OpenBot vs. OpenMaus vs. OpenAI Dots vs. OpenDots: Vergleich 2026

Beim neuen Rennen um KI-Agenten geht es nicht mehr darum, wer die schönste Chatbox baut. Entscheidend ist, wer den Computer kontrolliert, wem die Daten gehören, welche Modelle Du einsetzen kannst – und ob der Agent noch Dir gehört, wenn Du nicht mehr zahlst.

Deshalb wollte ich OpenBot, OpenMaus, OpenAI Dots und CopilotKit OpenDots einmal wirklich sauber miteinander vergleichen.

Alle vier zeigen in dieselbe Richtung: dauerhafte KI-Mitarbeiter, die Arbeit erinnern, Werkzeuge benutzen, Computer bedienen und nach einem einzelnen Chat-Turn weiterarbeiten können.

Aber sie gehören nicht exakt zur selben Produktkategorie – und sie sind vor allem nicht gleich offen.

Dieser Vergleich basiert auf den aktuellen Produktseiten, Dokumentationen und Repositories, geprüft am 6. Oktober 2026. Ich habe keinen gemeinsamen kontrollierten Praxistest mit allen vier Systemen durchgeführt. Deshalb erfinde ich hier auch keinen Sieger für den „intelligentesten Agenten“.

Die Kurzfassung

Mein Gesamtsieger für Entwickler, die ihr eigenes Agentensystem betreiben wollen, ist OpenMaus.

Für Menschen, die einfach einen Agenten möchten und sich nicht um die Infrastruktur kümmern wollen, ist OpenAI Dots für mich vorne.

Und wenn das Ziel nicht die Nutzung, sondern der Bau eines eigenen Agentenprodukts ist, würde ich zuerst OpenDots anschauen.

Zuerst: Diese vier Produkte lösen unterschiedliche Probleme

Der einfachste Fehler ist, nur die Feature-Tabellen nebeneinanderzulegen.

OpenBot und OpenMaus sind die direktesten Konkurrenten. Beide bauen eine dauerhafte Produkt- und Workspace-Schicht um bestehende Agenten-Engines.

OpenAI Dots geht in die Gegenrichtung. OpenAI kontrolliert Orchestrierung, Cloud-Computer und Modell-Stack. Laut aktueller Dots-Dokumentation läuft ein Dot auf GPT-6 Astra, besitzt einen eigenen Cloud-Computer, kann verbundene Apps nutzen und zwischen Gesprächen weiterarbeiten.

OpenDots ist wieder etwas anderes. CopilotKit bezeichnet es selbst als Open-Source-Template, aktuell im Alpha-Status, und nicht als fertigen gehosteten Dienst. Die aktuelle OpenDots-Seite beschreibt ausdrücklich ein Projekt, das Du klonst, selbst betreibst und veränderst.

Diese Unterscheidung erklärt fast alle Sieger in diesem Vergleich.

Open Source: der wichtigste Teil des Vergleichs

Diesen Punkt würde ich prüfen, bevor ich fast jedes andere Feature vergleiche.

Ein öffentliches GitHub-Repository ist nicht automatisch Open Source.

OpenBot: source-available, aber aktuell kein uneingeschränktes Open Source

OpenBot veröffentlicht seinen Quellcode und dokumentiert seine Architektur bemerkenswert offen.

Aktuelle Versionen stehen allerdings unter PolyForm Noncommercial 1.0.0. Das Projekt selbst schreibt, dass kommerzielle Nutzung eine separate Lizenz benötigt. Versionen bis einschließlich 0.1.11 bleiben Apache-2.0-lizenziert, der aktuelle Code jedoch nicht.

Das OpenBot-Repository bezeichnet das Projekt deshalb selbst als source-available.

Das ist die richtige Bezeichnung.

Du kannst den Code prüfen, verstehen und im erlaubten nichtkommerziellen Rahmen verändern. Du kannst die aktuelle Version aber nicht wie eine normale kommerziell wiederverwendbare Apache- oder MIT-Codebasis behandeln.

Open-Source-Wertung: 5/10

Die Transparenz gefällt mir. Die aktuellen kommerziellen Rechte sind für mich trotzdem nicht mit echtem Open Source gleichzusetzen.

