1020 | KI-Tools im Kurzcheck: Agents, Mac-Apps und Utilities

Lena Vogel: Herzlich willkommen zurück bei Tech am Morgen, ich bin Lena Vogel.

Felix Hartmann: Und ich Felix Hartmann. Heute schauen wir uns einen ganzen Stapel neuer Produkte und Tools an, und verbindet die meisten davon ist eine Frage: Wie viel von unserer Arbeit und unserem Alltag wollen wir eigentlich lokalen Tools, eigenen Geräten oder offen liegenden Modellen übergeben, statt alles in die Cloud zu schieben?

Lena Vogel: Genau da fangen wir auch an, nämlich bei einem Modell, das seine Gewichte einfach veröffentlicht hat. Erzähl mal, Felix.

Felix Hartmann: Also, Reflection hat mit Beam sein erstes Open-Weights-Modell rausgebracht. Die Zahlen klingen erstmal abstrakt: 501 Milliarden Parameter insgesamt, als Mixture-of-Experts aufgebaut, davon sind aber nur etwa 23 Milliarden gleichzeitig aktiv. Das ist der Trick bei MoE-Architekturen, das Modell ist riesig, aber für jede Eingabe rechnet nur ein kleiner Teil davon, was den eigentlichen Betrieb deutlich günstiger macht als die reine Parameterzahl vermuten lässt.

Lena Vogel: Und worauf ist das Ding trainiert?

Felix Hartmann: Fokus liegt klar auf Coding und agentischen Aufgaben. Das ist jetzt nicht mehr die Phase, wo jedes neue Modell heisst, wir können alle Kochrezepte und Gedichte schreiben. Die Macher zielen auf die Leute, die Modelle in Code-Editoren und Agent-Workflows einsetzen wollen. Und das Entscheidende: Apache 2.0 Lizenz. Das heisst, du darfst das Modell herunterladen, selbst hosten, modifizieren, kommerziell einsetzen, ohne dass dir jemand eine Rechnung pro Token schreibt.

Lena Vogel: Warum ist das überhaupt noch relevant, wenn man ohnehin APIs nutzen kann?

Felix Hartmann: Weil offene Gewichte die Einstiegshürde für alles Mögliche senken. Ein Unternehmen kann Beam auf eigene Hardware packen, intern ausprobieren, ohne dass der Code und die Daten den Laden verlassen. Ein Startup kann darauf aufbauen, ohne von einem Anbieter abhängig zu sein. Es demokratisiert einfach die Nutzung, und irgendwann entstehen darauf Features, die der Herausgeber nie geplant hätte.

Lena Vogel: Wo sind die offenen Fragen?

Felix Hartmann: Die grösste ist ehrlich gesagt: Was taugt das Ding in der Praxis? Es gibt noch keine unabhängigen Praxis-Benchmarks, die uns sagen, wie Beam im Alltag neben den grossen Closed-Source-Modellen abschneidet. Die Macher sagen Coding und Agents, aber das ist eine Selbstbeschreibung, kein verifiziertes Ergebnis. Ich würde da erstmal abwarten, was die Community bei echten Aufgaben daraus macht.

Lena Vogel: Gut, abwarten und dann beurteilen. Und da passt der Übergang: Ein Modell allein löst nichts, die Arbeit passiert in Werkzeugen. Und genau da gibt es gerade was für ein Standard-Protokoll namens MCP.

Felix Hartmann: Erklär kurz, was MCP überhaupt ist.

Lena Vogel: MCP ist ein offenes Protokoll, mit dem KI-Anwendungen wie Claude oder Cursor auf externe Werkzeuge zugreifen können. Ein Server stellt capabilities bereit, die Anwendung fragt an. Und jetzt kommt CrawlForge, ein Open-Source-MCP-Server mit 31 Tools rund ums Web: Crawling, Suche, Recherche. Der Clou ist die Installation, ein einziger npx-Befehl, ein One-Liner, und die Tools stehen in Claude oder Cursor zur Verfügung.

Felix Hartmann: Was heisst das konkret für jemanden, der mit so einem Assistenten arbeitet?

