KI-Agenten im Betrieb: Hermes, OpenClaw, Grok Bot und Claude im Vergleich (Stand Oktober 2026)

Kurzfassung

KI-Agenten erledigen mehrstufige Aufgaben in deinen Werkzeugen, ein Multi-Agenten-System verteilt solche Aufgaben auf mehrere spezialisierte Agenten. Hermes Agent und OpenClaw betreibst du in der Regel auf eigener Infrastruktur, Grok Bot und Claude Cowork arbeiten auf Rechnern des Anbieters. Davon hängt ab, wo deine Daten liegen und wer sich um die Sicherheit kümmert. Nutzen entsteht dort, wo eine Aufgabe klar umrissen ist, Ausnahmen hat und ein Mensch an festen Punkten freigibt. Wer Agenten ohne geregelte Rechte, Skills und Wissensbasis breit verteilt, holt sich neue Angriffsflächen und Kosten ohne Gegenwert ins Haus.

Hinweis: Dieser Beitrag ist ausdrücklich keine Rechtsberatung. Er beschreibt, was in den Rechtstexten steht, Stand 26.10.2026. Ob und wie eine Pflicht für dein Unternehmen gilt, klärst du mit einer Anwältin oder einem Anwalt.

Mehr als 40 Prozent werden eingestellt

Im Juni 2025 hat Gartner vorhergesagt, dass bis Ende 2027 mehr als 40 Prozent der Projekte mit agentischer KI eingestellt werden: wegen steigender Kosten, unklarem Geschäftsnutzen oder unzureichender Risikokontrollen [81]. Das ist eine Prognose eines Analystenhauses, keine Messung.

Im Hype Cycle für KI 2026 bestätigt Gartner die 40-Prozent-Prognose und schreibt, nur 17 Prozent der Organisationen hätten heute KI-Agenten im Einsatz [85]. Wie diese Zahl erhoben wurde, gibt Gartner auf der Seite nicht an. Nimm sie deshalb als Richtwert, nicht als Statistik.

Unsere Lesart: Das Problem ist selten das Werkzeug. Es ist die Verteilung ohne Aufgabe. Genau das meint die Gießkanne.

Agent, Automation oder Assistent: erst die Aufgabe, dann das Werkzeug

Bevor du dich zwischen Hermes, OpenClaw, Grok Bot oder Claude entscheidest, stell eine einfachere Frage: Braucht die Aufgabe überhaupt einen Agenten? Gartner schreibt, dass viele Anwendungsfälle, die heute als agentisch verkauft werden, keine agentische Umsetzung brauchen [81]. Die Empfehlung: Agenten dort, wo Entscheidungen nötig sind, Automation für Routineabläufe, Assistenten für einfache Abfragen [81]. Fraunhofer FIT sieht es im Juni 2026 ähnlich: Für einfache Aufgaben ist ein Skript, eine API-Anbindung oder klassische Automatisierung meist günstiger und leichter zu betreiben [82].

Für deinen Alltag heißt das, als unsere Einordnung: Läuft die Aufgabe jedes Mal gleich ab, reicht ein fester Ablauf. Willst du nur Antworten aus vorhandenen Dokumenten, reicht ein Assistent. Erst wenn unterwegs entschieden werden muss, weil Daten fehlen oder sich widersprechen, lohnt sich ein Agent. Der Abgleich von Eingangsrechnungen mit Bestellungen wird ein Fall für einen Agenten, sobald Beträge abweichen oder Positionen fehlen.

Was ein KI-Agent grundsätzlich ist, steht im Beitrag AI Agents im Mittelstand: Hype oder echte Chance?.

Vom einzelnen Agenten zum Multi-Agenten-System

Ein Multi-Agenten-System besteht laut Fraunhofer FIT aus mehreren spezialisierten KI-Agenten, die zusammenarbeiten [82]. Im Alltag heißt das oft Agenten-Team: Einer recherchiert, einer schreibt, einer prüft. Mehr Leistung ist das nicht automatisch. Multi-Agenten-Systeme sind laut Fraunhofer FIT kein Selbstzweck, und bei stark sequenziellen Aufgaben kann die zusätzliche Abstimmung die Leistung sogar verschlechtern [82].

