Häufig gestellte Fragen

Nein. Das Managed Hosting auf app.openlegion.ai erfordert keine Programmierung — registriere dich, wähle eine Vorlage, füge deinen LLM-API-Schlüssel hinzu und deine Agenten sind in Minuten live. Die selbstgehostete Version erfordert Python 3.10+ und Docker. In jedem Fall funktionieren die integrierten Team-Vorlagen (Dev Team, Sales Pipeline, Content Studio) sofort ohne Konfiguration.

Jedes kostenpflichtige Abonnement enthält ein Willkommenspaket an LLM-Credits, die nie verfallen — nutzbar ab dem ersten Tag, ohne eigene API-Keys. Du kannst auch eigene API-Keys von Anthropic, OpenAI, Google oder einem der über 100 unterstützten Anbieter mitbringen und direkt bei diesen Anbietern bezahlen, mit null Aufschlag auf die Modellnutzung.

Jede Aufgabe, die ein Mensch an einem Computer mit Browser oder Terminal ausführt. Agenten können beliebige Websites durchsuchen und damit interagieren, sich bei Web-Anwendungen anmelden, Formulare ausfüllen, Daten von jeder Seite extrahieren, E-Mails und Nachrichten senden, Dateien und Ordner verwalten, Code schreiben und ausführen, Dokumente verarbeiten, auf sozialen Plattformen posten, Seiten auf Änderungen überwachen und benutzerdefinierte Automatisierungen ausführen — alles rund um die Uhr ohne Aufsicht. Gängige Einsätze umfassen Vertriebs-Outreach-Pipelines, Wettbewerbsrecherche, Lead-Qualifizierung, Entwickler-Workflows, Rechnungsverarbeitung, Content-Produktion und interne Aufgabenautomatisierung.

OpenLegion ist eine produktionsreife, container-isolierte Multi-Agenten-Runtime, die autonome Agenten-Flotten in isolierten Docker-Containern bereitstellt. Jeder Agent erhält ein eigenes Budget, eigene Berechtigungen und einen eigenen Credential-Tresor — mit Defense-in-Depth über Container-Isolation, Tresor-Proxy, ACLs pro Agent und begrenzte Ausführung. Benötigt nur Python, Docker und einen API-Key. Kein Redis, kein Kubernetes, kein LangChain. Lizenziert unter PolyForm Perimeter License 1.0.1 (source-available).

OpenLegion container-isoliert jeden Agenten, leitet alle Zugangsdaten über einen Tresor und erzwingt Budgets pro Agent — die meisten Frameworks tun das nicht. CrewAI und ähnliche Frameworks führen Agenten in gemeinsamen Prozessen aus, ohne Isolation, ohne Kostenkontrolle, mit API-Keys in Konfigurationsdateien. OpenLegion verwendet ein Flottenmodell (no CEO agent) mit Blackboard-Koordination und strukturiertem Handoff — kein LLM in der Steuerungsebene entscheidet das Task-Routing.

Über 100 LLM-Anbieter über LiteLLM. Das umfasst Anthropic (Claude), OpenAI (GPT), Google (Gemini), Mistral, Moonshot und jede OpenAI-kompatible API. Du kannst verschiedene Modelle verschiedenen Agenten in derselben Flotte zuweisen — kein Vendor Lock-in.

Über den Tresor-Proxy — Agenten sehen niemals API-Keys. Die Keys liegen im Mesh-Prozess auf dem Mesh-Host. Wenn ein Agent ein LLM aufruft, geht die Anfrage durch einen Tresor-Proxy, der die Zugangsdaten auf Netzwerkebene injiziert, die Token-Nutzung verfolgt und Budgetgrenzen durchsetzt. Selbst ein vollständig kompromittierter Agent kann nicht auf deine API-Keys zugreifen.

Nein. OpenLegion läuft auf einer einzigen Maschine ohne externe Dienste. Du brauchst nur Python 3.10+, Docker und einen LLM-API-Schlüssel — kein Redis, kein Kubernetes, kein LangChain, keine externen Datenbanken.

Ja — OpenLegion ist für den Produktiveinsatz konzipiert. Es umfasst On-Premises-Unterstützung, ein Flottenmodell mit Blackboard- + Pub/Sub- + Handoff-Koordination, Kostensteuerung pro Agent, eine Berechtigungsmatrix pro Agent, Credential-Isolation über Tresor-Proxy und eine auditierbare Codebasis von ~77.000 Zeilen mit über 5.800 Tests. Defense-in-Depth-Kontrollen sind standardmäßig aktiviert.

Ja. Die Engine läuft auf einer einzigen Maschine mit Python + Docker, ohne externe Dienste. Für vollständig lokale Inferenz richte den LLM-Anbieter auf Ollama; für gehostete Modelle (Anthropic, OpenAI, Google etc.) erreicht der Mesh-Proxy den jeweils konfigurierten Anbieter. Mesh-Host, Agenten, Tresor und Dashboard laufen alle auf derselben Maschine.

Ein KI-Agenten-Framework ist die Runtime- und Bibliotheksschicht für das Bereitstellen, Koordinieren und Steuern autonomer KI-Agenten in der Produktion. Im Gegensatz zu reinen SDK-Bibliotheken, die nur Agenten-Logik-Primitive bereitstellen, übernimmt ein Framework wie OpenLegion Container-Isolation, Credential-Tresoring, Kostenkontrolle pro Agent, Observability und Deployment — damit Teams Agenten ausliefern können, ohne DevOps von Grund auf aufzubauen.

Ein Framework ist eine Code-Bibliothek und Runtime zum Erstellen und Ausführen von Agenten-Logik — Tools, Prompts, Speicher, Koordination. Managed Hosting fügt eine Betriebsebene darüber hinzu: dedizierte VPS-Bereitstellung, Dashboard, Abrechnung und Credit-Proxy. OpenLegion ist beides: ein Python-Framework (container-isolierte Multi-Agenten-Runtime) zum Erstellen und Ausführen von Agenten sowie ein optionaler Managed-Hosting-Dienst für Teams, die keine Infrastruktur verwalten möchten.

OpenLegion verwendet ein Flottenmodell — blackboard + pub/sub + handoff (no CEO agent). Agenten koordinieren sich über ein SQLite-basiertes Blackboard mit atomarem Compare-and-Set, einen Pub/Sub-Event-Bus und ein strukturiertes Handoff-Protokoll. Jeder Agent hat eigene Berechtigungen, ein eigenes Budget und ein eigenes Toolset. Nutzer sprechen direkt mit Agenten; kein LLM in der Steuerungsebene entscheidet das Task-Routing.

KI-Agenten-Sicherheit adressiert die einzigartigen Bedrohungen, die autonome Agenten einführen: Credential-Leaks, Prompt-Injection, Ressourcenmissbrauch und Datenexfiltration. OpenLegions Defense-in-Depth — Container-Isolation, Credential-Tresor-Proxy, Berechtigungsmatrix pro Agent, Eingabe-Sanitization, SSRF-Schutz und Unicode-/Path-Traversal-Härtung — entschärft jede Bedrohung unabhängig, sodass eine Lücke in einer Schicht die anderen nicht kompromittiert.