Lena Vogel: Das Modell kann plötzlich nicht mehr nur über das Web reden, sondern das Web tatsächlich anfassen: Seiten holen, Informationen suchen, recherchieren. Für Coding-Agents heisst das, sie können Dokumentation nachschlagen, Fehler recherchieren, Abhängigkeiten prüfen, ohne dass du das manuell rauskopierst.

Felix Hartmann: Was kostet das?

Lena Vogel: 1000 kostenlose Credits zum Ausprobieren, danach Zahlung nach Verbrauch. Und da ist auch die offene Frage, die ich selbst hätte: Wie hoch sind die Kosten im Alltag? Wenn ein Agent viel crawlt und sucht, können Credits schneller verbraucht sein als man denkt. Das ist der Deal bei allen these-Agent-Workflows, die Bequemlichkeit hat einen Preis, und man sieht ihn erst, wenn die erste Abrechnung kommt.

Felix Hartmann: 31 Tools ist übrigens auch eine Zahl, die man kritisch lesen kann. Viel ist nicht automatisch gut. Entscheidend ist, ob die relevanten Fälle gut funktionieren, nicht ob die Liste lang ist.

Lena Vogel: Da stimme ich dir zu. Und das gilt für das ganze Ökosystem, deshalb interessieren mich die anderen Bausteine in der Richtung. Es gibt zum Beispiel ein Tool namens Quello, das ebenfalls im MCP-Umfeld sitzt. Es baut eine Art Arbeitsbereich, der interne Tools und Dokumentation zusammenführt, damit ein Agent Antworten nicht aus dem Blaue erzeugt, sondern mit präzisen Referenzen belegt. Man kann es in Claude oder ChatGPT einbinden, und es unterstützt auch Sprachfragen.

Felix Hartmann: Das ist eigentlich die Ergänzung zu dem, was wir gerade besprochen haben. CrawlForge gibt dem Agent Zugang zum offenen Web, Quello gibt ihm Zugang zu dem, was du und dein Team wissen. Das sind zwei verschiedene Quellen, aber das gleiche Muster: dem Modell Kontext geben, den es sonst nicht hätte, und zwar so, dass man nachvollziehen kann, woher eine Aussage kommt.

Lena Vogel: Und da schliesst sich der Kreis zu den Modellen. Ein offenes 501B-Modell nützt am meisten, wenn es in einer Umgebung läuft, die ihm genau solche Werkzeuge andockt. Also von Werkzeugen jetzt zu einer grösseren Frage: Wie steuert man eigentlich mehrere solcher Agents gleichzeitig? Da gibt es gerade zwei Ansätze für den Mac, und die sehen ziemlich unterschiedlich aus.

Felix Hartmann: Fang mit dem interessanteren an.

Lena Vogel: Mit dem dramatischeren vielleicht. Es heisst Starkomand, und die Idee ist eine unendliche Leinwand auf dem Mac, auf der du mehrere Coding-Agents gleichzeitig orchestrierst. Es gibt automatisches Modell-Routing, das heisst das Tool entscheidet, welcher Agent welchen Task bekommt. Es gibt Handoffs über Agent-Grenzen hinweg, also Agent A übergibt an Agent B. Und es gibt Sprachsteuerung. Dasarring absolutsten: Du kannst den Deckel zuklappen, es läuft weiter.

Felix Hartmann: Das klingt nach einem Luftverkehrs-Kontrollturm für Agents.

Lena Vogel: So in der Richtung. Statt drei Terminal-Fenster zu jagen, sieht man alles auf einer Fläche und kann Prioritäten verschieben. Das Problem ist klar erkennbar: Wer heute mehrere Agents parallel laufen lässt, hat das Koordinationsproblem selbst gelöst, per Hand.

Felix Hartmann: Und dann gibt es noch den zweiten Ansatz, der ist fast schon nostalgisch.

Lena Vogel: buddylist. Ein Desktop-Programm im Stil von MSN Messenger, in dem du Claude Code, Codex, Gemini und OpenCode verwaltest. Die Agents sitzen quasi als Kontakte in einer Kontaktliste, es gibt Gruppenchat, in dem mehrere Agents zusammenarbeiten können, und es nutzt Git-Worktrees, damit parallel laufende Agents sich nicht gegenseitig die Arbeitskopien zerschiesst. Und es ist kostenlos.