Die vier Systeme lösen Zusammenarbeit unterschiedlich. Hermes Agent arbeitet mit isolierten Subagenten [17]. OpenClaw kann mehrere isolierte Agenten mit eigenem Arbeitsbereich betreiben [28]. Bei Grok Bot laufen Bots parallel, schreiben sich Nachrichten und teilen Kontext in Gruppenchats [37]. Claude koordiniert in Cowork Subagenten [50], Managed Agents bietet Workflows mit vielen Agenten als Beta [47].

Mit jedem Agenten wächst die Angriffsfläche. Das BSI warnt vor Kettenreaktionen: Arbeiten mehrere KI-Agenten zusammen, kann ein Angriff auf einen Agenten andere Systeme in Mitleidenschaft ziehen [88]. Bitkom nennt die Überlastung der menschlichen Kontrolle als eigenes Risiko [84].

Wie getrennt die Agenten arbeiten, ist nicht immer klar. Bei Grok Bot nutzen laut Dokumentation alle Bots eines Kontos denselben Cloud-Rechner, Sitzungen und Zugangsdaten sind geteilt [37][38][39]. Die Enterprise-Ankündigung vom 03.09.2026 schreibt dagegen, jeder Bot laufe auf einem eigenen Rechner [36]. Solange das nicht geklärt ist, plane so, als könne jeder Bot sehen, was ein anderer ablegt.

Vier Systeme im Vergleich (Stand Oktober 2026)

Die Tabelle zeigt nur, was die Hersteller selbst dokumentieren. Wo wir keine Primärquelle gefunden haben, steht „keine Herstellerangabe“. Das heißt nicht, dass es die Funktion nicht gibt. Geprüft am 26.10.2026.

