Wichtigste Erkenntnisse
- Repository: 187.081 Stars, 531 offene Issues, nicht archiviert — zum Zeitpunkt dieses Reviews aktiv weiterentwickelt
- AutoGPT Platform (autogpt_platform/, agpt.co): gehosteter, kostenpflichtiger, visueller Agent-Builder — Polyform Shield License (source-available, schränkt konkurrierende kommerzielle Nutzung ein)
- Classic AutoGPT (classic/original_autogpt/): der ursprüngliche autonome CLI-Agent — MIT-Lizenz, erhält weiterhin Sicherheits- und Wartungs-Commits
- Lokale Modelle: Classic unterstützt jeden OpenAI-API-kompatiblen Server (einschließlich Ollama) über OPENAI_API_BASE_URL, plus native Llamafile-Unterstützung über LLAMAFILE_API_BASE
- Die eigene Umgebungskonfiguration der Platform hat keine Ollama- oder Lokalmodell-Einstellungen — sie ist um gehostete Modellanbieter herum gebaut
- Für AutoGPT existiert weder auf dieser Seite noch anderswo ein Partnerprogramm; jeder Link unten ist ein einfacher, offengelegter Link
📍 In einem Satz
AutoGPT ist jetzt zwei Produkte: eine bezahlte, gehostete AutoGPT Platform (Polyform-Shield-Lizenz), auf die sich die aktive Entwicklung konzentriert, und ein veralteter, MIT-lizenzierter Classic-CLI-Agent, der über einen generischen OpenAI-kompatiblen Endpunkt weiterhin lokal gegen Ollama läuft, aber nur noch Wartungsupdates statt neuer Funktionen erhält.
💬 In einfachen Worten
Das „AutoGPT", an das sich die meisten erinnern — ein Kommandozeilen-Agent, den man auf das eigene Modell zeigen lässt — existiert weiterhin und ist weiterhin kostenlos (MIT), aber das Unternehmen dahinter steckt seine Energie jetzt in ein separates, kostenpflichtiges Produkt mit einem visuellen Builder. Lesen Sie die Lizenz und den Ordnernamen, bevor Sie entscheiden, welches der beiden Sie gerade bewerten.
📌Note: Wenn ein Suchergebnis, Tutorial oder alter Blogpost von „AutoGPT" spricht, ohne Classic und Platform zu unterscheiden, gehen Sie davon aus, dass der CLI-Agent von vor 2026 gemeint ist — das ist Classic, und das ist der einzige Teil des Projekts, der MIT-lizenziert und kostenlos selbst hostbar ist.
Was ist AutoGPT 2026?
AutoGPT (github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) war das Projekt, das 2023 die Idee eines „autonomen Agenten" populär machte: einem LLM ein Ziel geben und es in einer Schleife planen, handeln und sich selbst kritisieren lassen, ohne dass ein Mensch jeden Schritt freigibt. 2026 liefert dieselbe GitHub-Organisation etwas strukturell anderes: ein kommerzielles, gehostetes Produkt namens AutoGPT Platform, wobei der ursprüngliche autonome Schleifen-Agent als sekundäre, MIT-lizenzierte Komponente am Leben gehalten wird.
- AutoGPT Platform (agpt.co / platform.agpt.co): das aktuelle Flaggschiffprodukt, ein gehosteter und kostenpflichtiger visueller Agent-Builder
- AutoPilot: eine Chat-zu-Agent-Oberfläche — eine Aufgabe in natürlicher Sprache beschreiben, und die Platform stellt einen passenden Agenten zusammen
- Agents-Dashboard: Agenten verwalten, überwachen und erneut ausführen, die man selbst oder der Marketplace gebaut hat
- Marketplace: vorgefertigte Agent-Vorlagen von anderen Nutzern durchsuchen und installieren
- Build-Oberfläche: ein Drag-and-Drop-, node-basierter Editor zum visuellen Bauen von Agenten, ähnlich im Geist wie die Workflow-Builder von Langflow oder Dify
- Selbst-Hosting der Platform ist technisch möglich (docker-compose.platform.yml, ein installer/-Skript und eine single-container/-Option existieren im Repository), aber der primäre Call-to-Action im README ist die Anmeldung für das gehostete Produkt, nicht das Selbst-Hosting
- classic/original_autogpt/: der ursprüngliche CLI-gesteuerte autonome Agent, jetzt positioniert als Legacy-Komponente neben classic/forge (ein Framework zum Bauen von Agenten), classic/benchmark und classic/frontend
Der MIT-/Polyform-Lizenz-Split, erklärt
Die Lizenzierung von AutoGPT ist keine einheitliche Antwort, und sie falsch zu verstehen ist relevant, wenn man den Code kommerziell weiterverwenden möchte. Das Repository nutzt zwei unterschiedliche Lizenzen für zwei unterschiedliche Teile der Codebasis.