Felix Hartmann: Ich finde den Kontrast interessant. Starkomand ist das grosse Orchester mit Routing, Handoffs, Voice, wahrscheinlich für Leute, die Agents ernsthaft skalieren. buddylist ist eher der bequeme Schreibtisch, an dem du mehrere Agents wie Kollegen im Chat siehst, ohne viel Zeremoniell. Und beide sind eigentlich Antworten auf die gleiche Beobachtung: Agents sind da, aber die Benutzeroberfläche dafür existiert praktisch noch nicht.

Lena Vogel: Genau so ist es. Wir sind in einer Phase, in der die UIs für Agent-Arbeit gerade erfunden werden, und es gibt noch keinen Standard. Beide Ansätze haben ihre offene Frage gemeinsam: Zuverlässigkeit. Ein Tool kann so hübsch sein wie es will, wenn der Agent darunter unbeaufsichtigt Unsinn produziert, hilft keine Leinwand. Das ist der Punkt, an dem diese Kategorie steht oder fällt.

Felix Hartmann: Und da kommt direkt die nächste Baustelle: Wenn Agents unbeaufsichtigt laufen, will man irgendwann wissen, wie viel sie eigentlich noch dürfen. Da gibt es ein Menübar-Tool, das genau das macht, allerdings nicht für Agents, sondern für deren Verbrauch.

Lena Vogel: Lancetta, ein macOS-Menübar-Tool, das die Quota von Claude Code und Codex liest und dir sagt: Du kannst Gas geben, oder du solltest lieber bremsen, oder du solltest auf ein anderes Modell wechseln. Und das alles, ohne selbst Token zu verbrauchen. Es liest nur die Quota-Informationen, es fragt das Modell nicht. Und es ist kostenlos.

Felix Hartmann: Das finde ich fast wichtiger, als es klingt. Wer heute mit Coding-Agents arbeitet, kennt das Problem: Man weiss nicht, wie viel Budget man noch hat, bis es zu Ende ist. Ein Werkzeug, das das neben der Uhr anzeigt, nimmt einem diese Unsicherheit ab. Es ist kein Orchestrierungs-Tool wie Starkomand und kein Chat-Frontend wie buddylist, es ist eher die Tankanzeige. Die drei zusammen ergeben übrigens ein ziemlich komplettes Bild: wer fährt, wer schaut aufs Cockpit, wer koordiniert.

Lena Vogel: Schön gesagt. Und was dir gerade durch den Kopf ging, als du Tankanzeige gesagt hast, passt perfekt zum nächsten Thema, nämlich der Frage, wie man mit den Agents überhaupt redet. Da geht die Branche gerade auf ein ziemlich überraschendes Interface zu: die Stimme.

Felix Hartmann: Erzähl.

Lena Vogel: Es gibt ein Open-Source-Tool namens Point and Yap. Die Bedienung ist fast schon simpel: zweimal Control drücken, auf den Bildschirm zeigen und dem Coding-Agent sagen, was nicht stimmt. Es läuft über MCP, es ist kostenlos, und es läuft lokal. Kein Cloud-Dienst, keine Daten, die irgendwo hin gehen.

Felix Hartmann: Das ist eine ziemlich direkte Art, Feedback zu geben. Statt einen Bug zu beschreiben, zeigt man einfach auf ihn und spricht.

Lena Vogel: Genau der Punkt. Und dann gibt es noch die zweite Variante, walkai-talkai. Das ist wie ein Walkie-Talkie für Coding-Agents auf dem Mac, Push-to-Talk, lokale Whisper-Transkription, also auch wieder kein Cloud-Transkript. Einmalig 19,99 Dollar, Lifetime-Lizenz, kein Abo.

