OpenClaw KI: Modelle, Funktionsweise und KI-Konfiguration erklärt (2026)

OpenClaw KI: Wie der KI-Agent funktioniert

OpenClaw ist kein Sprachmodell. Es ist eine Laufzeitumgebung für KI-Agenten, die du mit einem beliebigen großen Sprachmodell verbindest. Die eigentliche Künstliche Intelligenz, die dir antwortet und Aufgaben ausführt, kommt von einem Anbieter deiner Wahl. OpenClaw liefert die Infrastruktur: die Kanalanbindung, das Skill-System, das persistente Gedächtnis und die Werkzeugausführung.

Das Konzept ist vergleichbar mit einem Browser: OpenClaw ist der Browser, und das KI-Modell ist die Rendering-Engine dahinter. Du kannst die Engine austauschen, ohne den Browser neu zu schreiben.

Unterstützte KI-Modelle und Anbieter

OpenClaw unterstützt alle wichtigen KI-Anbieter sowie lokale Modelle:

Anthropic Claude (meistgenutzt in der Community)

• Claude Opus 4.6, Claude Sonnet, Claude Haiku
• Stärken: komplexe Aufgaben, langer Kontext, mehrstufige Planungen, Kohärenz in langen Sitzungen
• Konfiguration: "model": "anthropic/claude-opus-4-6"

OpenAI

• GPT-4 und neuere Modelle
• Konfiguration: "model": "openai/gpt-4"

Google

• Gemini 3 Pro
• Konfiguration: "model": "google/gemini-3-pro"

Lokale Modelle via Ollama (keine API-Kosten)

• Llama 3.3, Mistral, Qwen, DeepSeek
• Konfiguration: "model": "ollama/llama3.3"
• Läuft vollständig auf deiner Hardware, kein Datentransfer nach außen

Wie die OpenClaw KI Aufgaben verarbeitet

Wenn du eine Nachricht sendest, durchläuft der Agent folgenden Prozess:

1. Kontextaufbau OpenClaw lädt deine SOUL.md (Persönlichkeitsdefinition), relevante installierte Skills und den bisherigen Konversationsverlauf in den Kontext des Sprachmodells. Das Modell "sieht" also nicht nur deine Nachricht, sondern auch alle Instruktionen und Regeln, die du konfiguriert hast.

2. Aufgabenplanung Das Sprachmodell analysiert deine Anfrage und plant eine Sequenz von Schritten. Bei komplexen Aufgaben erstellt es intern einen mehrstufigen Plan, bevor es mit der Ausführung beginnt.

3. Werkzeugausführung OpenClaw stellt dem Modell eine Reihe von Werkzeugen zur Verfügung: Dateisystem, Terminal, Browser, E-Mail, Kalender und mehr. Das Modell entscheidet selbst, welche Werkzeuge es in welcher Reihenfolge aufruft, um die Aufgabe zu erledigen.

4. Gedächtnisschreibung Nach Abschluss der Aufgabe kann das Modell wichtige Erkenntnisse in den persistenten Speicher schreiben, damit sie in zukünftigen Sitzungen verfügbar sind.

5. Antwort Das Modell formuliert eine Antwort für dich, zusammen mit einer Zusammenfassung der ausgeführten Aktionen.

SOUL.md: Die Persönlichkeit deines KI-Agenten

SOUL.md ist eine spezielle Markdown-Datei in deinem OpenClaw-Speicherverzeichnis (~/clawd/). Sie definiert die Grundpersönlichkeit und Verhaltensregeln deines Agenten:

• Kommunikationsstil (formell, locker, prägnant, ausführlich)
• Ethische Grenzen ("lösche keine Dateien ohne explizite Bestätigung")
• Bevorzugte Herangehensweisen und Werkzeuge
• Dinge, die der Agent immer oder nie tun soll

Die SOUL.md wird am Anfang jedes Denkvorgangs geladen, noch bevor Skill-Instruktionen verarbeitet werden. Sie wirkt als "Verfassung" des Agenten, und alle Skills müssen innerhalb der dort gesetzten Grenzen operieren.

Eine Vorlage findest du in der offiziellen Dokumentation.

Welches KI-Modell ist das beste für OpenClaw?