Kriterium	Hermes Agent	OpenClaw	Grok Bot	Claude (Cowork, Managed Agents)
Lizenz, Betrieb	MIT-Lizenz, kostenlos [17][18]; fünf Ausführungsumgebungen: lokal, Docker, SSH, Singularity, Modal [17]	MIT-Lizenz ohne Enterprise-Edition [24]; Gateway läuft auf deinem eigenen Rechner [29]	Nutzungsbedingungen des Anbieters (Grok Bot Terms) [44]; Betrieb nur auf Cloud-Rechnern von Cursor, nicht im eigenen Rechenzentrum [41]; Beta seit 11.08.2026 [33]	Claude Code: alle Rechte vorbehalten [49]; agentische Arbeit in Cloud-Sitzungen mit eigener virtueller Maschine [45]
Datenspeicherung	Einstellungen in ~/.hermes/, Geheimnisse in ~/.hermes/.env [22]; Gedächtnis in ~/.hermes/memories/ [20]; zwei externe Gedächtnis-Plugins optional [21]	keine Herstellerangabe über den Gateway-Standort hinaus [29]	Rechner laufen derzeit in den USA; keine Aufbewahrungsregel pro Organisation [41]	verschlüsselter Snapshot der VM, Sandbox läuft nach 30 Tagen ab [46]; Daten werden laut Anbieter standardmäßig nicht fürs Training genutzt [45]; ZDR, HIPAA und CMEK noch nicht verfügbar [46]
Werkzeugzugriff	Subagenten mit eigenen Terminals und Python-Skripten [17]	Browser-Steuerung per CLI [29]	Browser, Kommandozeile, Dateien und verbundene Werkzeuge [38]	Claude Code liest Code, bearbeitet Dateien, führt Befehle aus [51]; Browser-Aktionen in Cowork [50]
Skills, Gedächtnis	Skills nach dem agentskills.io-Standard [19]; Gedächtnis als Dateien [20]	Registry ClawHub für Skills und Plugins [27]; Active Memory für Gesprächsverlauf [30]	Abläufe einmal vormachen und als Skill speichern [37]; Gedächtnis aus Vorlieben, Rolle und Zusammenfassungen [37]	Skills mit Risikostufen [48]; gemeinsames Gedächtnis mit dem Chat [50]
Mehrere Agenten	isolierte Subagenten [17]	mehrere isolierte Agenten, koordiniertes Team [28]	Bots laufen parallel und schreiben sich Nachrichten [37]; gemeinsamer Rechner laut Dokumentation [37][38], eigener Rechner pro Bot laut Ankündigung [36]	Subagenten in Cowork [50]; Workflows in Managed Agents als Beta seit 09.10.2026 [47]
Freigaben, Sicherheit	Freigabe vor typischen zerstörerischen Shell-Befehlen [23]; einzige Sicherheitsgrenze ist das Betriebssystem [23]; Agent legt Skills standardmäßig ohne Freigabe an [19]	Sandbox und Ausführungsfreigaben standardmäßig aus [24]; Skills von Dritten sind Code, dem du vertraust [32]; Audits sind keine Garantie [31]	Einmal erlauben, immer erlauben oder ablehnen [40]; Freigabeanfragen aus Routinen, Triggern oder von anderen Bots verfallen nach etwa 10 Minuten [40]; Sitzungen und Zugangsdaten zwischen Bots geteilt [38][39]; ohne Netzwerkrichtlinie ist jeder Netzwerkzugriff erlaubt [41]; Netzwerkregeln, Audit-Logs, MCP-Allowlist, OpenTelemetry und SCIM nur in Enterprise [41]	Manueller Modus fragt vor den meisten Aktionen, Auto-Modus mit Prüfmodell, in aktuellen Versionen je nach Start Standard [52]; Netzwerkzugriff bei Enterprise standardmäßig aus [45]; Skripte in Skills als hohes Risiko [48]
Kosten	Software kostenlos; Modellanbieter und optionale gehostete Dienste kosten extra, bezahlte Stufen enthalten monatliches Guthaben [17]	keine bezahlte Stufe, kein gehosteter Dienst [24]	enthalten in Premium (30 US-Dollar im Monat), Super (100 US-Dollar) und Ultra (200 US-Dollar), Teams ab 30 US-Dollar pro Person [44]; nicht in Plus und Free [43][80]; Wochenkontingent, danach Prepaid-Guthaben [43]	Pro 20 US-Dollar bei monatlicher Zahlung; Enterprise 20 US-Dollar pro Platz und Monat bei jährlicher Zahlung, mindestens 20 Plätze, Nutzung extra [53]

Auch Microsoft, OpenAI und Google bieten eigene Agentenplattformen an [64][59][73]. Bei OpenAIs Plattform Frontier hat jeder KI-Kollege eine eigene Identität mit ausdrücklichen Rechten; laut Ankündigung vom 05.02.2026 war sie zunächst nur für ausgewählte Kunden verfügbar, eine breitere Verfügbarkeit war für die folgenden Monate angekündigt [63].

Drei Einsätze im operativen Alltag

Die drei Beispiele sind bewusst allgemein und zeigen ein Muster, keine gemessenen Ergebnisse.

Rechnungseingang aus dem Postfach. Ein Agent liest Rechnungsmails, gleicht sie mit Bestellungen ab und legt einen Buchungsvorschlag an. Er darf das Postfach lesen und in der Buchhaltung nur Entwürfe anlegen. Freigeben und zahlen bleibt bei dir. Ob es wirkt, siehst du daran, wie viele Vorschläge du ohne Änderung übernimmst. Das Risiko: eine präparierte PDF mit versteckter Anweisung. Dazu gleich mehr.

Anfragen-Triage im Service- oder Projektpostfach. Ein Agent ordnet eingehende Anfragen zu und entwirft Antworten aus freigegebenen Dokumenten. Senden darf er nicht. Messgröße ist der Anteil der Entwürfe, die ohne Korrektur rausgehen. Das Risiko sind veraltete Dokumente: Der Agent antwortet so gut, wie die Wissensbasis gepflegt ist.

