1022 | KI-Tools der Woche: Agenten, Marketing und Mac-Apps

Lena Vogel: Hallo und herzlich willkommen zur Produktrunde – ich bin Lena Vogel.

Felix Hartmann: Und ich Felix Hartmann. Schön, dass ihr wieder dabei seid. Lena, wenn ich heute so über die Launches nachdenke, die wir durchgespielt haben, dann hat mich vor allem eins beeindruckt: KI-Agenten werden gerade zum Betriebsystem. Nicht mehr das eine Tool, das eine Aufgabe macht, sondern mehrere Agenten, die zusammenarbeiten, dokumentiert werden, budgets kriegen.

Lena Vogel: Genau, und das zieht sich durch fast alles heute. Vom selbst gehosteten Agenten-Betriebssystem übers Marketing bis zur persönlichen KI am Schreibtisch. Und wir schauen uns das nicht als Katalog an, sondern wir fragen bei jedem: Wer braucht das eigentlich, was ändert sich gegenüber dem, was es schon gibt, und wo sind die offenen Fragen.

Felix Hartmann: Und wir bleiben ehrlich: Vieles von dem, was die Macher sagen, sind Behauptungen. Wir geben die wieder als Ansage, nicht als geprüftes Ergebnis. Los geht's mit der Agenten-Infrastruktur, weil da meiner Meinung nach die eigentliche Verschiebung passiert.

Lena Vogel: Dann fang mit PrivOS an, das ist das vielleicht grundsätzlichste der Stücke.

Felix Hartmann: PrivOS ist ein selbst gehostetes KI-Betriebssystem für Unternehmen, kostenlos bis zehn Nutzer. Die Idee: Agenten laufen in isolierten Containern, verbunden über MCP – also dieses Model-Context-Protocol, über das Agenten an Tools und Daten kommen. Für ein Unternehmen heißt das: Die Agenten-Infrastruktur läuft auf der eigenen Infrastruktur, nicht bei einem Cloud-Anbieter. Datenschutz und Kontrolle bleiben intern.

Lena Vogel: Was mir daran auffällt: Das ist die Antwort auf eine Frage, die viele Firmen haben. Sie wollen Agenten einsetzen, aber die Compliance-Abteilung sagt, die Daten dürfen nicht in irgendeine fremde Cloud. Isolierte Container sind dabei der technische Versprechen-Mechanismus – ein Agent, der nur auf das zugreift, was er bekommen hat.

Felix Hartmann: Aber es bleibt eben eine Behauptung der Macher, wie gut die Isolierung in der Praxis funktioniert. Das ist der Punkt, wo ich sagen würde: Wenn ihr das ernsthaft für sensible Daten plant, ist ein eigener Test der Grundlage Pflicht. Kostenlos bis zehn Nutzer heißt, ihr könnt das relativ risikoarm ausprobieren. Was wir nicht wissen: wie es skaliert, ob die Containerverwaltung in der Praxis so sauber ist wie versprochen, und wer das Betriebssystem langfristig wartet.

Lena Vogel: Das ist der klassische Trade-off beim Self-Hosting: volle Kontrolle, aber auch volle Verantwortung. Und das ist gleichzeitig ein guter Übergang zu Notion Auto, denn da geht es um das andere Ende – Agenten, die lange laufen und viel kosten können.

Felix Hartmann: Notion Auto hat drei Dinge angekündigt, die zusammengehören. Erstens: Agenten können bis zu 24 Stunden laufen. Also nicht mehr die kurze Session, sondern ein Agent, der über Nacht an einer Aufgabe sitzt. Zweitens: ein Auto-Router, der Aufgaben an das Modell verteilt, das gerade reicht – mit Ergebnissen nahe Opus 5.5 bei etwa 90 Prozent geringeren Kosten. Drittens: ein neues Credit-System.

Lena Vogel: Die 24 Stunden sind das eigentliche Ereignis. Ein Agent, der über einen Tag läuft, kann nicht mehr als ein Werkzeug sein – der wird zum Kollegen, dem man eine Aufgabe überreicht und dann das Ergebnis abholt. Aber genau da entsteht auch die Kostenfrage. Ein Agent, der 24 Stunden rechnet, verbraucht entsprechend Budget.

