lokale Einstellungen, wenn du dein eigenes Modell, deine eigene Suche oder Composio-Credentials mitbringen möchtest; einige Echtzeit-Trigger und gehostete Funktionen erfordern weiterhin das verwaltete Backend.

Für Installation und Einstieg lade die App von tinyhumans.ai/openhuman herunter oder führe im Terminal aus:

# DMG/EXE über https://tinyhumans.ai/openhuman herunterladen oder direkt im Terminal:

# macOS oder Linux x64
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash

# Windows
irm https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.ps1 | iex

Linux: the AppImage can crash on launch under Wayland (and on Arch-based distros with sharun: Interpreter not found!) — see #2463 for the cause and env-var workarounds. Arch Linux package maintainers can use the openhuman-bin AUR recipe; once published, Arch users can install it with yay -S openhuman-bin.

Was ist OpenHuman?

OpenHuman ist ein quelloffener, agentenbasierter Assistent, der sich in deinen Alltag einfügt. Jeder Punkt verlinkt auf die ausführliche Beschreibung in der Doku.

• Schlicht, UI-zuerst & menschlich — Eine aufgeräumte Desktop-Erfahrung und kurze Onboarding-Pfade bringen dich in wenigen Klicks von der Installation zum laufenden Agenten — keine Config-First-Einrichtung, kein Terminal nötig. Der Agent hat ein Gesicht: ein Desktop-Maskottchen, das spricht, auf seine Umgebung reagiert, als echter Teilnehmer in deinen Google-Meets sitzt, sich über Wochen an dich erinnert und im Hintergrund weiterdenkt, auch wenn du längst nicht mehr tippst.

• 118+ Drittanbieter-Integrationen mit Auto-Fetch: Gmail, Notion, GitHub, Slack, Stripe, Calendar, Drive, Linear, Jira und der Rest deines Stacks per Ein-Klick-OAuth anbinden. Jede Verbindung wird dem Agenten als typisiertes Tool freigegeben, und alle zwanzig Minuten geht der Core durch jede aktive Verbindung und zieht frische Daten in den Memory Tree. Keine Prompts, keine Polling-Schleifen, die du selbst schreiben musst — der Agent hat morgens schon den Kontext für den Tag.

  Verwaltete Integrationen nutzen OpenHumans Composio-Connector-Schicht. OAuth-Handshakes und Integration-Tool-Calls werden standardmäßig über das verwaltete Backend geproxied. Wenn du stattdessen Composio direkt betreiben möchtest, konfiguriere den Direktmodus mit deinem eigenen Composio-API-Key; Echtzeit-Trigger-Webhooks müssen dann von dir selbst gehostet und verkabelt werden.

• Memory Tree + Obsidian-Wiki: eine lokal-zentrierte Wissensbasis, aufgebaut aus deinen Daten und deinen Aktivitäten. Alles, was du verbindest, wird in Markdown-Chunks von ≤3k Tokens kanonisiert, bewertet und in hierarchische Zusammenfassungs-Bäume gefaltet, gespeichert in SQLite auf deiner Maschine. Dieselben Chunks landen als .md-Dateien in einem Obsidian-kompatiblen Vault, das du öffnen, durchstöbern und editieren kannst — inspiriert von Karpathys obsidian-wiki-Workflow.

• Alles eingebaut: Web-Suche, ein Web-Fetch-Scraper, ein vollständiges Coder-Toolset (Dateisystem, Git, Lint, Test, Grep) und native Sprache (STT als Eingabe, ElevenLabs TTS als Ausgabe, Lippensynchronisation für das Maskottchen, Live-Google-Meet-Agent) sind ab Werk verdrahtet. Standardmäßig nutzt Model-Routing das OpenHuman-Backend, um das passende LLM für jede Workload auszuwählen und zu proxien (Reasoning, Fast oder Vision). Ein Abo umfasst alle Modelle. Keine "erst-ein-Plugin-installieren-um-Dateien-zu-lesen"-Hürde. Optional lokale KI über Ollama für On-Device-Workloads.

• Smarte Token-Kompression (TokenJuice): Jeder Tool-Aufruf, jedes Scrape-Ergebnis, jeder E-Mail-Text und jeder Such-Payload läuft durch eine Token-Kompressionsschicht, bevor er ein LLM-Modell erreicht. HTML wird zu Markdown konvertiert, lange URLs werden gekürzt, und ausschweifende Tool-Ausgaben werden über eine konfigurierbare Regel-Ebene dedupliziert und zusammengefasst usw. CJK, Emojis und andere Multi-Byte-Texte bleiben Graphem für Graphem erhalten — niemals abgeschnitten. Du erhältst dieselbe Information bei einem Bruchteil der Tokens. Kosten und Latenz sinken um bis zu 80%.