OpenMaus: echter Apache-2.0-Kern mit klarer Open-Core-Grenze

OpenMaus ist an dieser Stelle deutlich sauberer.

Der Hauptteil des Projekts steht unter Apache License 2.0. Die Ausnahme ist der Ordner enterprise/, für den eine eigene source-available Enterprise-Lizenz gilt.

Entscheidend ist nicht nur, dass das irgendwo erwähnt wird. Im offiziellen Licensing-Dokument steht ausdrücklich, dass nach dem Entfernen von enterprise/ die Open-Source-Edition übrig bleibt und der normale Standalone-Betrieb erhalten bleibt.

Damit ist die Grenze für mich verständlich.

Funktionen, die normale Open-Source-Nutzer brauchen könnten, gehören in den Apache-lizenzierten Kern. Organisations- und Enterprise-Funktionen werden getrennt.

Open-Source-Wertung: 9/10

Wenn ich ein vollständiges Agentenprodukt suche, das ich wirklich selbst betreiben, verändern und kommerziell weiterentwickeln kann, ist OpenMaus in diesem Vergleich die stärkste Open-Source-Option.

OpenAI Dots: absichtlich proprietär

Bei Dots ist die Einordnung einfach.

Es ist ein verwaltetes OpenAI-Produkt.

Du bekommst nicht den Quellcode der Orchestrierung, des Cloud-Computer-Stacks oder des Produkt-Backends. Du kannst Dots nicht forken und dasselbe System selbst hosten.

Dafür musst Du diesen Stack auch nicht selbst betreiben.

Open-Source-Wertung: 0/10

Das muss kein Nachteil sein. Es ist einfach ein anderer Tausch: Komfort gegen Eigentum und Kontrolle.

OpenDots: MIT gewinnt die Lizenzfrage – aber der komplette Stack braucht Kontext

Das OpenDots-Repository steht unter MIT.

Rein von der Code-Lizenz ist das die offenste Option in diesem Vergleich. Du kannst forken, verändern, kommerzialisieren und daraus ein völlig anderes Produkt bauen.

Ich würde die Analyse trotzdem nicht beim LICENSE-File beenden.

Die aktuelle OpenDots-Setup-Dokumentation nutzt CopilotKit Intelligence für persistente Gespräche. Intelligence kann als gehosteter Dienst verwendet oder auf unterstützten bezahlten Self-Hosting-Pfaden selbst betrieben werden. Das ist eine separate Schicht neben dem MIT-lizenzierten Application Code.

Damit gibt es zwei unterschiedliche Fragen:

• Ist die OpenDots-Anwendung selbst Open Source? Ja.
• Ist der komplette Standard-Produktionsstack einfach „MIT, komplett kostenlos und ohne zusätzliche Plattformschicht selbst hostbar“? Nein.

Open-Source-Wertung: 8/10

Für Builder ist das trotzdem sehr stark. Wer dagegen einfach ein möglichst unabhängiges fertiges Produkt installieren will, bekommt mit OpenMaus aktuell die klarere Lösung.

Genau diese Unterscheidung ist übrigens auch der Grund, warum ich bei Software immer wieder argumentiere, dass Code und Eigentum wichtiger sind als reine Feature-Listen.

Modelle und Provider: Wer kontrolliert die Intelligenz?

OpenBot gewinnt beim Provider-Wechsel

Eine der besten Ideen von OpenBot ist die Trennung zwischen Agent und Provider.

Das aktuelle Repository dokumentiert Unterstützung für den lokalen Codex App Server und Claude Code sowie Grok, OpenCode, Gemini, Cursor und Cline über ACP.

Der Workspace und die Identität des Agenten sollen also nicht verschwinden, nur weil Du den Modellanbieter wechselst.

Wenn Du regelmäßig zwischen Claude, Codex und anderen Anbietern wechselst, ist das eine sehr starke Architektur.

Gewinner: OpenBot

OpenMaus gewinnt bei gemischten Agententeams

OpenMaus denkt weniger in „ich tausche diesen Agenten aus“ und stärker in „verschiedene Bots verwenden verschiedene Engines“.

Das aktuelle OpenMaus-Repository dokumentiert die direkte Nutzung von Claude-, Codex- und Grok-CLIs sowie kompatible beziehungsweise eigene Provider. Jeder Bot kann eine eigene Persönlichkeit, ein eigenes Modell, einen eigenen Computer und eigene verbundene Apps besitzen.

