Ein KI-Agent, der programmiert, ist beeindruckend. Zwei sind praktisch. Ab drei bist du kein Entwickler mehr, sondern Briefträger: Du kopierst Nachrichten von einem Fenster ins nächste, merkst dir, wer gerade was weiß, und nach jedem Neustart des Rechners fängst du von vorn an.
Genau dieses Problem will OpenRig lösen. Das Open-Source-Tool (der Quellcode ist frei einsehbar und nutzbar) macht aus einem Haufen einzelner KI-Sitzungen ein festes Team. Hinter OpenRig steht der Entwickler Mike Schwarz, veröffentlicht wird es unter dem Namen Esoteric Labs. Wir haben gerade angefangen, es selbst zu testen. Und sind so begeistert, dass es uns schon jetzt einen Artikel wert ist. Die Details stammen deshalb vor allem aus Website, Doku und Quellcode.
Was OpenRig eigentlich macht
Erst die Begriffe. Ein Coding-Agent ist eine KI, die nicht nur Code vorschlägt, sondern selbst Dateien ändert, Befehle ausführt und Tests startet. Die bekanntesten sind derzeit Claude Code von Anthropic und Codex von OpenAI. Mit Claude Code entsteht übrigens genau dieser Blog.
OpenRig ersetzt diese Agenten nicht. Es organisiert sie. Stell dir Claude Code und Codex als freie Mitarbeiter vor. OpenRig ist das Büro drumherum:
- Feste Plätze: Jeder Agent bekommt einen eigenen Platz mit Namen und Adresse. Darüber können sich die Agenten gegenseitig Nachrichten schicken.
- Klare Zuständigkeit: Eine Warteschlange sorgt dafür, dass jede Aufgabe genau einen Zuständigen hat. Keine zwei Agenten basteln gleichzeitig an derselben Aufgabe.
- Gedächtnis für den Neustart: OpenRig speichert Schnappschüsse des Teams. Nach einem Neustart holt ein einziger Befehl alle zurück an ihre Plätze.
Du redest nicht mehr mit jedem Agenten einzeln, sondern mit einem, der den Überblick behält und verteilt. Fertige Teams liefert OpenRig gleich mit, von zwei bis sieben Agenten.
Einer baut, einer prüft
Das kleine Starter-Team ist der spannendste Teil, gerade weil es so unspektakulär ist. Vorgesehen ist: Claude baut, Codex prüft. Zwei Agenten von zwei verschiedenen Firmen: Codex schaut Claude auf die Finger.
Das Prinzip kennen wir aus eigener Praxis. Auch in diesem Blog schreibt ein Modell, und ein anderes prüft jeden Artikel, bevor er online geht. Mehr dazu im Artikel über MiniMax. Der Grund ist simpel: Ein Modell übersieht seine eigenen Fehler gern. Ein zweites, anders trainiertes Modell stolpert eher darüber.
Was kostet das?
OpenRig selbst kostet nichts. Es steht unter der Apache-2.0-Lizenz (einer verbreiteten Open-Source-Lizenz), läuft komplett auf deinem Rechner und hat laut Entwickler weder Cloud-Dienst noch Bezahl-Tarif. Den Quellcode auf GitHub haben derzeit über 8000 Leute mit einem Stern markiert.
Die Agenten darin kosten dagegen Geld, zumindest bei ernsthafter Nutzung. OpenRig nutzt deine vorhandenen Zugänge zu Claude Code oder Codex, in der Regel Abos bei Anthropic oder OpenAI. Einen eigenen API-Schlüssel (Zugangscode für Programme) brauchst du nicht. Das Starter-Team in Originalbesetzung braucht Zugänge bei beiden. Mit nur einem geht es laut Website auch, dann aber ohne den Blick der zweiten Firma.
Und hier sitzt der Haken: Laufen drei Agenten gleichzeitig, verbrauchen sie bei ähnlichen Aufgaben grob das Dreifache. Die Nutzungslimits deines Abos sind entsprechend schneller erreicht. OpenRig springt dann laut Doku nicht ein: Die Aufgaben des ausgebremsten Agenten bleiben liegen, bis das Limit zurückgesetzt ist oder du sie von Hand umleitest.