Felix Hartmann: Man beachte den Preisunterschied: das eine ist gratis und offen, das andere kostet einmalig zwanzig Dollar. Beide machen im Kern dasselbe, nämlich Stimme in Instruktionen für Agents übersetzen, beide lokal, beide ohne Cloud-Abhängigkeit. Der Unterschied liegt eher in der Produktform: Point and Yap ist eine offene Bibliothek oder ein Tool, das man sich selbst einrichtet, walkai-talkai ist ein fertiges Produkt mit Support und Update-Garantie, die man mit dem Kauf mitfinanziert.

Lena Vogel: Und ich frage mich ehrlich, ob das die Richtung ist. Stimme als Dev-Interface klingt erstmal ungewöhnlich, aber wenn man überlegt, wie oft man während einer Debugging-Sitzung die Hände eigentlich schon am Keyboard hat, ist Sprechen vielleicht gar nicht so abwegig. Es ist eine Ergänzung, kein Ersatz. Aber die Tatsache, dass gleich zwei unabhängige Projekte in die gleiche Richtung gehen, deutet schon auf etwas hin.

Felix Hartmann: Und jetzt machen wir einen Sprung von den Entwicklern zu einem Bereich, in dem KI schon länger versprochen wird und in dem die Zahlen langsam konkreter werden: der Support.

Lena Vogel: Da gibt es zwei Produkte, die beide behaupten, einen grossen Teil der Tickets automatisch zu lösen. Kai Resolve zum Beispiel, von Gleap. Die bezeichnen es als KI-Support-Ingenieur. Das Tool liest Screenshots von Problemen, liest Logs, liest Kontodaten, und hat sogar Read-only-Zugriff auf den Code, um schwierige Tickets zu untersuchen. Angeblich löst es 75 Prozent der Tickets automatisch.

Felix Hartmann: 75 Prozent ist eine stolze Zahl, und wie immer gilt: Das ist eine Angabe des Herstellers, kein verifiziertes Ergebnis. Aber die Idee dahinter ist interessant, denn was Kai Resolve voraussichtlich unterscheidet von den klassischen Chatbots ist der Zugang zu echtem Kontext. Es schaut sich das Problem an, statt es nur zu beschreiben. Es hat quasi eine Werkzeugkiste, die in die relevanten Systeme schauen kann.

Lena Vogel: Und dann gibt es noch Tori von TalkJS, einen AI-Support-Agent, der aus bestehenden Dokumenten lernt und rund um die Uhr Fragen beantwortet. Auch hier wieder eine hohe Zahl: angeblich löst es 87 Prozent der Anfragen automatisch, und komplexe Fälle eskaliert es an Menschen.

Felix Hartmann: Da fällt mir der Unterschied auf. Tori ist eher ein Frage-Antwort-System auf Basis von Docs, Kai Resolve ist ein investigativer Agent, der auch in technische Daten schaut. Das sind zwei verschiedene Stufen der Automatisierung. Und übrigens gibt es auch noch einen dritten Baustein in dieser Richtung, Slack-basiert: Lookout. Das bewertet jede Slack-Nachricht mit Jev in Echtzeit, und wenn vordefinierte Keywords getroffen werden, löst das DMs, E-Mails oder Linear-Tickets aus.

Felix Hartmann: Das ist weniger ein Support-Agent, eher eine Frühwarnung, man sieht Probleme dort, wo sie zuerst auftauchen, nämlich im Gespräch.

Lena Vogel: Genau, das ist die Ergänzung. Kai Resolve und Tori beantworten und lösen, Lookout bemerkt. Was ich an dem ganzen Block spannend finde: Der Support wird messbar. 75, 87 Prozent, das sind keine Ungefähr-Werte mehr, das sind konkrete Ansprüche, an denen man die Tools messen kann. Die offene Frage bleibt natürlich, was in den restlichen 13 beziehungsweise 25 Prozent passiert und wie gut die Eskalation funktioniert. Ein Tool, das 87 Prozent löst, ist nur so gut wie sein Umgang mit den harten 13.

Felix Hartmann: Und dort, wo es um Menschen geht und um Identität, geht die nächste Geschichte hin, und die ist auch eine der unangenehmeren. Es geht um Gesichtssuche.