Für die meisten Nutzer: Claude Sonnet Bestes Verhältnis aus Leistung und Kosten. Besonders stark bei langen Konversationen und Aufgaben mit mehreren Schritten. Bleibt auch in sehr langen, gedächtnisintensiven Sitzungen kohärent.

Für komplexe Automatisierungen: Claude Opus 4.6 Das leistungsstärkste Modell für anspruchsvolle Aufgaben. Empfohlen, wenn der Agent eigenständig komplexe Entscheidungen über mehrere Schritte hinweg treffen soll.

Für kostenfreie lokale Nutzung: Llama 3.3 oder Qwen via Ollama Kein API-Schlüssel, keine monatlichen Kosten, keine Datenschutzbedenken. Für einfache bis mittlere Aufgaben vollwertig einsetzbar. Auf Apple Silicon (Mac Mini M4 mit 32 GB) laufen diese Modelle schnell genug für eine komfortable Nutzung.

Für gute Deutschkenntnisse: Claude oder GPT-4 Beide Modelle unterstützen Deutsch auf sehr hohem Niveau. Lokale Modelle wie Qwen haben ebenfalls gute Deutschkenntnisse, aber Claude und GPT-4 sind derzeit führend für nuancierte deutsche Texte.

Multi-Agent-Routing: Mehrere KI-Modelle gleichzeitig

OpenClaw unterstützt Multi-Agent-Routing. Du kannst verschiedene Agenten einrichten, die unterschiedliche Kanäle überwachen und unterschiedliche Modelle verwenden:

• Telegram-Kanal: Claude Opus für tiefe Analysen
• WhatsApp-Kanal: Claude Sonnet für schnelle Antworten im Alltag
• Interner Cron-Agent: lokales Llama-Modell für kostenlose Routineaufgaben

Jeder Agent hat seine eigene Konfiguration, eigene Skills und einen eigenen Gesprächsverlauf. Das ermöglicht spezialisierte Workflows ohne Kompromisse bei Modellwahl oder Kanal.

Datenschutz und KI

Bei der Nutzung von Cloud-Modellen werden deine Nachrichten und der Kontext an die jeweiligen API-Server übertragen. Das ist bei allen kommerziellen Anbietern (Anthropic, OpenAI, Google) unvermeidlich.

Wenn du vollständige Datenprivatsphäre möchtest, ist der Einsatz eines lokalen Modells via Ollama die einzige Option. In diesem Fall verlässt keine deiner Daten dein Netzwerk. Mehr dazu in unserem Artikel über die OpenClaw-Kosten, der auch die Kostenseite lokaler Modelle erklärt.

Häufig gestellte Fragen

Welches KI-Modell empfiehlt OpenClaw selbst?

OpenClaw bleibt bewusst modell-agnostisch und gibt keine offizielle Empfehlung. Die Community bevorzugt jedoch klar Anthropic Claude für anspruchsvolle Aufgaben.

Kann ich das Modell jederzeit wechseln?

Ja. Ändere das model-Feld in ~/.openclaw/openclaw.json und starte den Gateway neu. Alle Skills und gespeicherte Erinnerungen bleiben dabei erhalten.

Versteht OpenClaw Deutsch?

Ja. Du kannst OpenClaw auf Deutsch ansprechen und es antwortet ebenfalls auf Deutsch. Claude und GPT-4 sprechen Deutsch auf nativem Niveau. Lokale Modelle wie Qwen unterstützen Deutsch ebenfalls gut, aber mit etwas geringerer Qualität bei sehr komplexen Formulierungen.

Kann OpenClaw mit mehreren KI-Modellen gleichzeitig arbeiten?

Ja. Über Multi-Agent-Routing können verschiedene Agenten unterschiedliche Modelle verwenden. Jeder Agent wird in der openclaw.json separat konfiguriert.

Ist OpenClaw sicher gegenüber Prompt-Injection-Angriffen?

Teilweise. OpenClaw selbst hat Schutzmaßnahmen, aber Prompt Injection ist ein industryweites, noch nicht vollständig gelöstes Problem. Wenn Skills externe Inhalte wie Webseiten oder News-Artikel lesen, können diese theoretisch adversarielle Instruktionen enthalten. Sei vorsichtig bei Skills, die ungeprüfte externe Inhalte in den Kontext laden.