Ist der “kleine Flusskrebs” kalt geworden?
OpenClaw, das Anfang 2026 plötzlich in ganz China populär wurde, scheint sich bereits abgekühlt zu haben.
Einige Freunde in meinem Umfeld, die früher nächtelang an OpenClaw gearbeitet haben, haben es stillschweigend zur Seite gelegt. Dieses Projekt, von dem es einst hieß, es sei auf GitHub mit einer Geschwindigkeit explodiert, wie man sie selten zuvor gesehen hat, ist jetzt fast auf den Gefrierpunkt gefallen, was die Aufmerksamkeit angeht.
Vielleicht hat OpenClaw seinen historischen Auftrag bereits erfüllt.
Sie kam wie ein Wirbelsturm und rückte das Agenten-Paradigma zum ersten Mal wirklich in den Blickpunkt der Öffentlichkeit. Dadurch wurde vielen Menschen eines klar: KI ist nicht nur ein Chatbot, der mit Ihnen spricht. Sie kann auch die Initiative ergreifen und Ihnen helfen, Ihre Arbeit zu erledigen.
Aber OpenClaw ist nicht zu Linux geworden.
Es lief zu schnell. Bevor sie genug Zeit hatte, tiefe Codebarrieren und ein starkes Ökosystem aufzubauen, wurde sie bereits auf den Strand gestoßen.
Welches neue Tool verwenden also die Leute, die Agenten wirklich brauchen, um ihre Produktivität zu steigern?
Kürzlich wurde ein intelligentes Agentenbetriebssystem namens PilotDeck in der Gemeinschaft online gegangen. Es wurde gemeinsam vom THUNLP-Labor der Tsinghua-Universität, von ModelBest, OpenBMB und AI9stars entwickelt und als Open Source zur Verfügung gestellt.
Wenn OpenClaw ein geek-romantisches “großes Spielzeug” ist, dann ist dieser “Tsinghua-Spitzenstudent” eher ein Agent Collaboration Cockpit für echte Produktivität gemacht.
PilotDeck Agent OS: Vom Milchtee-Spiel zum Daten-Dashboard
Was unterscheidet PilotDeck von den frühen Agenten, die nur die Oberfläche abgeschmeckt haben?
Schauen wir uns ein paar sehr direkte Tests an.
Wir haben zwei WorkSpaces gleichzeitig geöffnet. Der eine diente der Erstellung eines Spiels, der andere der Datenvisualisierung.
Dann haben wir sie zusammen laufen lassen, nur um zu sehen, ob sie das aushalten können.
Aufbau eines Milchteeladens Simulationsspiel
In den ersten WorkSpace haben wir einen Satz eingegeben:
“Erstellen Sie eine kleine Management-Simulation für ein Milch-Tee-Geschäft. Es sollte Einkaufs-, Preis- und Warteschlangensysteme haben. Die Kunden entscheiden aufgrund des Preises und der Reputation, ob sie kaufen.”
Nachdem die Eingabeaufforderung eingegeben wurde, generierte PilotDeck einen sehr detaillierten Plan für das Simulationsspiel "Milchtee-Shop".
Sie hat die Kernschleife des Spieldesigns aufgeschlüsselt, eine Produktlinie mit 5 Milchteesorten entworfen und auch das Einkaufssystem, das Preissystem, das Kunden- und Warteschlangensystem, das Finanzsystem usw. entwickelt.
Im technischen Teil hatte sie bereits im Voraus ein neues UI-Layout im Kartenstil geplant und die wichtigsten JS-Module und Implementierungsschritte geschrieben.
Am Ende konnte ein Milchtee-Shop-Spiel online gespielt werden.
Erstellung eines interaktiven AI-Finanzierungs-Dashboards
Der zweite WorkSpace ging in eine völlig andere Richtung.
“Hier ist eine Gruppe von Finanzierungsdaten globaler KI-Unternehmen. Helfen Sie mir, ein interaktives Dashboard zur Datenvisualisierung zu erstellen. Es sollte Animations-Effekte haben, und der Mauszeiger sollte Details anzeigen.”
In dieser Aufgabe verwendete PilotDeck vier Diagramme, um die Top 10 Unternehmen nach Gesamtfinanzierungsbetrag, den Finanzierungsanteil von Nordamerika / Europa / Asien und die Verteilung der allgemeinen KI / Unternehmens-KI / generativen KI-Tracks zu zeigen.
