nanobot: Self-hosted AI-Agent zum Selbstbesitzen 2026

Micha, Pexon Consulting | 8 Min. Lesezeit | 22.07.2026

TL;DR

nanobot ist ein quelloffener, self-hosted Personal-AI-Agent, den man wirklich besitzt: WebUI, Chat-Kanäle, Tools, persistentes Memory, MCP und Model-Routing in einem kleinen Kern. Er läuft mit lokalen Modellen. Pexon macht daraus einen souveränen Unternehmens-Assistenten mit Governance, Betrieb und voller Datenhoheit, als 6-Wochen-Pilot.

Warum ein self-hosted Agent überhaupt Sinn ergibt

Die meisten KI-Assistenten sind Mietwohnungen: Sie ziehen ein, aber die Daten, das Gedächtnis und die Regeln gehören dem Vermieter. Für einen einzelnen Nutzer ist das bequem. Für ein Unternehmen mit sensiblen Daten oder regulatorischen Anforderungen ist es ein Problem, weil jede Konversation, jede Korrektur und jeder gespeicherte Kontext beim Anbieter liegt.

nanobot geht den anderen Weg. Es ist ein self-hosted Agent-Runtime, den Sie inspizieren, anpassen und komplett im eigenen Netz betreiben. Das Projekt aus dem HKUDS-Umfeld ist quelloffen unter MIT-Lizenz, hat über 46.000 GitHub-Sterne und liegt bei Release v0.2.2, der „Durability Release“ (Stand Juni 2026), mit aktiven Updates bis in den Juli 2026. Der Leitgedanke steht im Projekt selbst: den eigenen Stack besitzen, statt ihn zu mieten.

Was nanobot kann

nanobot ist bewusst als kleiner, lesbarer Kern gebaut, um den herum sich die praktischen Bausteine gruppieren. Konkret bringt es mit:

• Zugänge: eine gebündelte Browser-WebUI plus Anbindung an Chat-Apps wie Telegram, Slack, Discord, Teams, E-Mail und Mattermost.
• Werkzeuge: Dateien, Shell, Websuche, Web-Fetch, MCP, Cron, Bildgenerierung und Subagenten.
• Gedächtnis: Session-Verlauf und ein persistentes Langzeit-Memory, das lange laufende Arbeit überdauert.
• Modell-Freiheit: OpenAI-kompatible APIs, lokale LLMs über Ollama oder vLLM, plus Fallback-Modelle.

Der Einstieg ist ein Einzeiler, der einen Setup-Wizard startet:

# nanobot installieren und den Onboarding-Wizard starten
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/nanobot/main/scripts/install.sh | sh

Das Modell konfigurieren Sie über ein Preset, das auf einen beliebigen Anbieter oder ein lokales Modell zeigt:

{
  "modelPresets": {
    "primary": {
      "provider": "custom",
      "model": "model-id-vom-anbieter",
      "maxTokens": 8192,
      "contextWindowTokens": 200000
    }
  },
  "agents": { "defaults": { "modelPreset": "primary" } }
}

Zeigt dieses Preset auf ein lokales vLLM- oder Ollama-Modell, verlässt keine Anfrage Ihr Netz. Genau das ist der Unterschied zwischen einem netten Werkzeug und einer souveränen Lösung. Wie ein solcher lokaler Modell-Unterbau produktiv aussieht, zeigen wir am Hermes-Agent auf eigenen GPUs.

Was das für Unternehmen heißt

Unsere klare Position: Ein Projekt wie nanobot ist kein fertiges Enterprise-Produkt, aber es beweist, dass ein souveräner KI-Assistent kein Widerspruch ist. Persistentes Memory, Tool-Nutzung und Chat-Anbindung gehen auch ohne dass die Daten das Haus verlassen. Was fehlt, ist die Unternehmens-Schicht: Governance, Rechte, Betrieb und Compliance.

Für regulierte Branchen ist das der entscheidende Punkt. Ein Assistent, der auf interne Dokumente, Kundendaten oder Prozesse zugreift, darf in vielen Fällen keine externe Cloud sehen. Ein self-hosted Ansatz löst das an der Wurzel, statt es über Vertragsklauseln zu kaschieren. Wie souveräne Datenhaltung sauber aufgesetzt wird, beschreiben wir in der Übersicht zur Datensouveränität bei KI-Plattformen. Durchdachte Agenten-Setups und die Modell-Kostenlogik dahinter behandeln wir separat (siehe Verwandte Themen).

Häufig gestellte Fragen

Was ist nanobot?

nanobot ist ein quelloffener, self-hosted AI-Agent-Runtime. Er läuft in einer Browser-WebUI oder im Terminal, verbindet sich mit Chat-Apps, nutzt Werkzeuge wie Websuche und Shell, hält ein persistentes Memory und lässt sich mit lokalen Modellen betreiben. Er steht unter MIT-Lizenz.

Kann ich nanobot komplett lokal betreiben?

Ja. nanobot unterstützt lokale Modelle über Ollama oder vLLM sowie jede OpenAI-kompatible Schnittstelle. Zeigt die Modell-Konfiguration auf ein lokales Modell, verlassen die Anfragen Ihr Netz nicht. Das macht es für datenschutzkritische Umgebungen interessant.

Ist nanobot für Unternehmen einsatzbereit?

Als Runtime ist es funktional stark, aber auf einzelne Nutzer und kleine Setups ausgelegt. Für den Unternehmenseinsatz fehlen zentrale Bereitstellung, SSO, Audit-Logs und ein belastbarer Betrieb. Genau diese Schicht ergänzen wir, wenn Kunden einen souveränen Assistenten wollen.

Was unterscheidet nanobot von einem Cloud-Assistenten?

Der entscheidende Unterschied ist Besitz. Bei einem Cloud-Assistenten liegen Daten, Memory und Regeln beim Anbieter. Bei nanobot liegt alles bei Ihnen, inklusive des Langzeit-Gedächtnisses. Sie können den Code einsehen, anpassen und selbst hosten.

Was kostet der Betrieb von nanobot?

nanobot selbst ist quelloffen und kostenlos. Kosten entstehen durch die Infrastruktur, also lokale Modelle auf eigener Hardware oder API-Kosten bei externen Anbietern, plus den Betrieb. Für ein produktives Unternehmens-Setup kommt der Aufwand für Governance und Wartung dazu.

Nächster Schritt

Sie wollen einen KI-Assistenten, der auf interne Daten zugreift, ohne dass diese eine externe Cloud sehen? Wir klären in einem kurzen Gespräch, wie ein souveräner Unternehmens-Assistent bei Ihnen aussieht und welche Governance er braucht.

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