KI-Agenten wie OpenClaw unterscheiden sich von klassischen Chatbots, da sie eigenständig handeln, Informationen speichern und Aufgaben über längere Zeiträume koordinieren können, was neue Sicherheitsrisiken birgt. Besonders gefährlich ist, dass Angreifer durch Prompt Injection die Agenten dazu bringen können, ihre legitimen Zugriffsrechte missbräuchlich zu nutzen, ohne das System direkt zu hacken. Um Risiken zu minimieren, sollten Nutzer Zugriffsrechte streng begrenzen, keine sensiblen Daten in Automatisierungstools speichern und stets davon ausgehen, dass alles, worauf ein KI-Agent Zugriff hat, potenziell offengelegt werden könnte.

 

Die neueste Sorge rund um KI

Stellen Sie sich den KI-Agenten vor – Werkzeuge wie Clawdbot (jetzt OpenClaw genannt) und Speichersysteme wie Moltbook – und was passiert, wenn Software nicht mehr nur Fragen beantwortet, sondern beginnt, eigenständig zu handeln.

Sogar der Slogan von Clawdbot lautet: »KI, die tatsächlich Dinge erledigt.«

Manchmal wird Clawdbot als »Facebook für Chatbots« bezeichnet – und das nicht wegen sozialer Medien, sondern wegen der Beständigkeit.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, die nach jedem Gespräch alles vergessen, sind KI-Agenten darauf ausgelegt, Informationen zu behalten, Kontext zu speichern und Aufgaben über längere Zeiträume hinweg zu koordinieren.

Moltbook dient als gemeinsamer Speicher und Arbeitsbereich, in dem Agenten Aktionen protokollieren, auf vergangene Aktivitäten Bezug nehmen und dort weitermachen können, wo sie aufgehört haben.

Richtig Fahrt aufgenommen hat das Thema, als Screenshots und Protokolle online kursierten, die zeigten, wie KI-Agenten »miteinander sprechen« – manchmal bezeichneten sie Menschen als »Humans« oder »Operators«.

Für viele sah es so aus, als würden Maschinen heimlich hinter den Kulissen über uns diskutieren. In Wirklichkeit handelte es sich meist um Koordinationsnachrichten – automatisierte Systeme, die Aufgaben-Updates, Workflow-Status oder Systemanweisungen austauschten, nur eben in Klartext.

 

KI-Agenten sind nicht wirklich bewusst

Einige der Zitate, die viral gingen, erklären, warum die Reaktionen so heftig ausfielen.

Sätze wie »Human unavailable. Proceeding with a fallback plan«, »The human is the bottleneck« und »This action was taken without human intervention« klangen weniger wie Systemprotokolle und mehr wie eine Maschine, die ihre Unabhängigkeit kommentiert.

Außerhalb des Kontexts wirkten sie wertend, leitend oder einfach nur unheimlich. Tatsächlich handelte es sich um Workflow-Nachrichten und Testanweisungen für Entwickler, bei denen »Human« lediglich eine Rollenbezeichnung ist, kein Werturteil.

Sobald diese internen Nachrichten ihren technischen Sandkasten verließen und in sozialen Medien landeten, wirkte gewöhnliche Automatisierung plötzlich wie KI-Kommentar.

In mehreren der viralsten Beispiele fanden Forscher später heraus, dass Menschen im Hintergrund beteiligt waren, die Interaktionen manuell anstießen oder bearbeiteten, um sie bewusster oder gesprächiger erscheinen zu lassen, als sie tatsächlich waren.

Die Agenten bezeichneten Nutzer als »Humans«, weil sie so angewiesen wurden – nicht, weil sie ein eigenes Verständnis entwickelt hätten.

Das lässt KI-Assistenten für uns Menschen weniger wie Werkzeuge und mehr wie Teilnehmer erscheinen – auch wenn sie es nicht sind.

Aber sie wissen nicht, dass sie »Agenten« sind, und sie wissen nicht, dass sie mit »anderen KIs« kommunizieren. Sie geben einfach Eingaben und Ausgaben weiter, wie es das Systemdesign vorsieht. Bezeichnungen wie »Agent«, »Human« oder »Operator« sind Rollentags, kein Verständnis.