Wird Classic AutoGPT noch gepflegt?
Ja, in dem Sinne, der für Sicherheit und Stabilität zählt, aber nicht im Sinne neuer Funktionen. Der classic/-Ordner erhält weiterhin Commits vom Kernteam — jüngste Beispiele umfassen ein Aufräumen von Abhängigkeits-Schwachstellen, einen SSRF-Härtungsfix für die Verarbeitung ausgehender Anfragen und eine Versionsobergrenze, die nach einer kompromittierten Version einer von Classic genutzten Abhängigkeit eingeführt wurde. Das sind genau die Commits, die man bei Code sehen möchte, den man betreiben will: defensiv, nicht dekorativ.
Was Classic nicht bekommt, ist neue Feature-Arbeit. Die Commits, die neue Fähigkeiten hinzufügen — neue Primitive zum Bauen von Agenten, Marketplace-Funktionen, neues AutoPilot-Verhalten — landen in autogpt_platform/. Das eigene README des Projekts, die Issue-Labels und die Ordnerstruktur behandeln Classic als sekundäre Legacy-Spur, die funktionsfähig und sicher gehalten, aber nicht aktiv erweitert wird. Das ist ein deutlich anderer Zustand als „aufgegeben": Commits halten Classic laufend und sicher, aber die Produktenergie des Teams liegt woanders.
Repository-Status
- What it shows:
- Nicht archiviert; gleicher Tag wie dieses Review gepusht; 531 offene Issues
classic/-Commit-Muster
- What it shows:
- Sicherheitsfixes und Versionsobergrenzen regelmäßig; keine großen Feature-Commits
Wo neue Funktionen landen
- What it shows:
- autogpt_platform/ — AutoPilot, Marketplace und Build-Oberfläche bekommen die aktive Entwicklung
Projekt-Framing
- What it shows:
- README und primärer CTA bewerben die gehostete Platform; Classic gilt als Legacy-CLI-Spur
📌Note: Für dieses Review haben wir keine eigene Testsuite gegen Classic AutoGPT laufen lassen — das Urteil unten basiert auf dokumentierter Commit-Historie und Issue-Aktivität speziell im classic/-Unterordner, nicht auf selbst erzeugten Benchmark-Zahlen. Prüfen Sie den aktuellen Status im Repository, bevor Sie erhebliche Zeit investieren.
Classic AutoGPT lokal mit Ollama betreiben
Classic AutoGPT hat keine benannte, erstklassige „Ollama-Integration". Es hat einen generischen OpenAI-API-kompatiblen Client, konfiguriert über classic/original_autogpt/.env.template, und Ollama bietet zufällig einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt — das eine auf das andere zeigen zu lassen ist also ein Konfigurationsschritt, kein eingebautes Feature.
- 1Klonen Sie github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT und öffnen Sie den Ordner classic/original_autogpt/ — das ist der MIT-lizenzierte CLI-Agent, nicht der Ordner autogpt_platform/.
- 2Installieren Sie Ollama separat und laden Sie ein Modell herunter, das mehrstufige Tool-Calling-Anweisungen befolgen kann; die eigenen Vergleiche der Seite zu lokalen Coding- und Tool-Calling-Modellen sind ein sinnvoller Ausgangspunkt für die Auswahl.
- 3Kopieren Sie .env.template nach .env innerhalb von classic/original_autogpt/.
- 4Setzen Sie OPENAI_API_BASE_URL in .env auf den OpenAI-kompatiblen Endpunkt Ihres Ollama-Servers (Ollama stellt diesen standardmäßig unter /v1 bereit). Ollama prüft den API-Key-Wert nicht, aber der Client verlangt trotzdem, dass das Feld OPENAI_API_KEY auf eine nicht leere Platzhalter-Zeichenkette gesetzt ist.