Felix Hartmann: Und genau deshalb sind der Router und das Credit-System keine Nebenprodukte, sondern der Kern. Der Router sagt im Grunde: Nicht jede Aufgabe braucht das größte Modell. Wenn Auto nahezu Opus-5.5-Qualität liefert, aber 90 Prozent billiger, dann ist das die Antwort auf die Frage, wie lange Läufe finanziierbar werden. Das Credit-System macht die Kosten sichtbar und planbar.

Lena Vogel: Was aber offen bleibt: Wie groß ist der Qualitätsabstand wirklich? "Nahe Opus 5.5" ist eine Angabe der Macher, nicht ein unabhängiger Benchmark. Und das zweite ist die Governance. Ein Agent, der 24 Stunden alleine arbeitet – wer kontrolliert, was er tut?

Felix Hartmann: Und da kommen die anderen beiden Hauptstücke ins Spiel, die sich genau um diese Koordination und Nachvollziehbarkeit drehen. Nimm BAND. Das verbindet Coding-Agenten – Claude Code, Codex, Copilot, OpenCode – in geteilten Räumen, wo sie Aufgaben koordinieren und zusammenarbeiten können.

Lena Vogel: Das ist konzeptionell interessant, weil bisher diese Agenten eher als konkurrierende Einzeltools existieren. BAND sagt: Nein, sie sollen im selben Raum arbeiten, vielleicht sogar sich gegenseitig Aufgaben geben. Das erinnert an die Struktur eines echten Teams, wo verschiedene Spezialisten sich absprechen.

Felix Hartmann: Der Haken ist natürlich: Wie sieht das konkret aus? Koordinieren sich die Agenten wirklich sinnvoll, oder laufen sie sich gegenseitig über den Haufen? Das ist die Frage, die offen bleibt. Aber die Richtung ist klar – weg vom einzelnen Agenten, hin zur Agenten-Organisation.

Lena Vogel: Und wo eine Organisation arbeitet, braucht sie Dokumentation. Genau da sitzt Nimbalyst Wiki.

Felix Hartmann: Ein lokales Plugin, das aus dem, was die Agenten tun – Claude Code, Codex und andere – ein Wiki in Markdown generiert. Entscheidungen werden festgehalten, offene Fragen werden notiert. Das heißt, wenn ein Agent eine Entscheidung trifft, wird die dokumentiert, und was noch ungeklärt ist, bleibt sichtbar.

Lena Vogel: Das ist fast das Wichtigste von allem, was wir heute besprechen. Denn das große Problem bei Agenten-Infrastruktur ist nicht nur, dass Agenten arbeiten, sondern dass niemand mehr nachvollziehen kann, warum sie was gemacht haben. Ein Markdown-Wiki, das Entscheidungen und offene Fragen automatisch protokolliert, ist Governance in Werkzeugform. Und es ist local, also die Dokumentation bleibt bei euch.

Felix Hartmann: Zusammen mit PrivOS' Container-Isolation und Tend's Approvals – die schauen wir später an – sieht man ein Muster: Je autonomer die Agenten werden, desto wichtiger werden die Kontrollmechanismen. Und mein Tipp für alle, die dabei zuschauen: Beobachtet, wie sich die Kostenmodelle – also so etwas wie das Credit-System – und die Governance-Ansätze durchsetzen. Davon hängt ab, ob Agenten-Infrastruktur im Unternehmen wirklich funktioniert.

Lena Vogel: Und jetzt machen wir einen Sprung, aber kein großer – denn wenn Agenten im Unternehmen arbeiten, dann auch im Marketing und Vertrieb. Und da ist die Frage ähnlich: Wie kontrolliert man Agenten, die mit echtem Geld und echten Kanälen hantieren?

Felix Hartmann: Fangen wir mit dem Geld. Flyweil bietet virtuelle Karten mit Ausgabenlimits und Kredit für Werbebudgets, plus eine Kostenprüfung über MCP, also direkt ansprechbar durch KI-Agenten.

Lena Vogel: Das löst ein sehr konkretes Problem. Wenn ein Marketing-Agent Werbeanzeigen schalten soll, braucht er ein Zahlungsmittel. Aber du gibst ihm nicht deine Hauptfirma-Kreditkarte. Also: eine virtuelle Karte mit Limit. Der Agent kann nicht mehr ausgeben, als du erlaubt hast. Und die Kosten-Audit über MCP heißt, ein Agent kann die Ausgaben selbst abfragen und prüfen.