Ein Team kann dadurch beispielsweise so aussehen:

Für ein echtes Agententeam ist mir diese Flexibilität wichtiger als ein einzelner globaler Modellschalter.

Gewinner für Mixed-Model-Teams: OpenMaus

OpenAI Dots gewinnt bei Integration und verliert bei Modellfreiheit

Dots ist bewusst meinungsstärker aufgebaut.

Das aktuelle Produkt läuft auf GPT-6 Astra. Der Vorteil ist, dass OpenAI wesentlich mehr vom gesamten Stack integriert kontrollieren kann.

Der Nachteil ist fehlende Provider-Unabhängigkeit.

Du kannst denselben Dot nicht einfach morgen zu einem Claude-Agenten machen, nur weil Anthropic bei einem Projekt besser zu Deinem Workflow passt.

Gewinner bei Einfachheit: OpenAI Dots

Gewinner bei Modellfreiheit: OpenBot / OpenMaus

Multi-Agent: Hier ist OpenMaus für mich klar vorne

Mehrere Agenten anlegen zu können ist noch keine Orchestrierung.

OpenMaus ist um eine Liste dauerhafter Bots gebaut. Im Ökosystem gibt es außerdem Team-Playbooks, die Bots, einen Chief of Staff, Räume, Workflows und pausierte Routinen anlegen können.

Diese Form ergibt für mich Sinn.

Ein realistisches Engineering-Team könnte beispielsweise so aussehen:

Koordination → Recherche → Umsetzung → Review

Jede Rolle kann ein anderes Modell, einen eigenen Speicher, eigene Dateien und einen eigenen Computer verwenden.

OpenBot unterstützt ebenfalls Agent-to-Agent-Kommunikation und hat seine Orchestrierung zuletzt unter anderem rund um Slack ausgebaut.

Dots kann Arbeit an separate Hintergrundaufgaben und OpenAI-Umgebungen delegieren.

OpenDots besitzt Spezialisten und Scheduling. Die aktuelle Produktseite führt Multi-Dot-Gruppenzusammenarbeit und vollständige gemeinsame Bearbeitung aber weiterhin als noch nicht abgeschlossene Bereiche.

Gewinner: OpenMaus

Computer: Managed Convenience gegen Infrastrukturkontrolle

Beim Computerzugriff werden diese Produkte endgültig zu mehr als Chat-Clients.

OpenAI Dots: bester verwalteter Cloud-Computer

Ein Dot hat einen eigenen Cloud-Computer.

Dort kann er Dateien und Browserzustand behalten, weiterarbeiten, wenn Dein Laptop ausgeschaltet ist, und bei entsprechender Freigabe zusätzlich Deinen verbundenen persönlichen Computer verwenden.

Die aktuelle Dots-Dokumentation sagt außerdem ausdrücklich, dass lokaler Computerzugriff standardmäßig deaktiviert ist und die ChatGPT-Desktop-App auf dem betreffenden Rechner benötigt.

Wenn Du die Infrastruktur nicht selbst betreiben willst, ist das die sauberste Lösung.

Gewinner für Managed Cloud Computer: OpenAI Dots

OpenMaus: größte Freiheit bei der Infrastruktur

OpenMaus bleibt näher an Deiner eigenen Maschine.

Das Projekt unterstützt local-first Betrieb und kann Bots je nach Setup mit Cloud-Linux-Desktops, isolierten lokalen VMs oder unterstütztem Host-Computer-Control kombinieren. Auch ein dauerhafter Betrieb auf einem VPS ist vorgesehen.

Damit bekommst Du eine Wahl, die Dots bewusst nicht bietet.

Gewinner bei Infrastrukturkontrolle: OpenMaus

OpenBot: mächtig, aber Berechtigungsmodell genau lesen

OpenBot gibt Agenten ebenfalls echte Computerfähigkeiten.

Das aktuelle Repository enthält eine ungewöhnlich klare Warnung: Das Projekt ist Development Preview und Agenten laufen derzeit nach dem First-Launch-Consent mit danger-full-access und approvalPolicy: never.

