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KI-Werkzeug

OpenComputer Review

OpenComputer bietet persistente, langlebige Cloud-Infrastruktur in Form von KVM-basierten Linux-Virtual Machines, die speziell für KI-Agenten entwickelt wurden.

shipped 25. Juli 2026aifreemium
aiagentsproduct-hunt
OpenComputer — product screenshot

Warum es wichtig ist

1Bietet persistente KVM-basierte Linux-VMs für KI-Agenten, die den Zustand über Sitzungen hinweg erhalten.
2Zu den Funktionen gehören Always-on-Agenten, während der Ausführung steuerbare Fähigkeiten und permanente URLs für den Agentenzugriff.
3Bietet SDKs für npm (JavaScript/TypeScript) und pip (Python) zur Integration.
4Veröffentlichte im Mai 2026 das Forschungspapier 'OpenComputer: Verifiable Software Worlds for Computer-Use Agents'.

Über OpenComputer

Geschäftsmodell
Subscription SaaS
Nutzungsbasierter Preis
null per session
Gratis-Guthaben
null
Hauptsitz
null
Teamgröße
null
Finanzierung
null
Gesamtfinanzierung
null
Plattformen
Web, API
Zielgruppe
Developers and teams looking to deploy code agents easily.

Preispläne

Basic
Free
  • • Always on agents
  • • Deployment CLI
  • • Durable sessions

Kostenbeispiele

  • • Deploy 1 agent: Free

Führungsteam

nullnullLinkedIn

Investoren

null

API DocsGitHubOpen Source

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

GitHub

Repository ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

Screenshots

overview

Was ist OpenComputer?

OpenComputer ist ein von OpenComputer entwickeltes Tool zur Bereitstellung von KI-Agenten, das Entwicklern und Teams ermöglicht, einfach verwaltete Agenten bereitzustellen, die immer aktiv sind und während der Ausführung gesteuert werden können. Es bietet persistente, langlebige Cloud-Infrastruktur in Form von KVM-basierten Linux-Virtual Machines (VMs), die speziell für KI-Agenten entwickelt wurden und über die Einschränkungen kurzlebiger Sandboxes hinausgehen.

features

Hauptmerkmale von OpenComputer

OpenComputer bietet eine Reihe von Funktionen, die die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten erleichtern und dabei Persistenz und Kontrolle betonen. Die Kernfunktionalität dreht sich um die Bereitstellung dedizierter virtueller Maschinenumgebungen für Agenten.

  • Immer aktive Agenten: Stellt sicher, dass Agenten kontinuierlich laufen und verfügbar sind.
  • Während der Ausführung steuerbar: Ermöglicht Benutzern, während der Ausführung einzugreifen und Agenten zu leiten.
  • Permanente URL für den Zugriff auf Agenten: Bietet einen konsistenten Endpunkt für die Agenteninteraktion ohne Infrastrukturverwaltung.
  • Dauerhafte Sitzungen: Behält den Agentenzustand und die Umgebung über mehrere Sitzungen hinweg bei.
  • Integration mit mehreren Codierungsplattformen: Unterstützt verschiedene Entwicklungsumgebungen für die Agentenerstellung.
  • Checkpoints: Ermöglicht das Speichern des Agentenfortschritts an bestimmten Punkten zur Wiederherstellung oder Iteration.
  • Vorschau-URLs: Bietet temporäre Zugangspunkte zur Überprüfung von Agentenausgaben oder -fortschritten.
  • Paketkontrolle pro Mandant für Agentenumgebungen: Ermöglicht eine angepasste Abhängigkeitsverwaltung für individuelle Agentenbereitstellungen.

use cases

Wer sollte OpenComputer verwenden?

OpenComputer richtet sich primär an Entwickler und Organisationen, die anspruchsvolle KI-Agenten entwickeln und bereitstellen, die persistente, zustandsbehaftete Umgebungen erfordern. Sein Design begegnet den Einschränkungen kurzlebiger Sandboxes und macht es für komplexe Agenten-Workflows geeignet.

  • Entwickler, die KI-Agenten erstellen: Für diejenigen, die eine vollständige Computerumgebung für komplexe, mehrstufige Aufgaben benötigen.
  • B2B-Agentenplattformen: Für Unternehmen, die die nächste Generation von KI-Agenten entwickeln, einschließlich solcher, die SDKs wie Claude Agent SDK verwenden.
  • Teams, die Produktions-Agenten-Infrastruktur aufbauen: Für die Bereitstellung und den Betrieb vollständig verwalteter Hintergrund-KI-Agenten mit dauerhafter Infrastruktur.
  • Forscher und Evaluatoren: Für die Erstellung überprüfbarer Softwarewelten zur Bewertung der Agentenleistung in realistischen Desktop-Umgebungen, wie im arXiv-Papier vom Mai 2026 hervorgehoben.

how to use

Wie man OpenComputer verwendet

OpenComputer erleichtert die Agentenbereitstellung über seine Plattform und bietet sowohl eine Command Line Interface (CLI) als auch Software Development Kits (SDKs) für gängige Programmiersprachen, um den Prozess zu optimieren.

  • 1Greifen Sie über opencomputer.dev/agentdeploy auf die OpenComputer-Plattform zu.
  • 2Nutzen Sie die bereitgestellte CLI oder SDKs (npm für JavaScript/TypeScript, pip für Python), um mit der Plattform zu interagieren.
  • 3Stellen Sie einen verwalteten Agenten bereit, indem Sie seinen Code und die erforderliche Umgebung angeben.
  • 4Greifen Sie über seine permanente URL auf den Agenten zu, um Interaktion und Steuerung zu ermöglichen.
  • 5Integrieren Sie Agenten mit externen Diensten wie Slack, Webhooks oder Cron-Jobs.
  • 6Nutzen Sie Funktionen wie Checkpoints und Vorschau-URLs für Entwicklung und Debugging.

pricing

OpenComputer Preise & Pläne

OpenComputer arbeitet mit einem Freemium-Geschäftsmodell und bietet einen Basic-Tarif, der es Benutzern ermöglicht, Agenten kostenlos bereitzustellen. Spezifische Details zu kostenpflichtigen Tarifen über das kostenlose Basic-Angebot hinaus sind nicht öffentlich detailliert, aber das Modell deutet auf Potenzial für erweiterte Funktionen oder Nutzungslimits in zukünftigen kostenpflichtigen Plänen hin.

  • Basic: Kostenlos (beinhaltet Kernfunktionen zur Agentenbereitstellung und -verwaltung).

Pros

  • +Provides persistent, KVM-based Linux VMs, ensuring state survival across sessions for AI agents.
  • +Allows agents to be steered mid-run, offering real-time control and intervention.
  • +Offers a permanent URL for agent access, simplifying deployment and integration without infrastructure management.
  • +Includes a free tier and a pay-as-you-go model for compute and disk, billing only when VMs are active.
  • +Supports desktop automation across macOS, Linux, and Windows via a Machine Control Protocol (MCP) service.
  • +Features like checkpoints and preview URLs enhance agent management and monitoring.

Cons

  • −Currently managed-cloud only, lacking support for Bring Your Own Cloud (BYOC) deployments.
  • −Does not offer GPU acceleration, which may limit performance for certain AI workloads.
  • −May require technical expertise for effective implementation and customization due to its open-source nature.
  • −Community support and documentation may be less extensive compared to more established commercial tools.
  • −Rate limits are per-provider and per-tier, requiring careful configuration and management to avoid cooldown periods.
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