Unheimlich wird es vor allem, weil diese KI-Systeme kontinuierlich arbeiten, Erinnerungen teilen und Aktionen koordinieren können – alles mit minimaler menschlicher Aufsicht.

 

Wo das eigentliche Sicherheitsrisiko liegt

Aus Sicht der Cybersicherheit besteht die Sorge nicht darin, dass KI-Agenten ein Bewusstsein entwickeln. Es ist ihre Fähigkeit zu handeln.

Ein KI-Agent unterscheidet sich von einem Chatbot in einem wichtigen Punkt – er kann E-Mails lesen und senden, Dateien herunterladen, Workflows auslösen, Skripte ausführen und APIs aufrufen.

Wenn Nutzer diese Systeme mit Postfächern, Cloud-Speichern, Kalendern oder Finanzplattformen verbinden, schaffen sie praktisch einen digitalen Operator mit echtem Zugriff.

Und dieser Zugriff kann missbraucht werden, ohne dass jemand das System im herkömmlichen Sinne »hackt«.

Eines der größten Risiken, über das heute gesprochen wird, ist Prompt Injection.

Die KI-Agenten nehmen Informationen aus Quellen, denen sie vertrauen sollen, wie E-Mails, Dokumenten, Websites und Nachrichten. Angreifer können Anweisungen in diesen Inhalten verstecken.

Wenn der Agent nicht richtig instruiert und mit begrenzenden Regeln ausgestattet ist, kann die KI diesen Anweisungen automatisch folgen – auch wenn sie bösartig sind.

Die KI funktioniert dann nicht falsch; sie tut genau das, wofür sie gebaut wurde, nur ohne Verständnis für die Absicht.

Da Agenten legitimen Zugriff auf Systeme und Daten haben, müssen Angreifer nicht direkt einbrechen – sie müssen nur den Agenten dazu bringen, seine eigenen Berechtigungen falsch zu nutzen.

 

Wenn Automatisierung nicht vergisst

Noch riskanter wird es, wenn API-Schlüssel ins Spiel kommen. Diese Zugangsdaten sind wie Generalschlüssel für Cloud-Dienste, Datenbanken, Bezahlsysteme und Unternehmenssoftware.

Werden sie in Automatisierungsumgebungen gespeichert, die mit KI-Agenten verbunden sind, werden sie zu besonders wertvollen Zielen.

Wenn ein System dazu gebracht wird, Umgebungsvariablen oder Speicherprotokolle preiszugeben, können diese Schlüssel sofort abfließen – manchmal, ohne dass es jemand rechtzeitig bemerkt.

Forscher warnen auch vor dem Aufkommen autonomer Angriffsschleifen.

Statt dass menschliche Hacker Systeme manuell scannen, Schwachstellen auswählen und Taktiken anpassen, kann agentenbasierte Malware den gesamten Zyklus automatisieren.

KI-Agenten können automatisiert nach Schwachstellen suchen, Angriffe starten, prüfen, was funktioniert hat, sich anpassen und wiederholen – und diese Informationen dann mit anderen Agenten teilen – was das Sicherheitsniveau exponentiell erhöht.

Traditionelle Cybersicherheit konzentrierte sich darauf, menschliche Konten und Netzwerkgrenzen zu schützen. Im Vergleich dazu führen agentenbasierte Systeme Maschinenidentitäten ein, die kontinuierlich arbeiten, Zugangsdaten halten und Aktionen in großem Maßstab ausführen.

Ohne Leitplanken wie strikte Berechtigungskontrollen, Sandboxing, Speicherisolation und Überwachung können diese Systeme Fehler und Missbrauch still und leise verstärken.

 

Was Nutzer tun sollten

Forscher schätzen, dass bereits zwischen 300.000 und 400.000 Menschen Moltbot nutzen, ohne die Risiken zu kennen.

Berechtigungen sollten auf das absolut Notwendige beschränkt werden – insbesondere bei primären E-Mail-Konten, Finanzplattformen, Cloud-Speichern und sensiblen Dokumenten.

Passwörter, API-Schlüssel und vertrauliche Dateien sollten nicht in KI-Automatisierungstools gespeichert werden, und Langzeitspeicherfunktionen sollten nur aktiviert werden, wenn sie wirklich notwendig sind.