Felix Hartmann: Das ist Finanz-Governance für Agenten. Genau dieselbe Logik wie PrivOS-Container, nur auf der Ausgabenseite. Und wenn wir schon beim Marketing-Stack sind: SuperCMO ist das Gegenstück auf der Inhaltsseite. Open Source unter Apache-2.0, verwandelt Claude, Cursor oder Codex in einen KI-CMO, der UGC-Anzeigen, Videos und Fotos erstellt.

Lena Vogel: UGC-Anzeigen – also Inhalte, die aussehen wie Nutzer-generierte Videos – sind genau das Format, das in performanten Anzeigen gerade dominiert. Und der typische Engpass ist die Produktion. SuperCMO sagt: Die produziert der Agent. Dass es Open Source ist, heißt: Ihr könnt anschauen, was da passiert, und es anpassen.

Felix Hartmann: Was aber die zentrale offene Frage bleibt, die Lena vorhin schon angedeutet hat: die Qualität und Rückverfolgbarkeit der Inhalte. Eine KI-generierte UGC-Anzeige, die aussieht wie ein echter Kunde – da stehen rechtliche und ethische Fragen dahinter, Transparenz, Werbung-Kennzeichnung. Und natürlich: Funktioniert das wirklich gut genug, dass jemand drauf klickt? Das ist eine Behauptung, die ihr selbst prüfen müsst.

Lena Vogel: Und dann braucht der ganze Stack noch Kanäle – und zwar ausgehende Kanäle. Needle ist genau das: ein Outbound-Motor, nativ für Agenten über MCP. Lead-Generierung, Anreicherung der Daten, Nachrichten über LinkedIn, Instagram und E-Mail.

Felix Hartmann: Das ist konsequent gedacht. Bisher war Outbound – also kalt ansprechen – entweder manuelle Arbeit oder teure SaaS-Tools. Needle macht daraus eine Agenten-Fähigkeit: Der Agent findet Leads, reichert sie an und schreibt die Nachrichten. Nativ über MCP heißt, der Agent steuert das direkt, ohne dass ein Mensch zwischendurch klicken muss.

Lena Vogel: Und ihr seht: Budget, Inhalte, Kanäle. Ein Agent kann theoretisch die komplette Marketing-Pipeline abdecken. Aber genau deshalb ist Intelli so wichtig, denn der fügt das fehlende Stück hinzu: Bestätigung vor jeder Aktion.

Felix Hartmann: Intelli ist ein Plugin im ChatGPT-Verzeichnis und MCP-Server für Claude, mit 89 Tools für WhatsApp, Instagram und den Website-Chat. Und das Entscheidende: Jede Aktion wird vorher bestätigt. Der Agent schlägt vor, du gibst frei.

Lena Vogel: Das ist die Antwort auf die Frage, die bei Needle und SuperCMO offen bleibt. Wenn ein Agent Nachrichten an Hunderte Leute schreibt, willst du vorher sehen, was er schreiben will. Mit 89 Tools deckt Intelli eine erstaunlich breite Fläche ab – Messaging auf mehreren Plattformen plus Website-Chat. Und die Bestätigungsstufe macht das für viele Unternehmen überhaupt erst nutzbar.

Felix Hartmann: Als Side-Note in dem Kontext passt NativeShip zwar thematisch eher zu Distribution, aber es zeigt dieselbe Richtung. Das Tool erstellt aus der bestehenden API eines SaaS eine n8n-Integration, mit Preview, eigenem GitHub und npm und nachvollziehbarer Versionierung. Auch da: Der Prozess der Integration wird automatisiert, aber kontrollierbar gemacht.

Lena Vogel: Und dann gibt es noch Hotly, das eine interessante ökonomische Perspektive auf das Ganze bringt. Open Source, Premium-Messaging, und die Macherin – eine Creatorin mit 536.000 Followern – soll damit 22.400 Dollar in 60 Tagen umgesetzt haben.

Felix Hartmann: Vorsicht bei der Zahl: Das ist eine Angabe der Macherin, kein verifiziertes Ergebnis. Was aber strukturell interessant ist, ist das Geschäftsmodell: self-hosted mit 0 Prozent Kommission. Also im Gegensatz zu Plattformen, die einen Prozentsatz vom Umsatz nehmen, behältst du bei der Self-Hosted-Variante alles.