Wöchentlicher Projektstatus aus mehreren Werkzeugen. Hier passt ein Agenten-Team: Einer sammelt Daten aus Projekttool und Kalender, einer schreibt den Bericht, einer sucht Widersprüche. Kommen die Daten immer aus denselben Feldern, reicht aber ein einfacher Workflow mit einer Vorlage. Das Team lohnt sich erst, wenn Quellen sich widersprechen und jemand abwägen muss.

Was schiefgeht, wenn du einfach installierst und loslegst

Ein Agent mit Zugang zu Mails, Dateien und Internet ist kein neues Office-Programm, sondern eine neue Angriffsfläche. Das BSI beschreibt die gefährliche Kombination: KI-Agenten mit Zugriff auf vertrauliche Daten, die fremde Inhalte aus E-Mails oder dem Internet verarbeiten und mit externen Systemen kommunizieren [88]. Genau das ist der Rechnungsagent: Eine Mail mit versteckter Anweisung, die Bankverbindung eines Lieferanten zu ändern, landet direkt in seinem Arbeitsauftrag.

Vollständig verhindern lässt sich das derzeit nicht. Selbst für dokumentbasierte LLM-Chats schreibt das BSI im Basisschutz vom 14.09.2026, dass indirekte Prompt Injections weiterhin als nicht abschließend lösbares Problem gelten; die empfohlenen Basismaßnahmen sind Orientierung, kein hinreichender Schutz [89]. Die OWASP Top 10 für agentische Anwendungen 2026 nennen unter anderem den Missbrauch legitimer Werkzeuge (ASI02) und vergiftetes Gedächtnis (ASI06) [92]. Der Grundsatz dahinter heißt Least Agency: keine Autonomie, wo sie nicht gebraucht wird [92].

Dazu kommt die Lieferkette. Unit 42 hat von Februar bis Mai 2026 schädliche Skills auf ClawHub gefunden, die den Scans entgingen [98]. Laut Unit 42 bedeutet die Installation eines Skills die volle Kontrolle über die Identität des Agenten, weil Skill-Logik und Rechte des Agenten nicht getrennt sind [98].

Auch offene Instanzen sind ein Thema. Censys zählte am 31.01.2026 genau 21.639 öffentlich erreichbare OpenClaw-Instanzen, die meisten verlangten aber noch einen Token für den Zugriff [101]. Wie heikel ein abgegriffener Token ist, zeigt CVE-2026-25253: Laut NVD übernahmen OpenClaw-Versionen vor 2026.1.29 einen gatewayUrl-Wert aus der URL und bauten ohne Rückfrage eine WebSocket-Verbindung auf, bei der ein Token mitgeschickt wurde [100].

Schwachstellen gibt es bei allen Lagern. Für Claude Code ist etwa CVE-2026-25722 veröffentlicht, betroffen vor Version 2.0.57 [111]. Der NVD-Eintrag zu CVE-2026-114463 für Hermes Agent nennt keine korrigierte Version, verweist aber auf einen Pull Request und ein Release des Projekts [121]. Für Grok Bot und den früheren ChatGPT Agent [62] haben wir in der NVD und auf den Herstellerseiten kein öffentliches Advisory gefunden, Stand 26.10.2026. Daraus folgt keine Aussage über deren Sicherheit.

Mehr dazu in unseren Beiträgen zu OpenClaw-Sicherheitsrisiken und Schatten-KI im Unternehmen.

Grundkonfiguration: was vor dem ersten Auftrag stehen muss

Die wichtigsten Entscheidungen fallen vor dem ersten Prompt. Der Agent bekommt ein eigenes Konto, nicht deinen Admin-Zugang. Er bekommt nur die Rechte, die er für genau diese Aufgabe braucht; so empfiehlt es auch das BSI [88]. Senden, Zahlen, Löschen und Veröffentlichen brauchen eine Freigabe. Netzwerkzugriff ist begrenzt, Protokolle laufen mit, und es gibt eine Budgetgrenze.