Lena Vogel: face2social. Man lädt ein Foto hoch, und das Tool macht eine Gesichtssuche über Instagram, Facebook, LinkedIn, TikTok und X. Der Anwendungsfall, den die Macher nennen, ist Betrug aufzudecken. Also zum Beispiel: Du chattest online mit jemandem, hast Zweifel, ob die Person die ist, für die sie sich ausgibt, und prüfst, ob das Gesicht woanders auftaucht. Es gibt eine kostenlose Vorschau, danach ab 19,99 Dollar pro Monat.

Felix Hartmann: Das ist eine doppelgesichtige Sache. Auf der einen Seite ein legitimer Nutzen: Romance Scams, Fake-Profile, Personentäuschung. Auf der anderen Seite ist das eine Technologie, die massiv missbraucht werden kann. Wer ein Foto von irgendeinem Menschen hochlädt, kann dessen digitale Spuren auf fünf grossen Plattformen finden. Es gibt praktisch keine Zustimmung der betroffenen Person.

Felix Hartmann: Und das bleibt die offene Frage bei dem Tool: Datenschutz und Missbrauchspotenzial sind nicht gelöst, sondern nur verschoben.

Lena Vogel: Wobei ich sagen würde, die Existenz des Tools ist eher ein Symptom als ein Problem. Solche Fähigkeiten existieren ohnehin, die Frage ist eher, ob sie in kommerzielle Tools verpackt und zugänglich gemacht werden. Aber die Diskussion darüber sollte man führen, und das Tool zwingt sie quasi auf.

Felix Hartmann: Und dort, wo es um Vertrauen geht, passt auch das nächste Thema: persönliche Assistenten, die in unseren Messaging-Umgebungen arbeiten.

Lena Vogel: readywhen ist ein persönlicher AI-Assistent innerhalb von WhatsApp. Man benutzt die eigene Telefonnummer und den eigenen Computer, und ganz wichtig: Bevor der Assistent eine Aufgabe erledigt, braucht er die Bestätigung des Nutzers. Das ist eine Testversion, im Moment kostenlos.

Felix Hartmann: Das Modell ist eigentlich spannend, weil es die zentrale Schwäche von Assistenten angeht. Ein Assistent, der selbstständig E-Mails verschickt oder Termine anlegt, ist riskant. Ein Assistent, der Dinge vorbereitet und dann fragt: Soll ich das jetzt tun? ist viel vertrauenswürdiger. Die Konfirmation ist hier das Vertrauensmuster, und ich vermute, das ist kein Zufall, sondern eine Design-Entscheidung, die man in den nächsten Jahren noch oft sehen wird.

Lena Vogel: Und im gleichen Umfeld gibt es Wally, einen Voice-Writing-Agent von Willow. Der kann über mehrere Gesprächsrunden Texte entwerfen oder umschreiben. Und die clevere Funktion: Wenn du den Text dann irgendwo einfügst und noch Korrekturen machst, lernt Wally aus diesen Korrekturen und passt sich deinem Stil an.

Felix Hartmann: Das ist eigentlich ein ziemlich eleganter Feedback-Loop. Der Agent schreibt, du verbesserst, und aus deinen Verbesserungen lernt er. Statt dir ein Styleguide vorzulegen, zeigt du ihm einfach, wie du es gemacht hättest. Das ist der natürlichere Weg, einem Agenten einen persönlichen Stil beizubringen.

Lena Vogel: Und readywhen und Wally passen erstaunlich gut zusammen. Beide drehen sich um die Frage: Wie gebe ich einem Agenten genug Autonomie, um nützlich zu sein, aber nicht so viel, dass er etwas tut, was ich nicht will? Bei readywhen ist die Antwort die explizite Bestätigung. Bei Wally ist die Antwort das Lernen aus Korrekturen, also eine implizite Zustimmung über die Zeit.

Felix Hartmann: Ja, zwei verschiedene Mechanismen, aber das gleiche Ziel: Vertrauen aufbauen. Und jetzt gehen wir zurück auf den Mac, denn dort gibt es einen ganzen Schwung neuer Apps, die eher das alltägliche Leben betreffen, aber teilweise auch sicherheitsrelevant sind.