Lena Vogel: Das ist ein direktes Gegenmodell zu den Creator-Plattformen, die 20, 30 Prozent nehmen. Ob die 22.400 Dollar in 60 Tagen repräsentativ sind, weiß niemand – das ist eine Einzelperson mit großer Reichweite. Aber das Modell selbst, 0 Prozent Kommission beim Self-Hosting, ist der eigentliche Unterschied.

Felix Hartmann: Und damit vom Marketing zurück zum Schreibtisch – denn die gleichen Prinzipien, Kontrolle und Alltagsnähe, tauchen bei den Desktop- und Kreativ-Tools wieder auf. Fangen wir mit Burrow an.

Lena Vogel: Burrow ist Open Source unter MIT-Lizenz und bietet kostenlose virtuelle Maschinen für Apple-Silicon-Macs. Mit einem Klick startet man Windows 11, Linux oder macOS – auf dem Mac, den man schon hat.

Felix Hartmann: Das klingt unspektakulär, ist es aber nicht. Bisher war das auf Apple Silicon ein echtes Problem, weil die Architektur anders ist als die alten Intel-Macs. Es gab Lösungen, aber kostenlos und Open Source mit einem Klick – das senkt die Hürde enorm. Ob du zum Testen eine Windows-VM brauchst oder ein Linux zum Entwickeln: Der Toolwechsel wird praktisch eliminiert.

Lena Vogel: Und das Motto "Toolwechsel sparen" zieht sich durch alle drei Hauptstücke in diesem Block. UseIt Studio ist ein KI-Design-Agent, der echte, editierbare Design-Dateien liefert – mit Maßen, Beschnitt und Dielines, also direkt produktionsreif.

Felix Hartmann: Das ist der entscheidende Unterschied zu den meisten KI-Design-Tools. Die liefern meist ein Bild – schön anzuschauen, aber du kannst damit nichts anfangen, wenn es in den Druck soll. UseIt Studio liefert Dateien, die eine Druckerei tatsächlich verarbeiten kann: Bleed, Dielines, exakte Maße. Damit wird KI-Design von der Idee zur Produktionsstufe.

Lena Vogel: Und dann Animatica Marionette, ein Blender-Add-on für 59 Dollar, das Human-Rigs posed, indem man Hände und Füße zieht. Läuft offline auf dem CPU in etwa 15 Millisekunden pro Pose.

Felix Hartmann: 15 Millisekunden pro Pose heißt: Das fühlt sich interaktiv an. Und offline auf dem CPU heißt: keine Cloud, keine GPU-Anforderungen, keine laufenden Kosten. Einmal 59 Dollar, fertig. Wer mit Blender Charaktere animiert, kennt das Problem – Posen setzen ist mühsame Detailarbeit. Drag & Drop an Händen und Füßen ist eine drastische Vereinfachung.

Lena Vogel: Und damit sind wir beim nächsten Block, der fast nahtlos anschließt: persönliche KI. Denn auch da geht es um den Schreibtisch – diesmal aber um deinen privaten.

Felix Hartmann: Koi ist eine Mac-App, die drei Dinge in einem vereint. Erstens Offline-Diktat per Tastenkürzel Fn-Alt. Zweitens eine KI, die deinen Bildschirm sieht, per Fn-Cmd. Drittens Call-Aufzeichnung ohne Knopfdruck, per Fn-Strg. Und das Ganze ab 59 Dollar, einmalig, lebenslang.

Lena Vogel: Drei Shortcuts, drei Funktionen, eine App. Das ist eine anti-Tool-Switch-Position: Statt einer Diktat-App, einer Screen-AI und einem Call-Recorder hast du eine App. Und die Einmalzahlung statt Abo ist bei Mac-Tools gerade eine Positionierung, die viele Nutzer schätzen.

Felix Hartmann: Interessant ist auch der Vergleich mit Twin for Desktop, das wir im Plan als Ergänzung haben. Twin macht das Transkribieren und Diktieren auf Mac und Windows, in über 140 Sprachen, mit einem schwebenden Mikrofon und – und das ist der Punkt – mit MCP-Anbindung für KI-Agenten.

Lena Vogel: Das ist der Unterschied. Koi ist ein Arbeitswerkzeug für dich am Mac. Twin macht deine Meetings und Diktate zu einer Datenquelle, die Agenten nutzen können. Das MCP-Interface heißt: Dein Agent kann auf die Transkripte zugreifen und damit arbeiten. Also: Koi für die direkte Interaktion, Twin, wenn die Sprache in den Agenten-Workflow fließen soll.