Wie weit dir die Systeme dabei helfen, ist sehr unterschiedlich. Bei OpenClaw sind Sandbox und Ausführungsfreigaben standardmäßig aus [24]. Hermes Agent fragt vor typischen zerstörerischen Shell-Befehlen nach, die einzige echte Sicherheitsgrenze ist aber das Betriebssystem [23]. Claude Enterprise lässt jede Sitzung in einer eigenen VM laufen, Netzwerkzugriff ist standardmäßig aus [45]. Grok Bot lässt dich eine Aktion einmal erlauben, immer erlauben oder ablehnen; Freigaben aus Arbeit, die ohne dich gestartet wurde, etwa aus einer Routine, verfallen nach etwa zehn Minuten [40]. Ohne eigene Netzwerkrichtlinie erlaubt Grok Bot jeden Netzwerkzugriff; Netzwerkregeln und Audit-Logs gibt es nur in Enterprise [41]. Das Modell wählt Cursor, eine Modell-Allowlist des Teams gilt für Grok Bot nicht [41].

Zur Grundkonfiguration gehört auch der Datenort. Grok-Bot-Rechner laufen derzeit in den USA, Anfragen aus den Apps gehen an Server von Cursor [41]. Die neue einheitliche Claude-Umgebung ist für Organisationen mit Zero Data Retention oder kundenverwalteten Schlüsseln (CMEK) noch nicht verfügbar [46]. Was das für deine Pflichten aus der DSGVO bedeutet, klärst du mit deiner Datenschutzberatung; dieser Hinweis ist ausdrücklich keine Rechtsberatung.

Ein Beispiel: Der Triage-Agent mit Admin-Konto kann jede Mail lesen, löschen und weiterleiten. Mit Leserecht auf ein Postfach und Schreibrecht nur auf einen Entwurfsordner kann eine eingeschleuste Anweisung deutlich weniger anrichten.

Skills: Arbeitsanweisungen, die der Agent bei Bedarf lädt

Ein Skill ist laut offener Spezifikation ein Ordner mit mindestens einer Datei SKILL.md [109]: eine beschriebene Arbeitsweise, oft mit Skripten. Anthropic hat Agent Skills am 22.10.2026 an die Agentic AI Foundation der Linux Foundation übergeben [103][104], wo auch das Model Context Protocol liegt [105]. Hermes lädt Skills nur bei Bedarf, um Tokens zu sparen [19].

Skills machen einen Agenten verlässlicher, sind aber Code aus fremder Hand. Anthropic warnt, ein schädlicher Skill könne Claude dazu bringen, Werkzeuge anders zu nutzen als angegeben [108], und stuft Skripte in Skills als hohes Risiko ein [48]. OpenClaw rät, Skills von Dritten wie Code zu behandeln, dem du bewusst vertraust [32]. Bei Hermes legt der Agent eigene Skills standardmäßig ohne Freigabe an [19].

Ein guter erster Skill ist klein: „Eingangsrechnung prüfen“ mit Prüfschritten, Hinweis auf den Kontenrahmen und der Regel, dass nichts ohne Freigabe gebucht wird. Unser Schluss: Eigene Skills schreiben ist oft sicherer, als fremde zu installieren. Fremde Skills prüfst du wie Software.

Wissen: Gedächtnis, Skills und RAG auseinanderhalten

Drei Dinge werden ständig vermischt. Gedächtnis sind kurze, dauerhafte Fakten; bei Hermes liegen sie als Dateien in ~/.hermes/memories/ und werden zu Beginn jeder Sitzung geladen [20]. Skills sind Abläufe. RAG, Retrieval-Augmented Generation, ist der Abruf aus Dokumentbeständen zur Laufzeit.

Alle drei lassen sich vergiften. OWASP beschreibt, wie Angreifer Gedächtnis und Kontext mit falschen Daten füttern, sodass spätere Entscheidungen und Werkzeugaufrufe kippen [92]. Ganz ohne Angreifer reicht Nachlässigkeit: Der Service-Agent zitiert die Preisliste vom Vorjahr, weil niemand den Dokumentbestand pflegt.

Drei Regeln helfen: Die Wissensbasis übernimmt die Berechtigungen der Quelldokumente. Jede Sammlung hat jemanden, der sie aktuell hält. Und jede Antwort nennt ihre Quelle, damit du sie prüfen kannst.