Das abschließende Visualisierungs-Dashboard zeigte deutlich die Finanzierungsdaten von KI-Unternehmen in verschiedenen Regionen.
Die beiden Aufgaben liefen gleichzeitig.
Eine davon war das Schreiben von Spiellogik.
Das andere war das Zeichnen von Diagrammen.
Sie haben sich nicht gegenseitig behindert.
Erstellung eines Persönlichkeitstests für Programmierer
Danach haben wir eine weitere, rein spaßige Aufgabe hinzugefügt.
“Erstellen Sie einen Persönlichkeitstest für Programmierer mit 10 Fragen. Er sollte testen, welche Art von Programmierer-Persönlichkeit Sie sind, und eine Ergebnisseite und eine Sharecard enthalten.”
PilotDeck generierte 10 Multiple-Choice-Fragen, die den realen Entwicklungsszenen recht nahe kamen. Es teilte die Ergebnisse in 6 Typen ein:
Architekt 🏛️ / Ziegelsteinschlepper 🧱 / Perfektionist ✨ / Magier 🧙 / Evangelist 📣 / Philosoph 🤔
Für den visuellen Stil wurden das dunkle GitHub-Thema und die Schriftart JetBrains Mono Monospaced verwendet. Es hatte ein starkes technisches Gefühl.
Nachdem ich die 10 Fragen beantwortet hatte, zeigte das Endergebnis, dass ich tatsächlich ein Brick Mover war.
Von einem Management-Spiel über ein Daten-Dashboard bis hin zu einer kleinen sozialen App ist die Spanne ehrlich gesagt ein bisschen lächerlich.
Aber in PilotDeck ist jedes Projekt ein unabhängiger Arbeitsbereich. Jedes Projekt hat seine eigene Aufgabe.
PilotDeck WorkSpace: Nicht nur Ordnerisolierung
Nachdem die Aufgaben erledigt waren, haben wir noch etwas Interessantes gemacht.
Wir haben die Memory-Panels der beiden Projekte getrennt geöffnet.
Im Projekt "Milk Tea Shop" wurden im Speicher die Spiellogik, der UI-Stil und die Spielparameter gespeichert.
Im Daten-Dashboard-Projekt wurden Diagrammtypen, Farbschemata und Datenverarbeitungslogik im Speicher abgelegt.
Es gab kein einziges Erinnerungsstück, das sich mit den beiden vermischt hätte.
Dies ist wahrscheinlich der grundlegendste Unterschied zwischen PilotDeck WorkSpace und vielen anderen Tools.
Claude Cowork hat Projects für die Projektisolierung eingeführt, und Cursor hat auch Workspace. Aber ihre Isolierung ist immer noch mehr wie “Ordner + Regeln”.”
Das Gedächtnis ist schwer zu erkennen und schwer zu verändern. Die Fähigkeiten entwickeln sich nicht wirklich weiter, wenn sie mehr genutzt werden. Und es ist nicht ganz klar, welches Projekt wie viel Kosten verursacht hat.
PilotDeck baut für jedes Projekt eine komplette “Arbeitskabine”. Innerhalb dieser Kabine gibt es drei Schichten.
Dediziertes Dateisystem
Die Dateien, die zu diesem Projekt gehören, und die Dateien, die von der KI erstellt wurden, sind klar voneinander getrennt.
Dedizierter Speicher
Der Projektspeicher zeichnet die Projektdefinition und den Projektfortschritt auf.
Collaboration Feedback zeichnet Ihre Präferenzen auf.
Sie können alle eingesehen, bearbeitet und bis zu ihren Quellen zurückverfolgt werden.
Engagierte Fertigkeiten
Der Skill-App-Store kann Skills mit einem Klick in den entsprechenden WorkSpace installieren.
Installieren Sie zum Beispiel game-asset-finder in den WorkSpace für die Spieleentwicklung und installieren Sie minimax-pdf in den WorkSpace zum Schreiben von Dokumenten.
Andere WorkSpaces können aus Ordnern und statischen Regeln bestehen.
Der WorkSpace von PilotDeck ist eher eine komplette Lebensumgebung für KI.
PilotDeck Token-Routing: Geringere Kosten ohne Ergebniseinbußen
Agententools haben ein offenes Geheimnis.
