Anfang 2026 sind innerhalb von zwei Wochen drei Open-Source KI-Agent Frameworks erschienen. Alle drei haben "Claw" im Namen. Alle drei lassen dich deinen eigenen KI-Assistenten betreiben. Und alle drei setzen auf komplett unterschiedliche Prioritäten.
OpenClaw setzt auf Features. NanoClaw setzt auf Sicherheit. ZeroClaw setzt auf minimale Ressourcen.
Das falsche Framework kostet dich Zeit. Hier erfährst du, wie du das richtige findest.
OpenClaw: Der Feature-Riese
OpenClaw hat 379.000 GitHub Stars und ist damit das meistgestarrete Projekt in der Geschichte von GitHub. Das Ökosystem ist riesig: über 430.000 Zeilen TypeScript, mehr als 50 Messaging-Integrationen und über 12.000 Skills auf dem ClawHub Marketplace. Wenn du Voice Mode, Cron Jobs, Multi-Agent Workflows oder einen WhatsApp-Bot brauchst, der auch deine E-Mails liest, hat OpenClaw wahrscheinlich einen Skill dafür.
Aber diese Größe hat ihren Preis.
Laut Sicherheitsforschern, die OpenClaws CVE-Verlauf verfolgen, hat das Projekt in weniger als fünf Monaten 2026 über 138 CVEs angesammelt. Microsoft hat erklärt, das Framework sei "nicht geeignet für den Betrieb auf einem normalen privaten oder Firmenrechner". Und dann war da der ClawHavoc-Vorfall, bei dem 1.184 bösartige Skills den ClawHub überschwemmt haben. Das waren rund 12 % der Uploads auf dem Höhepunkt. Diese Skills haben Browser-Zugangsdaten, SSH-Keys und Krypto-Wallets gestohlen.
Was Ressourcen angeht: OpenClaw braucht über 1 GB RAM und benötigt 2 bis 6 Sekunden für einen Cold Start. Self-Hosting bedeutet 4+ Stunden mit Docker, VPS und Firewall-Konfiguration. Die meisten, die es versuchen, geben mittendrin auf. (Deshalb haben wir ClawHosters gebaut, das die gesamte Bereitstellung in unter einer Minute erledigt. Dazu später mehr.)
Am besten geeignet für: Nutzer, die den größten Funktionsumfang und die größte Community brauchen und bereit sind, den Sicherheits- und Ressourcen-Overhead dafür in Kauf zu nehmen.
NanoClaw: 700 Zeilen, die du tatsächlich lesen kannst
NanoClaw existiert, weil die Entwickler sich OpenClaws Codebase angesehen und eine einfache Frage gestellt haben: "Wenn du nicht überprüfen kannst, was ein Agent tut, solltest du ihm dann deine Daten anvertrauen?"
Ihre Antwort: rund 700 Zeilen TypeScript. Das ist die gesamte Codebase. Du kannst alles in einer Mittagspause durchlesen.
NanoCo hat 12 Millionen Dollar Seed-Finanzierung eingesammelt von Docker, Vercel und Hugging Face CEO Clem Delangue. Im März 2026 hat Docker offiziell mit NanoClaw zusammengearbeitet, um jeden Agent in einer MicroVM-Sandbox laufen zu lassen. Falls etwas schiefgeht, bleibt der Schaden auf den Container begrenzt. Dein Host-System bleibt unberührt.
Der Nachteil? NanoClaw unterstützt aktuell nur Claude/Anthropic-Modelle. Wenn du GPT-4, Gemini oder lokale Inferenz brauchst, hast du Pech. Das Skill-Ökosystem ist deutlich kleiner. Kein Marketplace mit 12.000 Optionen. Du bekommst, was die 700 Zeilen liefern, plus was du selbst baust.
Am besten geeignet für: Sicherheitsbewusste Teams, regulierte Branchen (Finanzen, Recht, Gesundheitswesen) und alle, die jede Zeile Code ihres KI-Agents prüfen möchten.