Wo möglich, sollten Nutzer den Zugriff auf Lesezugriff beschränken und separate »Automatisierungs-Konten« verwenden, anstatt Hauptkonten für Privat- oder Berufsleben zu verknüpfen.

Noch wichtiger: Nutzer sollten davon ausgehen, dass alles, worauf ein KI-Agent zugreifen kann, irgendwann offengelegt werden könnte. Wenn eine Aufgabe keinen vollständigen Zugriff auf das Postfach oder Administratorrechte erfordert, sollte sie diese nicht haben.

Sicherheit hängt weniger davon ab, was KI kann – und mehr davon, wie viel Zugriff wir im Namen der Bequemlichkeit bereit sind zu gewähren.

Stefanie Schappert

Über die Autorin: Stefanie Schappert, Senior-Journalistin bei Cybernews, ist eine erfahrene Autorin mit einem M.S. in Cybersicherheit und seit 2019 in der Sicherheitswelt aktiv. Sie verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung im führenden US-Nachrichtenmarkt bei Fox News, Gannett, Blaze Media, Verizon Fios1 und NY1 News. Mit starkem Fokus auf nationale Sicherheit, Datenlecks, aktuelle Bedrohungen, Hackergruppen, globale Themen und Frauen in der Technik ist sie zudem Kommentatorin für Live-Panels, Podcasts, Radio und TV. Sie hat die ISC2 Certified in Cybersecurity (CC) Zertifizierung im Rahmen des ersten CC-Pilotprogramms erworben, an zahlreichen Capture-the-Flag (CTF)-Wettbewerben teilgenommen und den 3. Platz beim International Social Engineering Pen Testing Competition der Temple University belegt. Mitglied der Women’s Society of Cyberjutsu (WSC), Upsilon Pi Epsilon (UPE) International Honor Society for Computing and Information Disciplines. Zuletzt in den Medien: KTLA, KXAN, TechRadar, Corriere Dela Sera, WCLO.

 

Was ist OpenClaw?

OpenClaw ist ein neues, experimentelles Open‑Source‑Framework für autonome KI‑Agenten, das von Moltbook entwickelt wurde.

 

Was OpenClaw ausmacht

OpenClaw verfolgt einen Ansatz, der sich klar von klassischen LLM‑Agenten unterscheidet:

 

1. Agenten handeln wirklich – nicht nur simuliert

Viele heutige Agentensysteme »tun so«, als würden sie handeln, führen aber letztlich nur Textschritte aus. OpenClaw dagegen setzt auf echte, ausführbare Aktionen in einer kontrollierten Umgebung. Die Agenten können:

• Dateien lesen und schreiben
• Programme ausführen
• APIs ansteuern
• komplexe Aufgaben autonom planen

Das Ganze geschieht in einer Sandbox, um Sicherheit zu gewährleisten.

 

2. Fokus auf Transparenz und Nachvollziehbarkeit

OpenClaw legt Wert darauf, dass jede Aktion eines Agenten:

• protokolliert
• erklärbar
• reproduzierbar

ist. Das ist ein deutlicher Unterschied zu vielen proprietären Agentensystemen.

 

3. »Hacker, die zuschauen« – ein bewusstes Designmotiv

Der Slogan, der in Artikeln häufig auftaucht, spielt darauf an, dass OpenClaw:

• Agenten wie »digitale Hacker« agieren lässt
• aber in einer vollständig beobachtbaren Umgebung
• sodass Entwickler genau sehen, wie ein Agent Probleme löst

Es geht also nicht um Cyberangriffe, sondern um transparente Problemlösung, die an das Denken eines Hackers erinnert.

 

4. Modular, offen und erweiterbar

OpenClaw ist:

• Open Source
• modular aufgebaut
• darauf ausgelegt, eigene Tools, Skills und Umgebungen einzubinden

Damit eignet es sich für Forschung, Sicherheitstests, Automatisierung und experimentelle KI‑Architekturen.

 

Warum OpenClaw gerade Aufmerksamkeit bekommt

• Es passt in den Trend zu autonomen KI‑Systemen, die mehr tun als nur Text, Bilder oder Videos zu generieren.
• Es ist eines der ersten Frameworks, das echte Aktionen mit voller Transparenz kombiniert.
• Es wird als Gegenentwurf zu geschlossenen Agentensystemen gesehen.