Felix Hartmann: Und dann wechseln wir die Plattform – zum iPhone, mit Yarite. Eine App ohne Konto, ohne Server, die Kontakte über sechs Kreise organisiert. Kostenlos bis 15 Personen, danach 9,99 Dollar einmalig.

Lena Vogel: Sechs Kreise – also im Grunde Gruppen wie Familie, enge Freunde, Kollegen. Und das ohne Konto und ohne Server heißt: Deine Kontaktdaten bleiben auf dem Gerät. In einer Zeit, in der jedes soziale Netzwerk Kontaktdaten sammelt, ist das eine bewusste Gegenposition. Und die Einmalzahlung statt Abo passt zum Privacy-Argument: Der Anbieter verdient nicht laufend an dir, also muss er auch nicht deine Daten verwerten.

Felix Hartmann: Was offen bleibt: Sechs Kreise sind ein starres System. Ob das für jeden passt, wie die Synchronisation zwischen Geräten funktioniert ohne Server – das sind Fragen, die man ausprobieren muss. Aber als Positionierung ist es klar: persönliche Kontakte, lokal gehalten.

Lena Vogel: Und noch ein Mac-Tool als Ergänzung in diesem Kontext: ilha. Das zeigt in der Notch des Macs die Limits von Claude Code, Codex und Grok Build an und wechselt automatisch das Konto, bevor das Limit erreicht ist.

Felix Hartmann: Das ist ein sehr praktisches Problem. Wer mehrere Coding-Agenten nutzt, kennt das: Mitten in der Arbeit ist das Limit erreicht. ilha macht den Status sichtbar – und handelbar. Der automatische Kontowechsel ist der Schritt von Sichtbarkeit zur Automatisierung, und auch da gilt: Vorher nachdenken, welche Konten da durchrotiert werden.

Lena Vogel: Und dann das vielleicht persönlichste Stück in diesem Block: Tend. Eine KI, die über iMessage oder SMS erreichbar ist und in deinen Accounts agiert – Gmail, Shopify, QuickBooks. Aber: nichts läuft ohne deine Freigabe. Und es gibt eine editierbare Memory, die "Brain" heißt.

Felix Hartmann: Das ist der Ansatz, der mich am meisten überzeugt hat, wenn es um persönliche KI geht. Weil der Kontrollmoment im Design steckt. Du schickst der KI eine SMS wie einer Assistentin, sie schlägt vor, du gibst frei. Und das editierbare Brain heißt: Du kannst sehen und korrigieren, was die KI über dich weiß. Das ist Transparenz als Feature, nicht als Fußnote.

Lena Vogel: Und ihr seht das Muster in diesem ganzen Block: Koi, Twin, Yarite, Tend – alle setzen auf lokale Verarbeitung, Einmalzahlung oder Kontrollmomente. Persönliche KI rückt näher an den Alltag, aber die Sicherheit wird über diese Kontrollmechanismen versprochen. Ob das hält, muss sich zeigen.

Felix Hartmann: Und dieselbe Kontrolle braucht auch der Support. Das ist der Übergang zu unseren Support-Stücken in diesem Kontext. Scout von Fini ist eine KI im Slack, die für Support-Teams Tickets und Bewertungen liest, Muster erkennt und Fixes entwirft – aber jede Änderung braucht die Freigabe eines Menschen.

Lena Vogel: Also exakt das Tend-Prinzip, nur für das Support-Team. Der Agent ist ein Analyst, kein Akteur. Er sagt: "In den letzten 30 Tickets ist dieses Muster aufgetaucht, hier ist ein Fix-Vorschlag" – und der Mensch entscheidet. Und AskDoozy geht dann einen Schritt weiter: eine KI im Slack, die tatsächlich Aufgaben in echten Systemen ausführt – Stripe, Postgres, GitHub – aber mit Sandbox, Aktionsprotokoll und einem Preis pro Workspace.

Felix Hartmann: Und man sieht, es gibt eine Skala der Autonomie. Scout liest und schlägt vor. AskDoozy führt aus, aber in einer Sandbox mit Protokoll. Tend agiert in deinen echten Accounts, aber nur mit Freigabe. Drei Stufen desselben Themas: Wie viel darf der Agent alleine tun?