Sie sind wirklich bequem zu benutzen, aber wenn die Rechnung kommt, kann es beängstigend sein.
Wenn man das stärkste Modell für die gesamte Aufgabe einsetzt, verbraucht man sehr schnell Token. Manchmal fühlt es sich teurer an als ein Taxi zu nehmen.
Eine gängige Lösung besteht darin, die Modelle manuell zu wechseln. Verwenden Sie ein billigeres Modell für einfache Fragen und wechseln Sie zu einem teureren Modell für komplexe Aufgaben.
Aber auch dieses Umschalten selbst ist ärgerlich.
PilotDeck verwendet eine Reihe von intelligenten Routings, und sein Ansatz ist nicht genau derselbe wie die üblichen Lösungen auf dem Markt.
Routing nach Sub-Agent statt nach Anfrage
Hier liegt die wichtigste Designentscheidung.
Viele Routing-Lösungen schalten die Modelle auf der Anforderungsebene um. Jede Anfrage wird einzeln beurteilt und dann einem Modell zugeordnet.
Das Problem ist, dass häufige Modellwechsel den KV-Cache zerstören können. Es ist, als ob ein Modellwechsel bedeutet, dass die Datei jedes Mal neu gelesen werden muss. Die Effizienz der Inferenz kann dadurch sinken.
PilotDeck führt das Routing auf der Ebene der Unteragenten durch.
Nachdem eine komplexe Aufgabe in mehrere Teilaufgaben aufgeteilt wurde, wird ein ganzer Unteragent einem Modell zugewiesen und läuft bis zum Ende. Der Kontext-Cache innerhalb dieses Unter-Agenten bleibt kontinuierlich erhalten.
Es werden also nicht nur Token-Kosten eingespart, sondern auch der Leistungsverlust, der durch das Hin- und Herschalten entsteht.
Flexible Routing-Regeln für unterschiedliche Aufgaben
PilotDeck ist auch flexibler als feste Routing-Regeln wie “teure Modelle erledigen schwierige Aufgaben, billige Modelle erledigen einfache Aufgaben”.”
Es unterstützt Regeln und Eingabeaufforderungen zur Anpassung der Routing-Strategie.
Sie können festlegen, welche Art von Aufgabe welches Modell verwenden soll. Sie können es sogar in natürlicher Sprache sagen:
“Codebezogene Teilaufgaben verwenden Claude Opus, und die Textverarbeitung verwendet ein billigeres Modell”.”
Öffnen Sie das Bedienfeld "Routing", und jede Sitzung wird übersichtlich aufgelistet: ob sie als komplex, einfach oder mittel eingestuft wird, wie viel sie tatsächlich kostet und wie viel sie ohne Routing kosten würde.
Bei der App für den Persönlichkeitstest für Programmierer beispielsweise würden ohne Routing $10,97 anfallen. Nachdem das Routing aktiviert wurde, betrugen die tatsächlichen Kosten nur $1,42.
Das bedeutet eine Einsparung von $9,55, rund 75%.
Das Forschungsteam hat dies auch in größerem Maßstab getestet.
Im Social-Media-Szenario, z. B. bei der Erstellung von Xiaohongshu-Inhalten, kostet das Routing $2,83. Ohne Routing kostete es $12,58. Das spart etwa 70%.
In komplexeren Aufgabenszenarien, wie z. B. mehrsprachige Podcast-Verarbeitung, Finanzanalyse und Code-Dokumentation, kostete die Kombination aus Haupt-Sonnet 4.6 + Unter-MiniMax-M2.7 $3.15, mit einer Bewertung von 70,6.
Die alleinige Verwendung von Sonnet 4.6 kostete $18.36, mit einer Note von 69.1.
Der Preis betrug nur etwa ein Sechstel, aber das Ergebnis war noch etwas besser.
Wenn Ihnen nur die beste Leistung wichtig ist, können Sie natürlich das Routing ausschalten und das beste Modell für den gesamten Prozess verwenden.
Sie haben immer noch die Wahl.
Lokale Modelle für Datenschutz und Kostenkontrolle
Das Routing von PilotDeck kann auch lokale Modelle als Sub-Agenten verbinden.
Das bedeutet, dass sensible Daten Ihren eigenen Rechner nicht verlassen müssen.
