NanoBot im Test

NanoBot passt zu Teams, die einen persönlichen KI-Agenten selbst betreiben wollen und den Code prüfen müssen. Seit Version 0.3.0 steht die Weboberfläche stärker im Vordergrund. Sie bündelt Themen-Chats, sichtbare Werkzeugaufrufe, Dateiänderungen, Modellwechsel und die Ersteinrichtung im Browser. JSON-Dateien bleiben damit eher Konfiguration als täglicher Einstieg.

Wichtigste Funktionen

• WebUI als Arbeitsbereich: Die Browseroberfläche zeigt Themen-Chats, Dokumente, zitierte Nachfragen, Dateiänderungen, Code-Vorschauen und Modellwechsel. Ein frischer Start bindet die WebUI zunächst an localhost. Die Einrichtung beginnt deshalb auf dem eigenen Rechner.
• Chat-Kanäle und Terminal: NanoBot arbeitet im Browser, im Terminal und in Chat-Anwendungen wie Telegram, Discord, Slack, Teams, E-Mail, Mattermost und WeChat. Teams mit Messenger-Abläufen binden den Agenten dort ein.
• Modellfreiheit: NanoBot spricht OpenAI-kompatible Schnittstellen, OpenAI, Anthropic Claude, Kimi, Grok, Azure OpenAI, lokale Modelle und weitere Anbieter an. Pro Sitzung steuern Vorgaben und Fallbacks die Modellwahl.
• Werkzeuge, MCP und Automatisierung: NanoBot greift auf Dateien, Shell, Websuche, Webabruf, Bildgenerierung, MCP-Werkzeuge, Cron-Aufgaben und Subagenten zu. Länger laufende Ziele starten nur nach expliziter Freigabe über den Goal-Modus.
• Eigene Integrationen: Eine Python-SDK und eine OpenAI-kompatible API machen NanoBot als Laufzeit für eigene Anwendungen nutzbar. Das hilft Teams, die einen anpassbaren Agenten-Dienst aufbauen wollen.
• Lesbare Codebasis: Das Projekt bleibt auf einen kleinen Python-Kern ausgerichtet und steht unter MIT-Lizenz. Unternehmen dürfen den Code prüfen, anpassen und kommerziell nutzen.

Preise und Tarife

NanoBot selbst ist kostenlos, weil das Projekt unter der MIT-Lizenz steht. Kosten entstehen durch den Server, auf dem die Laufzeit dauerhaft arbeitet, sowie durch die gewählten Modellanbieter. Bei lokalen Modellen kommen Hardware, Strom und Betrieb hinzu. Bei Cloud-Modellen gelten die Preise des jeweiligen Anbieters, zum Beispiel für ChatGPT, Claude, Gemini oder europäische Modell-Hoster. Alle Beträge externer Anbieter sind als Nettopreise zu verstehen, die Umsatzsteuer kommt je nach Anbieter und Vertrag hinzu.

Für wen ist NanoBot geeignet?

• Technische Teams mit eigener Serverumgebung: Teams mit Erfahrung in Python, Docker und Modellzugängen bekommen eine prüfbare Agentenlaufzeit für eigene Abläufe.
• Organisationen mit strengen Datenschutzanforderungen: NanoBot passt, wenn die Verarbeitung auf eigenen Servern läuft und lokale Modelle oder DSGVO-taugliche europäische Modellanbieter eingesetzt werden.
• Teams mit Messenger-basierten Abläufen: Aufgaben, Erinnerungen und Recherche lassen sich direkt über Telegram, Discord, Slack oder E-Mail anstoßen. NanoBot verbindet Chat und Werkzeuge.

DSGVO und Datenschutz

NanoBot ist kein Cloud-Dienst des Herstellers, sondern ein selbst gehostetes Open-Source-Projekt. Die offiziellen Unterlagen beschreiben den Betrieb als lokale oder serverseitige Agentenlaufzeit mit WebUI, Terminal, Chat-Kanälen und eigener Konfiguration. Beim ersten Start bindet die WebUI an localhost und ist nicht automatisch im lokalen Netzwerk erreichbar.

Für die DSGVO zählt vor allem die Modellwahl. Mit lokalen Modellen bleibt die Verarbeitung auf der eigenen Infrastruktur. Wenn OpenAI, Anthropic, Google, Azure oder andere externe Anbieter angebunden werden, gelten deren Verträge, Serverstandorte und Trainingsregeln. Das grüne Datenschutzsignal ist deshalb nur für eine eigene Installation mit lokalen Modellen oder einem vertraglich eingebundenen EU-Anbieter gerechtfertigt.

Alternativen zu NanoBot

• OpenClaw: Größer angelegtes Agentenprojekt mit mehr Plattformcharakter. Für den Einsatz in Unternehmen braucht es wegen früherer Sicherheitsbefunde eine eigene technische Prüfung.
• PicoClaw: Sehr kompakter Agent in Go mit geringem Ressourcenbedarf. NanoBot ist breiter bei WebUI, Chat-Kanälen, Werkzeugen und Integrationen.
• Letta: Agentenplattform mit dauerhaftem Gedächtnis und API-Server. Letta ist schwergewichtiger, dafür stärker auf programmatische Agenten-Anwendungen ausgelegt.