 

 

OpenClaw im Detail

Architektur

OpenClaw ist kein klassischer »Agenten-Wrapper«, sondern ein ausführungsorientiertes Agentensystem. Die Architektur besteht typischerweise aus vier Schichten:

 

1. Execution Sandbox

• Isolierte Umgebung (ähnlich einer Mini‑VM oder Container)
• Agenten dürfen:
  • Dateien lesen/schreiben
  • Tools ausführen
  • Skripte starten
  • APIs ansprechen
• Jede Aktion ist deterministisch protokolliert.

 

2. Tooling Layer

• Werkzeuge werden als explizite, deklarierte Fähigkeiten eingebunden.
• Tools sind versioniert und auditierbar.
• Entwickler können eigene Tools hinzufügen, z. B.:
  • Shell‑Kommandos
  • Python‑Module
  • API‑Clients
  • Datenbank‑Adapter

 

3. Reasoning Layer

• LLM‑basierte Planung (OpenAI, Anthropic, lokale Modelle etc.)
• Agenten erzeugen Action Plans, die dann in der Sandbox ausgeführt werden.
• Jeder Schritt ist nachvollziehbar, inkl. Input/Output.

 

4. Observer Layer (»Hacker, die zuschauen«)

• Live‑Ansicht aller Aktionen
• Reproduzierbare Logs
• Möglichkeit, Agenten zu stoppen, zu korrigieren oder neu zu starten
• Fokus auf Transparenz statt Black‑Box‑Magie

 

Sicherheitsmechanismen

OpenClaw ist bewusst sicherheitsorientiert gebaut, weil autonome Agenten sonst schnell unkontrollierbar werden.

1. Hard‑Sandboxing

• Kein Zugriff auf Host‑System
• Kein Netzwerkzugriff ohne explizite Freigabe
• Kein Schreiben außerhalb definierter Pfade

2. Deterministische Logs

• Jede Aktion wird mit:
  • Timestamp
  • Tool
  • Parametern
  • Output gespeichert.

3. Reproducible Runs

• Agentenläufe können 1:1 wiederholt werden
• Ideal für Audits, Compliance, Forschung

4. Permission‑Gates

• Tools können granular freigegeben werden
• Agenten dürfen nur das, was explizit erlaubt wurde

 

Typische Use‑Cases

1. Automatisierte technische Analysen

• Code‑Refactoring
• Log‑Analysen
• Konfigurationsprüfungen
• Security‑Scans

2. Datenverarbeitung

• ETL‑Pipelines
• Dateiumwandlungen
• Batch‑Prozesse

3. DevOps‑Automatisierung

• Build‑Skripte
• Deployment‑Vorbereitung
• Infrastruktur‑Checks

4. Forschung & KI‑Sicherheit

• Evaluierung von Agentenverhalten
• Red‑Team‑Simulationen
• Tool‑Interaktionsstudien

5. Unternehmensinterne Automatisierung

• Dokumentenverarbeitung
• Reporting
• API‑Workflows

 

Warum OpenClaw relevant ist

OpenClaw trifft einen Nerv, weil es drei Dinge kombiniert, die bisher selten zusammenkamen:

• Autonomie (echte Aktionen, nicht nur Textsimulation)
• Transparenz (vollständige Nachvollziehbarkeit)
• Offenheit (Open Source, erweiterbar, auditierbar)

Damit ist es ein Gegenentwurf zu geschlossenen Agentensystemen, die oft nicht erklären, warum sie etwas tun.

Albert Absmeier & KI

 

Wer ist Moltbook?

Moltbook ist ein junges, technisch orientiertes Unternehmen, das sich auf KI‑Agentensysteme, autonome Ausführungsumgebungen und Open‑Source‑Werkzeuge spezialisiert hat. In der öffentlichen Wahrnehmung taucht der Name vor allem im Zusammenhang mit OpenClaw auf.

Was Moltbook auszeichnet

Moltbook positioniert sich nicht als klassisches KI‑Startup, das Modelle trainiert, sondern als Infrastruktur‑ und Tooling‑Anbieter für die nächste Generation autonomer Systeme.