• Messaging-Kanäle und Privatsphäre & Sicherheit: ein- und ausgehend über die Kanäle, die du ohnehin nutzt — Workflow-Daten bleiben auf dem Gerät, lokal verschlüsselt, und gehören dir.

Beitragen aus dem Quellcode

Neu hier? Beginne mit CONTRIBUTING.md für den Fork-/PR-Workflow und die lokalen Prüfbefehle. Der kurze Weg:

1. Installiere Git, Node.js 24+, pnpm 10.10.0, Rust 1.93.0 (rustfmt + clippy), CMake, Ninja, ripgrep sowie die plattformspezifischen Desktop-Build-Voraussetzungen.
2. Forke und klone das Repo, führe dann git submodule update --init --recursive aus, bevor du pnpm install startest, damit die mitgelieferten Tauri/CEF-Quellen vorhanden sind.
3. Nutze pnpm dev für reine Web-UI-Arbeit, pnpm --filter openhuman-app dev:app für die Desktop-Shell sowie gezielte Checks wie pnpm typecheck, pnpm format:check und cargo check -p openhuman --lib, bevor du einen PR öffnest.

Tiefer einsteigen: Architektur · Einrichtung · Cloud-Deployment.

Kontext in Minuten, nicht in Wochen

OpenHuman ist das erste Agent-Harness, das dich in Minuten kennenlernt. Inspiriert von Karpathys LLM-Knowledgebase. Die meisten Agenten starten aus dem Kalten. Hermes lernt, indem er dir bei der Arbeit zusieht; OpenClaw wartet darauf, dass Plugins Kontext einspielen. So oder so vergehen Tage oder Wochen, bevor der Agent genug über deinen Stack weiß, um wirklich nützlich zu sein.

OpenHuman fasst all deine Dokumente, E-Mails und Chats zusammen, komprimiert sie und legt einen Memory Graph an, mit dem dein Agent sich alles über dich merken kann.

OpenHuman überspringt die Wartezeit. Verbinde deine Accounts, lass Auto-Fetch die Daten lokal in einer 20-Minuten-Schleife abholen, und Memory Trees komprimieren alles in Markdown-Dateien, intelligent abgelegt in einem Obsidian-Wiki im Karpathy-Stil.

Nach nur einem Sync-Durchlauf hat der Agent den vollständigen (komprimierten) Kontext deines Postfachs, deines Kalenders, deiner Repos, deiner Dokumente und deiner Nachrichten. Keine Trainingsphase. Kein "gib ihm ein paar Wochen". Er wird zu dir — gesteuert von dir.

Du hostest agentmemory bereits selbst für andere Coding-Agenten? OpenHuman bringt ein optionales Memory-Backend mit, das dorthin proxyt — setze memory.backend = "agentmemory" in config.toml, und derselbe persistente Store treibt OpenHuman zusammen mit Claude Code, Cursor, Codex und OpenCode an. Setup-Details auf der Seite zum agentmemory-Backend.

OpenHuman vs. andere Agent-Harnesses

Übersichtsvergleich (Produkte entwickeln sich weiter — bitte beim jeweiligen Anbieter verifizieren). OpenHuman ist darauf ausgelegt, Vendor-Wildwuchs zu reduzieren, Workflow-Wissen auf dem Gerät zu halten und dem Agenten eine persistente Erinnerung an deine Daten zu geben — nicht nur an den Chat.

	Claude Cowork	OpenClaw	Hermes Agent	OpenHuman
Quelloffen	🚫 Proprietär	✅ MIT	✅ MIT	✅ GNU
Einfacher Einstieg	✅ Desktop + CLI	⚠️ Terminal zuerst	⚠️ Terminal zuerst	✅ Aufgeräumte UI, in Minuten
Kosten	⚠️ Abo + Zusatzkosten	⚠️ BYO-Modelle	⚠️ BYO-Modelle	✅ Ein Abo + TokenJuice
Memory	✅ chat-gebunden	⚠️ plugin-abhängig	✅ selbstlernend	🚀 Memory Tree + Obsidian-Vault, optional agentmemory-Backend
Integrationen	⚠️ wenige Konnektoren	⚠️ BYO	⚠️ BYO	🚀 118+ über OAuth
Auto-Fetch	🚫 keiner	🚫 keiner	🚫 keiner	✅ 20-Min.-Sync ins Memory
API-Wildwuchs	🚫 zusätzliche Keys	🚫 BYOK	🚫 Multi-Vendor	✅ ein Account
Model-Routing	🚫 nur ein Modell	⚠️ manuell	⚠️ manuell	✅ eingebaut
Native Tools	✅ nur Code	✅ nur Code	✅ nur Code	✅ Code + Suche + Scraper + Sprache

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