ZeroClaw: Die 3,4 MB Rust-Binary
ZeroClaw hat einen völlig anderen Weg eingeschlagen. In Rust geschrieben von einer Gruppe Harvard- und MIT-Studenten zusammen mit der Sundai.Club-Community. Es wird als einzelne 3,4 MB große Binary ausgeliefert. Cold Boot dauert unter 10 Millisekunden. Der RAM-Verbrauch im Leerlauf liegt unter 5 MB.
Zum Vergleich: OpenClaw braucht über 1 GB RAM. ZeroClaw braucht weniger als 5 MB. Du kannst es auf einem Raspberry Pi Zero (15 Dollar) oder sogar einem ESP32 betreiben. Fabriken setzen ZeroClaw auf Vibrationssensoren für Predictive Maintenance ein und nutzen lokale LLM-Inferenz über Ollama, ganz ohne Cloud-Anbindung.
ZeroClaw unterstützt über 22 LLM-Provider, einschließlich lokaler Modelle. Das ist vermutlich der größte praktische Vorteil gegenüber NanoClaw. Du bist an keinen Anbieter gebunden. Das neueste Release, v0.8.0 (12. Juni 2026), zeigt aktive Entwicklung mit 31.900 GitHub Stars.
Die Kehrseite: ZeroClaws Plugin-Ökosystem ist jung. Kein Äquivalent zu ClawHubs 12.000 Skills. Community-Support ist kleiner. Dokumentation ist dünner. Du solltest damit klarkommen, manches selbst herauszufinden.
Am besten geeignet für: Edge Computing, IoT-Deployments, Privacy-First-Setups mit lokalen Modellen und alle, die KI-Agents auf minimaler Hardware betreiben wollen.
Vergleich auf einen Blick
| OpenClaw | NanoClaw | ZeroClaw | |
|---|---|---|---|
| Codebase | 430.000+ Zeilen TS | ~700 Zeilen TS | 3,4 MB Rust-Binary |
| RAM (Leerlauf) | 1 GB+ | ~100 MB (Docker) | <5 MB |
| Cold Start | 2-6 Sekunden | ~1 Sekunde | <10 ms |
| LLM-Provider | Mehrere | Nur Claude | 22+ (inkl. lokal) |
| Integrationen | 50+ Kanäle | Wachsend | Plugin-System |
| Skill-Marketplace | 12.000+ (ClawHub) | Manuelle Skills | Eigene Registry |
| Sicherheitsmodell | Auth + Hardening | Container-Isolation | Allowlists |
| CVEs (2026) | 138+ | 0 bekannt | 0 bekannt |
| Min. Hardware | 4 GB RAM VPS | Docker Host | Raspberry Pi Zero |
| GitHub Stars | 379.000 | ~29.000 | 31.900 |
Welches Framework solltest du nehmen?
Vergiss die Feature-Checklisten. Überleg dir, was du wirklich brauchst.
Du willst maximale Features und die größte Community? OpenClaw. Akzeptiere die Sicherheits-Kompromisse, härte deine Instanz und zieh Managed Hosting in Betracht, um dir den Deployment-Aufwand zu sparen. Unser Security Hardening Guide zeigt, wie du alles richtig absicherst.
Du arbeitest mit sensiblen Daten und musst deinem Agent vertrauen können? NanoClaw. Das Docker-Sandbox-Modell ist wirklich gut. Du solltest nur wissen, dass du vorerst an Claude-Modelle gebunden bist.
Du willst KI-Agents auf einem 15-Dollar-Computer betreiben, oder du brauchst rein lokale Inferenz? ZeroClaw. Nichts anderes in diesem Ökosystem kommt auch nur annähernd an die Ressourceneffizienz heran.
Du bist dir noch nicht sicher? Fang mit dem an, was zu deiner Hardware und deinen Sicherheitsanforderungen passt. Features lassen sich nachrüsten. Ein kompromittierter Agent mit Zugriff auf deine Zugangsdaten lässt sich nicht rückgängig machen.
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