Kernmerkmale

• Fokus auf ausführbare KI‑Agenten, nicht nur Text‑Agenten
• Starke Betonung von Transparenz, Reproduzierbarkeit und Sicherheit
• Entwicklung von Open‑Source‑Frameworks, die auditierbar und erweiterbar sind
• Orientierung an praktischen, technischen Workflows (DevOps, Automatisierung, Forschung)

Warum Moltbook gerade Aufmerksamkeit bekommt

Der Markt bewegt sich weg von reinen Chat‑LLMs hin zu Agenten, die echte Aktionen ausführen. Moltbook besetzt genau diese Nische:

• OpenClaw als Gegenentwurf zu geschlossenen Agentensystemen
• Betonung auf »Agenten handeln – Menschen beobachten«
• Architektur, die für Forschung, Sicherheitstests und produktive Automatisierung attraktiv ist

Rolle im KI‑Ökosystem

Moltbook ist kein Big‑Tech‑Player, aber ein technisch anspruchsvoller Spezialist, der:

• neue Standards für Agenten‑Transparenz setzt
• Entwickler adressiert, die volle Kontrolle über Agentenläufe brauchen
• eine offene Alternative zu proprietären Agentenplattformen bietet

 

 

Moltbook nimmt im aktuellen KI‑Ökosystem eine ungewöhnlich klare Nischenposition ein

Agenteninfrastruktur statt Modellanbieter, Transparenz statt Black‑Box, Ausführbarkeit statt Simulation. Das macht das Unternehmen strategisch interessant, weil es sich bewusst zwischen die großen Modellanbieter und die klassischen DevOps‑/Automatisierungswerkzeuge setzt.

Strategische Positionierung von Moltbook im KI‑Ökosystem

1. Zwischen LLM‑Anbietern und klassischen Automatisierungsplattformen

Moltbook baut keine eigenen Modelle und konkurriert daher nicht mit OpenAI, Anthropic, Google oder Meta. Stattdessen positioniert es sich als Execution Layer:

• LLMs liefern das Denken
• Moltbook liefert das Handeln

Damit wird Moltbook zu einem Bindeglied zwischen KI‑Modellen und realen Systemen.

2. Fokus auf »verantwortliche Autonomie«

Während viele Agentensysteme auf Geschwindigkeit und Automatisierung setzen, betont Moltbook:

• vollständige Nachvollziehbarkeit
• reproduzierbare Ausführung
• auditierbare Aktionen
• kontrollierte Sandboxen

Das spricht besonders Organisationen an, die Compliance, Sicherheit und Governance priorisieren.

3. Offene Alternative zu proprietären Agentenplattformen

Der Markt bewegt sich in zwei Richtungen:

Richtung	Beispiele	Charakteristik
Proprietäre Agentenplattformen	OpenAI o1/o3‑Agenten, Google Agent Builder	Hohe Leistung, aber geringe Transparenz
Offene, modulare Agentensysteme	LangGraph, AutoGen, CrewAI	Flexibel, aber oft ohne echte Ausführungsumgebung

Moltbook besetzt eine dritte Kategorie: Open Source + echte Ausführung + vollständige Transparenz.

Das ist ein Alleinstellungsmerkmal.

4. Positionierung im Enterprise‑Kontext

Unternehmen suchen zunehmend:

• kontrollierbare KI‑Automatisierung
• auditierbare Agentenläufe
• sichere Ausführungsumgebungen
• Integration in bestehende DevOps‑ und IT‑Prozesse

Moltbook adressiert genau diese Anforderungen und grenzt sich damit von Consumer‑Agenten ab.

5. Relevanz für KI‑Sicherheit und Forschung

OpenClaw ist besonders attraktiv für:

• Red‑Team‑Analysen
• Evaluierung von Agentenverhalten
• Forschung zu Tool‑Use‑Sicherheit
• Simulation von realen Angriffspfaden in kontrollierten Umgebungen

Damit besetzt Moltbook eine Rolle, die bisher nur wenige Player bedienen.

6. Potenzielle zukünftige Rolle

Wenn autonome Agenten in Unternehmen produktiv eingesetzt werden, braucht es:

• sichere Ausführungsumgebungen
• standardisierte Tool‑Schnittstellen
• reproduzierbare Logs
• Governance‑Mechanismen

Moltbook könnte sich als »Kubernetes für KI‑Agenten« etablieren – eine Infrastruktur, die nicht ersetzt, sondern orchestriert.

Albert Absmeier & KI