Lena Vogel: Fangen wir mit der sicherheitsrelevanten an: Triwarden. Ein SwiftUI-nativer Passwort-Manager für den Mac, kompatibel mit Bitwarden und Vaultwarden. Touch ID, AutoFill, sogar ein SSH-Agent sind eingebaut. Für private Nutzung kostenlos, für Arbeitsplätze 19,99 Dollar.

Felix Hartmann: Das ist für viele Leute eine Lücke, die es bisher gab. Bitwarden hat zwar offizielle Clients, aber ein echtes natives Mac-Erlebnis, das auf SwiftUI aufbaut, sieht anders aus als eine Electron-App oder ein Browser-Plugin. Touch ID und AutoFill sind die zwei Dinge, die im Alltag den Unterschied machen, ob man den Passwort-Manager tatsächlich benutzt oder ihn nervig findet. Und der SSH-Agent zeigt, dass das Tool auch für Entwickler gedacht ist, nicht nur für normale Nutzer.

Lena Vogel: Das Gratis-Modell für Privatpersonen, bezahlt durch Unternehmen, ist auch ein interessantes Preismodell. Es senkt die Einstiegshürde massiv.

Felix Hartmann: Und dann gibt es noch CoolDock, eine Mac-App, die ein zweites Dock bereitstellt, mit über 160 Live-Widgets. Musik, Kalender, Systemstatistiken, so was. Einmaliger Kauf, keine Abos, und die App hat offenbar einen Designpreis gewonnen.

Lena Vogel: Und dann noch Beam.win, ein Tool, das ein einzelnes Anwendungsfenster von einem anderen Mac auf deinen eigenen streamen kann. Der Anwendungsfall: Du hast eine Mac mini im Keller stehen, und willst ausgerechnet die eine App, die nur dort läuft, auch auf dem Laptop benutzen. Es erscheint als eigenes Dock-Icon, es ist in die normale Command-Tab-Integration eingebunden, und die Verbindung ist Ende-zu-Ende verschlüsselt. Es gibt eine kostenlose Testphase.

Felix Hartmann: Das ist ein sehr spezifisches Problem, das sehr elegant gelöst wird. Nicht der ganze Desktop wird übertragen, sondern nur ein Fenster, und das verhält sich dann wie eine lokale App. Der Stream ist verschlüsselt, was bei so einer Fernzugriffs-Situation natürlich wichtig ist. Einmal mehr, einmal weniger, aber die Kategorie Mac-Utilities ist gerade bemerkenswert aktiv.

Lena Vogel: Und dort, wo wir gerade beim Theme Schlankheit waren, bleiben wir noch, denn das nächste Thema ist für Entwickler: schlankere Pipelines und ein besserer Zugang zur Cloud.

Felix Hartmann: croft, ein Open-Source-Daten-Pipeline-Tool in TypeScript. Die Prämisse ist pretty radikal: Eine CLI und eine DuckDB-Datei, mehr brauchst du nicht. Damit will croft den ganzen Stack aus dlt, dbt und Airflow ersetzen. Und die Typen laufen durchgängig über SQL und TypeScript hinweg.

Lena Vogel: Das ist ein direkter Angriff auf einen sehr verbreiteten Stack. Viele Unternehmen haben heute genau diese Kombination: dlt fürs Extrahieren, dbt für Transformationen, Airflow für die Orchestrierung. Das sind drei Tools, drei Konfigurationen, drei Abstraktionsschichten. croft sagt: Eigentlich braucht ihr das nicht, wenn das Datenmodell und die Typen stimmen.

Lena Vogel: Und die Tatsache, dass Typen über SQL und TypeScript konsistent sind, ist keine Kleinigkeit, denn normalerweise verliert man Typinformationen genau an dieser Grenze.

Felix Hartmann: Und die zweite Sache in diesem Bereich: Lazy AWS. Ein Terminal-TUI, das heisst eine textbasierte Benutzeroberfläche, die per Tastatur bedient wird, um durch EC2, S3, Lambda und so weiter zu browsen. Der Clou: Jede CLI-Aktion, die man ausführen will, wird vorher angezeigt und muss bestätigt werden. Open Source, installierbar per brew.