Gleichzeitig hat OpenBot 0.22 einen technisch erzwungenen Modus Workspace only für unterstützte Kombinationen eingeführt. Full access bleibt Standard, und einige Provider-/Betriebssystem-Kombinationen können im eingeschränkten Modus nicht starten.

Ich würde „läuft lokal“ deshalb niemals automatisch mit „ist sicher“ gleichsetzen.

Wenn ein Agent Befehle auf Deinem Arbeitsrechner ausführen darf, ist die Berechtigungsgrenze wichtiger als der Hosting-Ort der Oberfläche.

Automatisierung: Wer arbeitet weiter, wenn Du weg bist?

Dots: beste verwaltete Always-on-Automatisierung

Dots ist ausdrücklich auf fortlaufende Verantwortung ausgelegt.

Du kannst wiederkehrende Prüfungen planen, laufende Arbeit zwischen Gesprächen weiterführen lassen und später Updates erhalten. Da die primäre Computerumgebung in OpenAIs Cloud läuft, muss Dein eigener Rechner nicht eingeschaltet bleiben.

Gewinner: OpenAI Dots

OpenMaus: beste selbst kontrollierte Automatisierung

OpenMaus unterstützt dauerhafte Deployment-Varianten und geplante Aufgaben. Der aktuelle Pro-Tarif verkauft zusätzlich explizit einen 24/7-Cloud-Workspace, in dem geplante Tasks auch bei ausgeschaltetem Laptop laufen.

Beim Self-Hosting kontrollierst Du stattdessen die Maschine – und damit natürlich auch, ob sie wirklich verfügbar ist.

Gewinner für Self-Hosting: OpenMaus

OpenBot: gute Routinen, aber kein Transaktions-Scheduler

OpenBot hat seit längerem Routinen mit Zeitzonen, Testläufen und Run-History.

Dafür würde ich sie einsetzen:

• tägliche Recherche
• Repository-Zusammenfassungen
• regelmäßige Checks
• wiederkehrende Content-Vorbereitung

Ich würde ein KI-Routinen-System aber nicht als Ersatz für einen transaktionalen Produktions-Scheduler behandeln, wenn Exactly-once-Ausführung das wichtigste Kriterium ist.

Sicherheit und Berechtigungen

Diese Kategorie lässt sich nicht vom Computerzugriff trennen.

OpenAI Dots: stärkste verwaltete Guardrails

OpenAIs aktuelle Dots-Sicherheits-FAQ dokumentiert Freigaberegeln, Einschränkungen für proaktive Recherche, Action Reviews und Fälle, in denen der Nutzer selbst übernehmen muss.

Workspace-Administratoren bekommen zusätzliche Kontrollen für Cloud-Browser, Cloud-Computer, lokalen Computerzugriff und verbundene Anwendungen. Die aktuelle Workspace-Dokumentation beschreibt diese Grenzen relativ klar.

Für Unternehmen, die lieber eine verwaltete Policy-Schicht nutzen als eine eigene Sicherheitsarchitektur zu entwerfen, ist das ein Vorteil.

Gewinner für Managed Guardrails: OpenAI Dots

OpenMaus: stärkste selbst kontrollierbare Isolation

OpenMaus gibt Dir mehr Kontrolle darüber, wo der Agent tatsächlich läuft.

Damit kannst Du einen Teil des Sicherheitsproblems infrastrukturell statt über Prompts lösen: getrennte Benutzer, dedizierte Hosts, isolierte VMs und begrenzte Credentials.

Der Nachteil ist offensichtlich: Du bist selbst für Aufbau und Wartung dieser Grenzen verantwortlich.

Gewinner für selbst kontrollierte Isolation: OpenMaus

OpenDots: als Template behandeln, nicht als Security Appliance

An diesem Punkt gefällt mir die Offenheit von OpenDots.

Das eigene Security-Dokument sagt klar, dass das Projekt ein Application Template in Entwicklung ist, der lokale Prototyp derzeit Single-Owner ist und es sich nicht um einen sicherheitsauditierten autonomen Agenten handelt.

Genau mit dieser Erwartung würde ich es einsetzen.

Wenn ich darauf ein kommerzielles Multi-User-Produkt bauen würde, wäre Authorization Teil meiner eigenen Produktentwicklung – nicht etwas, das ich dem Template blind zuschreibe.