Für einige Aufgaben kann es sogar entscheiden, welche Tools benötigt werden, und automatisch ein Modell auf dem Gerät einsetzen, um die Arbeit zu erledigen. Bei der Verarbeitung mehrsprachiger Podcasts kann es zum Beispiel VoxCPM selbst installieren, um Sprache zu erzeugen.
Das Cloud-Modell kann für das Denken zuständig sein und das lokale Modell für die Ausführung.
Auf diese Weise werden sowohl Kosten gespart als auch der Datenschutz gewährleistet.
PilotDeck Speicher: Öffnen Sie das Gehirn der KI und bearbeiten Sie es
Heutzutage ist der Agentenspeicher nicht mehr die alte Art von kompletter Blackbox.
Bei vielen Tools ist jedoch noch nicht klar, was die KI sich gemerkt hat, wann sie es gemerkt hat und ob sie sich richtig erinnert hat.
Der WorkSpace von PilotDeck gibt eine andere Antwort.
Es geht nicht nur um das Öffnen eines Ordners. Es geht darum, die gesamte Lebensumgebung eines Agenten zu öffnen.
Öffnen Sie das Fenster Speicher, und jeder Speicher hat einen Zeitstempel, einen Quellpfad und einen Typ.
Der Projektspeicher zeichnet die Kerndefinition des Projekts auf.
Collaboration Feedback erfasst Ihre Zustellungspräferenzen.
Wenn er sich an etwas Falsches erinnert, können Sie hineinklicken und es bearbeiten.
Wenn es einen Speicherkonflikt gibt, können Sie die falsche Datei direkt löschen.
Es ist nicht nötig, das Gespräch neu zu beginnen, und Sie müssen Ihre Präferenzen nicht noch einmal von Anfang an eingeben.
Traum-Mechanismus für die Speicherorganisation
PilotDeck hat auch einen Mechanismus namens Dream.
Während der Leerlaufzeit überprüft und organisiert die KI automatisch ihren eigenen Speicher im Hintergrund.
Es wirkt tagsüber und wird nachts verdaut.
Im Speicherbereich sehen Sie die Schaltfläche Traum speichern und die Schaltfläche Letzten Traum zurücksetzen.
Wenn Dream etwas falsch organisiert, können Sie es mit einem Klick auf den vorherigen Zustand zurücksetzen.
Das Endergebnis des White-Box-Gedächtnisses ist einfach:
Je mehr Sie die KI nutzen, desto mehr folgt sie Ihren Gewohnheiten.
Ihre Einstellungen werden im Feedback-Speicher gespeichert. Sie können sie sehen und anpassen.
Man verlässt sich nicht auf die KI, um zu erraten, was man will.
Sie sagen es. Es nimmt es deutlich auf. Das nächste Mal folgt es.
Warum sich PilotDeck wie ein echtes Produktivitätsagenten-Tool anfühlt
Wenn man sich die Welle der großen Modelle ansieht, von den frühen ChatGPT, die alle überraschten, bis hin zu Tools wie OpenClaw, die die Grenzen der Agentenfähigkeiten wie ein Geek-Spielzeug testeten, hat sich die Form von Agenten sehr schnell verändert.
Aber nur wenn Probleme wie Kosten, Isolierung und Speicherplatz nach und nach gelöst werden, können Agenten wirklich von einer “interessanten Demo” zu einem “brauchbaren Produktivitätswerkzeug” werden.”
PilotDeck's unabhängiger WorkSpace, kontrollierbarer White-Box-Speicher und eine sorgfältige, intelligente Routing-Strategie lassen die Idee von “eine Person, eine KI-Armee” näher an die Realität rücken.
Wichtiger ist, dass dieser “Sechseck-Krieger” nicht hinter einer teuren Unternehmens-Paywall eingesperrt ist.
Es hat sich entschieden, vollständig Open-Source zu sein.
Ob es sich nun um die zugrundeliegende Routing-Logik oder die Workspace-Architektur handelt, der Code wurde dort bereits offen platziert.
Wenn Sie also erfahren möchten, wie es ist, ein "hands-off"-Manager zu sein, oder wenn Sie den Quellcode öffnen und ein eigenes Cyberteam modifizieren möchten, ist PilotDeck wahrscheinlich einen ernsthaften Blick wert.