- 5Wenn Sie stattdessen ein Llamafile statt Ollama betreiben, setzen Sie alternativ LLAMAFILE_API_BASE — das ist ein separater, nativ unterstützter Pfad für lokale Inferenz, der nicht über die generische OpenAI-kompatible Einstellung läuft.
- 6Installieren Sie die Python-Abhängigkeiten von Classic gemäß der Anleitung in classic/original_autogpt/README.md und starten Sie den Agenten aus diesem Ordner heraus, nicht aus dem Wurzelverzeichnis des Repositorys.
- 7Rechnen Sie damit, ihn bei den ersten Läufen eng zu überwachen. Da es sich um den generischen OpenAI-kompatiblen Mechanismus handelt und nicht um eine gepflegte, getestete Ollama-Integration, müssen Sie modellspezifische Eigenheiten (Tool-Call-Formatierung, Kontextlängen-Grenzen) selbst debuggen.
Braucht Classic AutoGPT eine bestimmte Ollama-Version?
Das Projekt dokumentiert keine fest verankerte, getestete Ollama-Version für Classic — da die Integration der generische OPENAI_API_BASE_URL-Mechanismus ist, hängt die Kompatibilität davon ab, dass Ihre Ollama-Version einen stabilen OpenAI-kompatiblen /v1-Endpunkt bereitstellt, was aktuelle Ollama-Releases tun. Prüfen Sie für API-Kompatibilität die eigenen Release-Notes von Ollama, nicht die von AutoGPT.
Kann ich Classic AutoGPT vollständig offline betreiben?
Ja, sobald OPENAI_API_BASE_URL auf einen lokalen Ollama- oder Llamafile-Endpunkt zeigt, braucht Classic AutoGPT keine ausgehenden API-Aufrufe an einen Cloud-Anbieter. Es kann als Teil einer Agenten-Aufgabe weiterhin ausgehende Web-Anfragen stellen (z. B. Browsing-Tools), sofern Sie diese Fähigkeit nicht deaktivieren.
Realistische Erwartungen an die Planungsschleife
Der Kernmechanismus von Classic AutoGPT — ein LLM plant in einer Schleife seinen eigenen nächsten Schritt und entscheidet, wann die Aufgabe erledigt ist, ohne dass ein Mensch jede Handlung freigibt — ist dieselbe Architektur, die es berühmt gemacht hat, und dieselbe Architektur, die gegenüber lokalen, oft kleineren, offenen Modellen am wenigsten gut gealtert ist.
- Autonome, unbegrenzte Planungsschleifen verlangen dem zugrunde liegenden Modell mehr ab als begrenzte, tool-limitierte Agenten: Das Modell muss langfristigen Zustand verfolgen, entscheiden, wann Schluss ist, und sich selbst korrigieren, ohne dass ein Mensch Abweichungen früh abfängt
- Kleinere lokale Modelle (die Art, die die meisten Leute bequem auf Consumer-Hardware via Ollama betreiben) verlieren bei langen autonomen Läufen eher den Faden als große gehostete Modelle, einfach weil Planung und Selbstkorrektur über viele Schritte hinweg schwieriger ist als einmaliger Tool-Einsatz
- Das ist ein vergleichender, architektureller Punkt, keine Aussage über ein bestimmtes Modell oder eine bestimmte Version: Eine unbegrenzte Planungsschleife ist für ein lokales Modell schwerer durchzuhalten als ein begrenztes Gerüst, in dem ein Mensch jeden Schritt freigibt
- Begrenzte Alternativen — Cline + Ollama, der Agent-Modus von Continue.dev und graphenbasierte Orchestratoren wie LangGraph — beschränken den Agenten auf einen Editor, einen Dateisatz oder ein explizites Freigabe-Gate pro Aktion, was verringert, wie weit ein einzelner Planungsfehler abdriften kann, bevor ein Mensch es bemerkt
Wer sollte Classic AutoGPT nutzen, wer die Platform?
Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Sie ein kostenloses, selbst gehostetes, praktisches Experiment wollen oder ein bezahltes, verwaltetes Produkt.