Lena Vogel: Das ist ein gutes Beispiel für ein Design-Prinzip, das ich klug finde: Die Geschwindigkeit einer TUI mit einer Sicherheitsnetz-Kombination. Wer viel mit AWS arbeitet, kennt die Angst vor dem falschen Befehl im falschen Terminal. Diese Bestätigung vor jedem Schritt nimmt die gröbste Panik raus, ohne dass man Geschwindigkeit verliert.

Felix Hartmann: Beide Tools haben die gleiche Philosophie: weniger Abstraktion, mehr direkte Kontrolle. Bei croft geht es um schlankere Data-Pipelines, bei Lazy AWS um schlankere Cloud-Verwaltung. Die Gegenposition wäre der grosse integrierte Stack, und beide Tools positionieren sich bewusst dagegen.

Lena Vogel: Und der nächste Block macht auf einer anderen Ebene das Gleiche: eigene Hardware und lokale Verarbeitung statt Cloud. Da gibt es zwei ganz unterschiedliche Projekte.

Felix Hartmann: Own 1 ist ein persönlicher KI-Computer, der wie ein Ventilator aussieht. Die Idee: lokal zwei grosse Sprachmodelle und acht Agents parallel betreiben. Das eigene Betriebssystem heisst OwnXOS und hat ein Konzept von Agent-Identität, Budget und Audit. Preis: ab 3899 Dollar, ohne Abo.

Lena Vogel: Das ist eine beachtliche Summe, aber der Vergleich mit Abos lohnt sich. Wenn man ein paar Monate Abo-Gebühren für mehrere KI-Dienste zusammenrechnet, kommt man auf vergleichbare Beträge. Der Unterschied ist, dass man danach ein Gerät besitzt, das weiterläuft, ohne dass die Kosten weiterlaufen.

Lena Vogel: Und das Konzept von Agent-Identität, Budget und Audit ist eigentlich das, was wir vorhin bei Lancetta angedeutet haben, nur auf Hardware-Ebene: Agents haben eine Identität, sie haben ein Budget, und man kann nachvollziehen, was sie getan haben.

Felix Hartmann: Es ist im Grunde dasEnterprise-Modell der Agentenkontrolle, in ein Gerät für Privatanwender gepackt. Ob das dann in der Praxis so gut funktioniert wie auf dem Papier, ist natürlich die offene Frage. Aber die Richtung ist eindeutig: ein geschlossener lokaler Behälter, in dem Agents arbeiten können, ohne dass die Daten nach draussen gehen.

Lena Vogel: Und das zweite Projekt in diesem Block ist wieder für Entwickler: Framefields, eine Open-Source-Video-Engine in TypeScript. Sie läuft in Node.js, benutzt WebGPU, und ganz wichtig: ohne Browser. Man kann Motion Graphics machen, 3D-Sachen, sogar Audio-DSP. Am Ende exportiert man ein MP4.

Felix Hartmann: Das ist technisch gesehen bemerkenswert, denn WebGPU war ursprünglich ein Browser-Feature. Das hier im Node-Umfeld ohne Browser zu nutzen, ist ein Weg, Grafikpipeline direkt in einer klassischen Server- oder Build-Umgebung anzusprechen. Das heisst, man kann Videos programmatisch erzeugen, in Build-Pipelines, in Automatisierungen, ohne einen Browser hochzufahren oder After Effects zu bedienen.

Lena Vogel: Und die Kombination aus beiden Projekten ergibt ein Muster: Eigene Hardware für KI, eigene Engine für Video, eigene Daten. Die lokale Pipeline statt der Cloud-Dienst. Das ist eine Gegentendenz zu dem, was wir in den letzten Jahren gesehen haben.

Felix Hartmann: Und weil wir gerade bei Kreativität waren, das nächste Thema ist einfach nur Spass. Drei Projekte, die zeigen, wie amüsant das Web sein kann.