Wo es knirscht
Nur fürs Terminal. Du brauchst das Terminal (das Fenster, in das man Befehle tippt), Node.js (eine Laufzeitumgebung für JavaScript-Programme), tmux (ein Programm, das viele Terminal-Sitzungen gleichzeitig verwaltet) und macOS oder Linux. Windows geht nur über WSL2, also ein Linux innerhalb von Windows. Bei solchen Werkzeugen ist man auf Linux meist entspannter unterwegs.
Viel Freiheit für die Agenten. Damit das Team ohne ständige Rückfragen arbeitet, dürfen Team-Agenten unter Claude Code laut Doku einfach Projektdateien lesen und Tests starten. Noch mehr darf OpenRigs eigene Verwaltungsrunde, die die Teams für dich startet: Dateien bearbeiten, Webseiten abrufen, Befehle ausführen, Lesezugriffe im ganzen Benutzerordner eingeschlossen. Die Doku sagt es selbst: Das sind Erlaubnisse, keine Absperrung. Bei der Einrichtung schreibt OpenRig außerdem Einstellungen und kleine Skripte in deine Konfiguration. Dass es die sauber zurückdrehen kann, garantiert die Anleitung ausdrücklich nicht. Also: vorher Backup.
Kein Grund zur Panik, aber einer für Vorsicht. Wer es ausprobiert, nimmt ein eigenes Benutzerkonto oder eine virtuelle Maschine (einen simulierten Computer im Computer) und ein Projekt, das in Git liegt (einer Versionsverwaltung, mit der sich jede Änderung zurückdrehen lässt). Warum das sinnvoll ist, steht in Löscht KI meine Daten?.
Junges Projekt, viel Bewegung. Aktuell ist Version 0.7.4, erschienen am 27. Oktober. Die Version davor kam am selben Tag. Hier wird täglich umgebaut. Selbst die Entwicklung von OpenRig erledigen laut Website größtenteils Agenten-Teams, die auf OpenRig laufen. In der Praxis, schreibt der Entwickler, sei das wie ein selbstfahrendes Auto — mit einer Hand in der Nähe des Lenkrads.
Ein Satz, den man sich für jede KI-Automatisierung merken kann.
Ist das was für mich?
Die ehrlichste Antwort steht auf OpenRigs eigener Erklärseite (englisch): Wer noch nie genug Agenten gleichzeitig laufen hatte, um das Gruppenproblem zu spüren, braucht das Tool vermutlich noch nicht.
Einsteiger: Nein, jedenfalls jetzt noch nicht. OpenRig setzt voraus, dass du Claude Code oder Codex schon im Terminal nutzt. Was du trotzdem mitnehmen kannst, ist das Prinzip „einer baut, einer prüft". Das geht auch im ganz normalen Chat. Lass dir von einer KI einen Text schreiben und gib ihn dann einer anderen zum Gegenlesen:
Hier ist ein Text, den eine andere KI geschrieben hat. Prüf ihn kritisch: Welche Behauptungen sind zweifelhaft, was fehlt, was würdest du streichen?
Dafür reichen meist die Gratis-Zugänge der großen Anbieter, trotz ihrer Limits.
Entwickler, die schon mit Claude Code oder Codex arbeiten: Ein Blick lohnt sich. Vor allem, wenn du schon Nachrichten zwischen Terminal-Fenstern hin und her kopierst. Fang mit dem Zweier-Team an, in einem Testprojekt, mit Backup. (Unbezahlte Einschätzung, wie immer hier.)
Alle dazwischen: Lesen, merken, in einem halben Jahr wieder reinschauen.
Wohin die Reise geht
OpenRig ist kein Werkzeug für jeden. Aber es zeigt, wohin sich KI-Werkzeuge gerade bewegen: weg vom einzelnen Chatfenster, hin zu kleinen Teams mit verteilten Rollen. Die spannende Frage ist nicht mehr, ob die Agenten das können. Sondern wer sie beaufsichtigt.
Die Antwort lautet zum jetzigen Stand noch immer: du. Mit mindestens einer Hand am Lenkrad.