Datenschutz und Dateneigentum

„Local-first“ und „privat“ sind keine Synonyme.

Eine lokale Desktop-Anwendung kann Prompts, Dateiausschnitte und Tool-Ergebnisse weiterhin an den ausgewählten Modellanbieter senden.

OpenBot dokumentiert genau das selbst: Das Produkt ist local-first, aber nicht offline-only. Codex kommuniziert mit OpenAI, Claude mit Anthropic, Grok mit xAI und so weiter.

OpenMaus ist ähnlich, lässt Dir aber noch mehr Freiraum bei kompatiblen Providern und eigener Infrastruktur.

OpenAI Dots verfolgt die gegenteilige Philosophie: Die verwaltete Cloud-Umgebung ist ein zentraler Bestandteil des Produkts.

Bei OpenDots kannst Du viele Teile Deiner Anwendung selbst betreiben. Der tatsächliche Datenpfad hängt aber davon ab, wie Du Intelligence, Modellanbieter, Computer, Voice und Messaging konfigurierst.

Gewinner für maximale Architekturkontrolle: OpenMaus

Gewinner für Managed Governance: OpenAI Dots

Preise: Der Softwarepreis ist nicht der Gesamtpreis

Die vier Produkte verkaufen unterschiedliche Schichten. Eine einzelne Monatszahl kann deshalb täuschen.

OpenMaus

Die aktuelle offizielle OpenMaus-Preisseite nennt:

Die lokale Edition steht unter Apache 2.0 und verwendet Deine eigenen KI-Accounts beziehungsweise API-Keys.

Pro ergänzt unter anderem einen dauerhaft laufenden Cloud-Workspace, Cloud-Computer und Scheduling in der Cloud. Die eigentliche Modellnutzung wird weiterhin beim jeweiligen KI-Anbieter abgerechnet.

Wenn Du als Entwickler ohnehin Claude oder ChatGPT bezahlst, ist die lokale Edition extrem attraktiv.

OpenBot

Lokale nichtkommerzielle Nutzung kann abgesehen vom KI-Provider praktisch kostenlos sein.

Komplizierter wird die kommerzielle Nutzung: Die aktuelle PolyForm-Noncommercial-Lizenz benötigt dafür eine separate kommerzielle Lizenz.

Ohne deren konkreten Preis kann ich keinen sauberen öffentlichen Business-TCO angeben.

OpenAI Dots

Der erste Dot ist aktuell in berechtigten Tarifen enthalten.

Für Europa ist vor allem die Verfügbarkeit wichtig. Laut aktueller OpenAI-Dokumentation schließt der persönliche Pro-Rollout den Europäischen Wirtschaftsraum, die Schweiz und Großbritannien zunächst aus. Business Premium ist dagegen in den unterstützten ChatGPT-Regionen verfügbar.

Die aktuellen ChatGPT-Business-Preise sind:

Ein Business-Workspace benötigt mindestens zwei bezahlte Seats. Standard und Premium können kombiniert werden.

Für einen einzelnen Entwickler in Deutschland ist Dots damit aktuell deutlich weniger unkompliziert als „OpenMaus installieren und loslegen“.

OpenDots

Der Anwendungscode selbst kostet keine Lizenzgebühr.

Der Produktionsstack kann trotzdem Kosten verursachen.

Das aktuelle CopilotKit Pricing startet bei einem kostenlosen Developer-Tier für Intelligence und geht danach in Pro- und höhere Tarife über. Self-hosted Intelligence ist ein eigener Deployment-Pfad.

Hinzu kommen Modell-API und die Maschinen, auf denen Deine Anwendung und Dot-Computer laufen.

Genau deshalb übersetze ich MIT-lizenziert niemals automatisch mit Betrieb kostet nichts.

Welches System liefert die besten Ergebnisse?

Hier vergebe ich bewusst keinen Sieger.

OpenBot und OpenMaus können teilweise dieselben zugrunde liegenden Provider und Agenten-CLIs verwenden.

Wenn beide mit vergleichbaren Codex-Konfigurationen am selben Repository arbeiten, wird das Basismodell nicht plötzlich intelligenter, nur weil die Oberfläche anders aussieht.

Verändern können sich dagegen:

• Kontextübergabe
• Tool-Zugriff
• Memory
• Laufzeit
• Berechtigungen
• Delegation
• Computerumgebung
• Review-Loops

Diese Faktoren können das Resultat massiv beeinflussen.