Lena Vogel: Das erste ist Switch Lab, eine Website im Browser, auf der man 100 mechanische Tastatur-Switches in 3D antippen kann. Es gibt echte Audioaufnahmen von jedem Switch, einen Preisvergleich, sogar eine kleine Tipp-Übung und ein paar Spiele. Kostenlos, ohne Registrierung.

Felix Hartmann: Das ist einfach ein sehr charmantes Projekt. Für Keyboard-Enthusiasten ist es ein Traum, alle Switches antasten zu können, ohne 100 Tastaturen zu kaufen. Und die Tatsache, dass es im Browser läuft und keine Anmeldung braucht, senkt die Hürde auf null.

Lena Vogel: Das zweite ist AutoChart.eu, eine KI, die automatisch Charts für ganze Bands generiert, für die Rhythmusspiele YARG und Clone Hero. Also Noten für Drums, Gitarre, Bass, Gesang. Das erste Chart ist kostenlos, danach ab 1 Euro pro Song.

Felix Hartmann: Und das dritte ist Planet-X, ein 3D-Planet im Browser, auf dem man buchstäblich bis zur anderen Erdseite graben kann. Man kann Radios und Nachrichten aus verschiedenen Ländern abspielen. Und es gibt eine ziemlich ergreifende Funktion: Man kann für verstorbene Menschen ein Gedenklicht hinterlassen. Auch ohne Account.

Lena Vogel: Diese drei Projekte haben nichts miteinander gemeinsam, ausser dass sie zeigen, dass das Web nicht nur aus SaaS-Produkten und KI-Agenten besteht. Es gibt immer noch diese Ecken, die einfach nur Freude machen oder etwas Schönes schaffen.

Felix Hartmann: Und zum Abschluss des heutigen Tages noch ein Thema, das fast schon meditativ ist: Ruhe im Interface.

Lena Vogel: Umbra Mail ist ein Open-Source-Userscript, das Gmail neu gestaltet, zu einer ruhigeren Oberfläche. E-Mails können chat-artig dargestellt werden, Newsletter werden zusammengefasst, es gibt kein Tracking, und die KI-Integration ist optional.

Felix Hartmann: Das ist im Grunde eine Position gegen den Gmail-Status quo. Gmail ist funktional, aber es ist laut, es will verkaufen, es will kategorisieren, es will Aufmerksamkeit. Umbra Mail geht den Weg, das Interface zu entschlackeln, und macht die KI zum Opt-in statt zum Standard.

Lena Vogel: Und das zweite Tool in diesem Block: DoOne, eine iPhone-Fokus-Timer-App. Ein Task, ein Timer, das ist die Philosophie. Und es integriert GitHub, GitLab, Linear und andere. Wenn ein Task fertig ist, löst die App automatisch etwas aus, zum Beispiel ein Issue schliessen oder ein Ticket aktualisieren.

Felix Hartmann: Die Philosophie ist im Grunde minimalistisch. Es gibt unzählige Pomodoro- und Fokus-Apps mit Listen und Statistiken und Gamification. DoOne reduziert das auf eine einzige Sache, einen Timer für eine einzige Aufgabe. Und die Integration mit den Arbeitswerkzeugen ist die praktische Dimension, weil die App damit nicht nur Zeit misst, sondern auch einen Effekt hat.

Lena Vogel: Beide Tools zusammen könnte man als Kommentar lesen: Interfaces können ruhiger sein, Werkzeuge können einfacher sein, wir müssen uns nicht von allem bevormunden lassen. Das ist ein guter Ton für den Abschluss.

Felix Hartmann: Ich denke auch. Wenn man heute durch diesen ganzen Stapel Produkte schaut, von einem offenen 501B-Modell über Agent-Leinwände und Sprachsteuerung bis zu einem entschlackten Gmail, dann sieht man eine Tendenz: Werkzeuge werden persönlicher, lokaler und bewusster gestaltet. Und der Nutzer wird dabei immer mehr zum Controller, nicht zum Produkt.

Lena Vogel: So sehen wir das auch. Das war Tech am Morgen mit Felix Hartmann. Danke fürs Zuhören, und wir hören uns beim nächsten Mal.

Felix Hartmann: Tschüss, und bis bald.