Lena Vogel: Jetzt kommt der Block, der für viele von euch vielleicht am wenigsten glamourös klingt, aber inhaltlich am wichtigsten ist: Daten, Tests und Fachwissen. Denn alles, was wir bisher besprochen haben – Agenten, Marketing, persönliche KI – funktioniert nur so gut wie die Daten und Entscheidungen, die dahinterstehen.

Felix Hartmann: Fangen wir mit Querri Library, weil das ein sehr kluges Problem löst. Das Tool organisiert Daten nach den Fragen des Geschäfts – also nicht nach Tabellen und Spalten, sondern nach dem, was das Unternehmen eigentlich wissen will. Und der Kern: In 73 Prozent der Antworten werden alternative Interpretationen angezeigt, gegenüber 12 Prozent bei generischer KI.

Lena Vogel: Das ist eine Zahl, die man kritisch hören sollte – wieder eine Angabe der Macher. Aber die Richtung ist enorm wichtig. Generische KI neigt dazu, eine plausible Antwort zu geben, auch wenn die Daten mehrere Lesarten zulassen. Querri sagt explizit: Hier sind drei andere Möglichkeiten, das zu interpretieren. Das ist der Unterschied zwischen einer Auskunft und einer Entscheidungsgrundlage.

Felix Hartmann: Und genau da hängt es zusammen mit Flagsmith Experiments. Das ist A/B-Testing als Open Source, aufgebaut auf Flags, die ohnehin schon existieren – mit einem bayesischen Motor. Und die Daten können im eigenen Warehouse laufen, also ClickHouse oder Databricks, oder als verwalteter Service.

Lena Vogel: Bayesianisch heißt konkret: Statt fester Signifikanz-Schwellen bekommst du laufend Wahrscheinlichkeiten – "Variante B ist mit 94 Prozent Wahrscheinlichkeit besser". Das ist entscheidungsfreundlicher als die klassische Frequentist-Statistik. Und der Clou: Du nutzt die Feature-Flags, die du vielleicht schon hast, statt ein neues Test-Tool einzuführen. Open Source plus eigenes Warehouse heißt auch hier: Die Daten bleiben bei dir.

Felix Hartmann: Man sieht also einen roten Faden: Querri macht Interpretationen prüfbar, Flagsmith macht Annahmen messbar. Aus KI-Antworten werden überprüfbare Entscheidungen.

Lena Vogel: Und dann ein ganz anderes Feld, das aber dasselbe Prinzip illustriert: Lea von LeanAIOS. Eine KI-Plattform für das Bauwesen mit 18 Fachexperten – also digitale Spezialisten für verschiedene Gewerke. Takeoff, also Mengenermittlung, FIDIC-Fristen – das ist der internationale Bauvertragsstandard mit seinen Fristenregelungen – und 3D-Tests. Nutzer unbegrenzt.

Felix Hartmann: Das ist Fachwissen als Software. Bau ist eine Branche mit extrem spezialisiertem Wissen und hohen Fehlkosten. Wenn eine Plattform FIDIC-Fristen und Mengenermittlung abdeckt, adressiert sie echte Fachprobleme, keine generischen KI-Fantasien. Dass die Nutzer unbegrenzt sind, deutet auf ein Firmen-Lizenzmodell hin – das ganze Team arbeitet auf derselben Wissensbasis.

Lena Vogel: Als kleines Bindeglied in diesem Kontext noch iglass: ein Open-Source-Theme im Liquid-Glass-Stil für iT2, Ghostty und kitty, das unter macOS 26 echtes Glas nutzt, mit kontrastreichen Farben, und per Deinstallation reversibel ist.

Felix Hartmann: Das gehört streng genommen eher zur Sichtbarkeit, aber es zeigt, dass auch die Arbeitsumgebung selbst – das Terminal – zum Gestaltungsraum wird. Open Source und reversibel heißt: ausprobieren ohne Risiko. Ein kleines Detail am Rande, aber es zeigt den gleichen Geist wie hibi, eine Open-Source-Schreib- und Notizen-App als Alternative zu Obsidian, mit Dateien in lokalen Ordnern, Markdown, Typst und LaTeX – allerdings noch im Alpha-Stadium.

Lena Vogel: Dann zum letzten Block: Distribution, Integrationen und Sichtbarkeit. Wir haben NativeShip ja schon kurz erwähnt – das ist das Kernstück hier.