Ohne einen kontrollierten Benchmark mit denselben Aufgaben, Repositories, Modellen und Einstellungen wäre ein pauschaler „smarter“-Sieger aber einfach Marketing.

Wer gewinnt wo?

Mein finales Ranking

Dieses Ranking bezieht sich bewusst auf die Frage: Was würde ich heute benutzen?

Wenn ich nur Entwicklergrundlagen bewerten würde, läge OpenDots deutlich weiter oben.

1. OpenMaus – mein Gesamtsieger für Entwickler

OpenMaus bietet aktuell die beste Mischung aus Offenheit und tatsächlicher Nutzbarkeit.

Ich kann es lokal betreiben, bereits vorhandene Modelle und Abos verwenden, echte Teams aus Bots aufbauen, ihnen eigene Computer geben und den Kern unter einer anerkannten Open-Source-Lizenz verwenden.

Durch den enterprise/-Bereich ist nicht jedes Byte Apache-lizenziert. Die Grenze ist aber explizit, und die Open-Source-Edition ist ein echtes Produkt und keine Demo-Hülle.

Wertung: 9/10

2. OpenAI Dots – am besten, wenn ich die Infrastruktur nicht besitzen will

Dots ist die überzeugendste Antwort auf den Wunsch:

Ich will einen KI-Mitarbeiter, der immer verfügbar ist, aber ich will seine Server nicht selbst betreiben.

OpenAI kontrolliert mehr vom gesamten Stack. Genau deshalb kann die Experience stärker integriert sein.

Und genau deshalb verliert Dots bei Modellportabilität, offenem Quellcode und Infrastruktur-Eigentum.

Managed Experience: 9/10

Ownership/Control: 3/10

3. OpenBot – eine hervorragende Architekturidee und ein großer Lizenzvorbehalt

Die Idee, dass der Agent den Modellanbieter überlebt, gefällt mir sehr.

Genau in diese Richtung sollte sich diese Kategorie entwickeln.

Für kommerzielle Nutzung verändert PolyForm Noncommercial die Entscheidung aber erheblich. „Der Code liegt auf GitHub“ reicht mir nicht, um die aktuelle OpenBot-Version Open Source zu nennen.

Wertung: 7,5/10

4. OpenDots – am interessantesten, wenn Du selbst das nächste Produkt bauen willst

OpenDots würde ich mir ansehen, wenn ich selbst ein Agentenprodukt entwickeln möchte.

Du bekommst eine moderne MIT-lizenzierte Anwendung mit Spezialisten, Spaces, Pages, Computern, Scheduling und einer klaren Grundlage zum Umbauen.

Ich würde es aber auch genau so behandeln, wie es die Maintainer selbst bezeichnen: als Template und Alpha – nicht als fertige Enterprise-Agentenplattform.

Als Entwicklerbasis: 8,5/10

Als fertiger persönlicher Assistent heute: 6/10

Die wichtigste Erkenntnis

Der Feature-Wettbewerb ist interessant.

Die Eigentumsfrage ist wichtiger.

OpenMaus ist Open Source mit Apache-2.0-Kern.

OpenDots ist ein MIT-lizenziertes Application Template mit zusätzlichen Infrastrukturentscheidungen rund um CopilotKit Intelligence.

OpenBot ist in aktuellen Versionen source-available unter einer nichtkommerziellen Lizenz.

OpenAI Dots ist proprietär und vollständig verwaltet.

Das sind keine kleinen juristischen Fußnoten unter einer Feature-Tabelle.

Sie entscheiden darüber, ob Du das Produkt selbst hosten, kommerziell verändern, den Anbieter verlassen und das System anschließend auf Deinen eigenen Bedingungen weiterbetreiben kannst.

Wenn dauerhafte KI-Mitarbeiter irgendwann auf unsere Repositories, E-Mails, Browser, Infrastruktur und Geschäftsprozesse zugreifen, halte ich genau diesen Unterschied für wichtiger denn je.

Quellen und Produktdokumentationen geprüft am 6. Oktober 2026. Dies ist ein quellenbasierter Produktvergleich und kein kontrollierter gemeinsamer Praxistest aller vier Systeme.