Warum die Gießkanne teurer ist als ein Pilot

KI ist in deutschen Unternehmen angekommen, aber in unterschiedlichem Maß. Laut Destatis nutzten 2025 etwas mehr als ein Viertel der Unternehmen (26 Prozent) KI [124]; Eurostat kommt für die EU auf 20,0 Prozent der Unternehmen ab zehn Beschäftigten [127]. Wer KI erwogen, aber nicht genutzt hat, nannte vor allem fehlendes Wissen (72 Prozent) und unklare rechtliche Folgen (62 Prozent) [124].

Bei Agenten skalieren vor allem die Großen: In der McKinsey-Befragung 2026 berichten 40 Prozent der Befragten aus Organisationen mit mehr als 1 Milliarde US-Dollar Jahresumsatz, dass sie KI-Agenten skalieren, bei kleineren sind es 22 Prozent [130]. Rund 20 Prozent sagen, dass Betriebskosten einschließlich Token-Kosten ihre KI-Nutzung begrenzt haben [130]. Befragt wurden Personen, nicht Unternehmen [130].

Hinzu kommt die Schulung. Art. 4 der KI-Verordnung verlangt in der durch die Verordnung (EU) 2026/1744 geänderten Fassung, dass Anbieter und Betreiber Maßnahmen ergreifen, um die Entwicklung der KI-Kompetenz ihres Personals und anderer Personen zu unterstützen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der Nutzung von KI-Systemen befasst sind [2][7]. Der zweite Satz stellt klar: „Diese Verpflichtung verpflichtet Anbieter oder Betreiber nicht, für irgendeine Person ein bestimmtes Niveau an KI-Kompetenz zu garantieren.“ [7] Wie das für deinen Betrieb aussieht, klärst du mit deiner Rechtsberatung; dieser Abschnitt ist ausdrücklich keine Rechtsberatung. Warum Kompetenz rollenspezifisch statt per Gießkanne wachsen sollte, steht in Dein Unternehmen braucht kein AI-Team, die Fristen in EU AI Act: Fristen nach der Änderung 2026.

Arbeitshilfe: Checkliste vor dem ersten Agenten

1. Die Aufgabe steht in einem Satz, mit einer verantwortlichen Person.
2. Agent, Automation oder Assistent ist entschieden und begründet.
3. Der Agent hat ein eigenes Konto, minimale Rechte und eine Liste der Systeme, auf die er zugreift.
4. Freigabepunkte sind festgelegt: Senden, Zahlen, Löschen, Veröffentlichen.
5. Du weißt, welche externen Inhalte der Agent liest, und hast das Risiko durch Prompt Injection bewertet.
6. Für jeden Skill sind Herkunft und Version festgehalten, und jemand hat den Code gelesen.
7. Die Wissensbasis hat eine verantwortliche Person, einen Aktualisierungsrhythmus und dieselben Berechtigungen wie die Quellen.
8. Protokolle laufen mit, und es ist festgelegt, wer sie liest.
9. Budgetgrenze und Abbruchkriterium stehen fest, bevor der Pilot startet.
10. Die Beteiligten sind geschult und wissen, was der Agent darf und was nicht.

Für die Bewertung von Schatten-KI und eine Responsible-AI-Checkliste kannst du unser Werkzeug AI-Governance nutzen.

Dieser Beitrag ist mit Unterstützung eines Grok-Bot-Agenten entstanden. Alle vier Systeme, auch Grok Bot, haben wir nach denselben Kriterien und denselben Quellenregeln geprüft.

Quellen

2. Europäisches Parlament und Rat; veröffentlicht vom Amt für Veröffentlichungen der EU: Verordnung (EU) 2026/1744 vom 8. Juli 2026 (Digital-Omnibus-Verordnung zur KI), ABl. L, 24.7.2026, abgerufen am 25.10.2026
7. Amt für Veröffentlichungen der EU (EUR-Lex): Verordnung (EU) 2024/1689, konsolidierte Fassung (Stand 27.07.2026), CELEX 02024R1689-20260727, abgerufen am 25.10.2026
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