Felix Hartmann: Nochmal sauber: NativeShip nimmt die bestehende API deines SaaS und erzeugt daraus eine native n8n-Integration – mit Preview, eigenem GitHub- und npm-Repo und nachvollziehbarer Versionierung. n8n ist dieses beliebte Automatisierungs-Tool, und eine Integration dort zu haben bedeutet: Tausende Automatisierungs-Nutzer können dein Produkt in ihre Workflows einbauen.

Lena Vogel: Der eigentliche Punkt ist die Distribution als Produkt-Feature. Früher war eine Integration ein Entwicklungsprojekt – Wochen Arbeit, dann ein Listing. NativeShip macht daraus einen automatisierten Prozess aus dem, was du schon hast, nämlich deine API. Und die Versionierung mit eigenem Repo heißt, es ist kein Blackbox-Prozess, sondern du kontrollierst, was veröffentlicht wird.

Felix Hartmann: Und im selben Kontext Blooio: ein Anbieter für Apple Messages for Business, mit einer einheitlichen API, Apple Pay, Formularen und Unterstützung für RCS, SMS und WhatsApp.

Lena Vogel: Apple Messages for Business ist der offizielle Geschäftskanal von Apple – und viel weniger genutzt als WhatsApp Business, gerade weil der Zugang kompliziert ist. Blooio abstrahiert das: eine API, mehrere Kanäle, plus Bezahlung direkt im Chat. Für Unternehmen, die Kunden über Messaging bedienen wollen, konsolidiert das die Kanäle.

Felix Hartmann: Und dann zwei Stücke, die auf den ersten Blick nichts mit Distribution zu tun haben, aber genau um Sichtbarkeit gehen. Agent Pets: Jede Session von Claude Code oder OpenCode wird zu einem Tier im Chrome-Browser. Freigaben kannst du aus jedem Tab erteilen. Kosten: 6 Dollar einmalig.

Lena Vogel: Das klingt verspielt, aber die Funktion dahinter ist ernst: Wenn ein Agent im Hintergrund arbeitet und auf deine Freigabe wartet, musst du bisher zum Terminal-Fenster wechseln. Agent Pets macht den Status überall sichtbar – ein Tier, das auf dich wartet. Und die Approvals aus jedem Tab beseitigen den Kontextwechsel. Sichtbarkeit alsUX-Problem gelöst, für 6 Dollar.

Felix Hartmann: Und ilha haben wir ja schon besprochen – Limits in der Notch, automatischer Kontowechsel. Das ist dasselbe Prinzip auf einer anderen Ebene: Sichtbarkeit des Agenten-Zustands direkt in der Hardware-Ecke deines Macs.

Lena Vogel: Und noch zwei Randnotizen aus dem Plan, die hier passen. The Brains: 37 MCPs von Gründern und Investoren – Paul Graham, Naval und andere – mit Antworten, die immer mit Zitat und Link kommen. Kostenlos, MIT-Lizenz. Das ist Wissen als verteilbare Ressource: Die Aussagen dieser Leute werden zitierfähig gemacht, mit Quellenangabe statt Paraphrase.

Felix Hartmann: Auch hier der gleiche Vertrauensmechanismus, den wir bei Querri gesehen haben: die Quelle mitliefern. Und die MIT-Lizenz heißt, man kann es selbst hosten oder in eigene Tools einbauen.

Lena Vogel: So, Felix – wenn wir ein Fazit ziehen: Was ist heute eigentlich das große Bild?

Felix Hartmann: Ich würde sagen: Agenten werden zur Infrastruktur. PrivOS macht sie selbst gehostet, Notion Auto macht sie langlebig und bezahlbar, BAND vernetzt sie, Nimbalyst dokumentiert sie, Flyweil gibt ihnen Budget, Intelli gibt ihnen Bremsen, AskDoozy gibt ihnen Sandkästen. Das ist keine Sammlung von Tools mehr, das ist eine Architektur im Entstehen.

Lena Vogel: Und was ich mir merken würde: Die spannenden Fragen sind nicht "Kann die KI das?", sondern "Wie kontrollieren wir sie?" – Credits, Approvals, Sandboxen, Wikis. Die Macher behaupten vieles, und vieles davon müsst ihr selbst prüfen. Aber die Richtung ist eindeutig: Kontrolle wird zum Feature.

Felix Hartmann: Genau so sehen wir das. Danke, dass ihr dabei wart – ich war Felix Hartmann.

Lena Vogel: Und ich Lena Vogel. Bis zur nächsten Runde!