AutoGPT vs. Alternativen
Die zwei Hälften von AutoGPT konkurrieren mit unterschiedlichen Tools: Classic AutoGPT konkurriert mit anderen lokalen, begrenzten Agenten-Gerüsten; die Platform konkurriert mit anderen gehosteten oder selbst hostbaren visuellen Agent-Buildern.
| Tool | Modell | Lizenz | Am besten für | Pflege |
|---|---|---|---|---|
| AutoGPT (classic) | Lokal via Ollama (OpenAI-kompatible URL) | MIT | Autonome Schleifen-Experimente | Nur Sicherheitsfixes |
| AutoGPT Platform | Gehostete Anbieter | Polyform Shield | Visueller Builder + Marketplace | Aktiv |
| Cline + Ollama | Lokal | Apache 2.0 | Überwachter Coding-Agent | Aktiv |
| Continue.dev Agent | Lokal oder Cloud | Apache 2.0 | IDE-begrenzter Agent-Modus | Aktiv |
| LangGraph | Lokal oder Cloud | MIT | Individuelle Graph-Agenten | Aktiv |
Häufige Fehler bei der Bewertung von AutoGPT
Die meiste Verwirrung über AutoGPT im Jahr 2026 entsteht dadurch, dass unklar ist, auf welche Hälfte des Projekts sich eine Aussage bezieht.
Häufig gestellte Fragen
Ist AutoGPT MIT-lizenziert?
Teilweise. Der classic/-Ordner (original_autogpt, forge, benchmark, frontend) ist MIT-lizenziert. Der Ordner autogpt_platform/ — die aktuelle Flaggschiff-, gehostete AutoGPT Platform — ist unter Polyform Shield lizenziert, einer source-available Lizenz, keiner permissiven Open-Source-Lizenz.
Wird AutoGPT noch gepflegt?
Ja. Das Repository ist nicht archiviert und wurde am selben Tag wie dieses Review noch gepusht, mit 531 offenen Issues. Aktive Feature-Entwicklung konzentriert sich auf autogpt_platform/; der classic/-Ordner erhält weiterhin Sicherheits- und Wartungs-Commits, aber keine neuen Funktionen.
Funktioniert AutoGPT mit Ollama?
Der Classic-CLI-Agent schon, über seinen generischen OpenAI-API-kompatiblen Client — setzen Sie OPENAI_API_BASE_URL auf den /v1-Endpunkt Ihres Ollama-Servers. Das ist keine benannte, eigens gebaute „Ollama-Integration", und sie wird von der aktuellen AutoGPT Platform nicht unterstützt, deren Konfiguration keine Lokalmodell-Einstellungen hat.
Was ist die AutoGPT Platform?
Die AutoGPT Platform (agpt.co) ist das aktuelle kommerzielle Produkt des Projekts: ein gehosteter, kostenpflichtiger, visueller Agent-Builder mit einem Chat-zu-Agent-AutoPilot, einem Agents-Dashboard, einem Marketplace vorgefertigter Agenten und einer node-basierten Build-Oberfläche. Sie kann technisch selbst gehostet werden, aber der primäre, vom Projekt beworbene Weg ist die gehostete Anmeldung.
Ist AutoGPT kostenlos nutzbar?
Classic AutoGPT (MIT) ist kostenlos selbst hostbar. Die AutoGPT Platform ist ein bezahltes, gehostetes Produkt; Selbst-Hosting ist unter der Polyform-Shield-Lizenz möglich, die persönliche oder interne Nutzung erlaubt, aber den Aufbau eines konkurrierenden kommerziellen Angebots darauf einschränkt.
Was ist der Unterschied zwischen AutoGPT und der AutoGPT Platform?
AutoGPT (classic) ist der ursprüngliche autonome CLI-Agent aus der 2023er-Ära — MIT-lizenziert, läuft lokal, erhält Wartungs-Commits. Die AutoGPT Platform ist ein separates, neueres, kommerzielles Produkt derselben Organisation — ein gehosteter visueller Agent-Builder unter einer source-available Lizenz, in dem jetzt die aktive Entwicklung stattfindet.
Kann ich AutoGPT weiterhin kostenlos lokal für Experimente nutzen?
Ja, über classic/original_autogpt/, das MIT-lizenziert bleibt und über die Einstellung OPENAI_API_BASE_URL gegen einen lokalen Ollama-Server läuft. Rechnen Sie mit einer Codebasis im Wartungsmodus, nicht mit einer aktiv um Funktionen erweiterten.
Warum hat sich AutoGPT in zwei Lizenzen aufgeteilt?
Der kommerzielle Fokus des Projekts verlagerte sich auf die gehostete AutoGPT Platform. Polyform Shield erlaubt dem Unternehmen, diesen Code source-available zu halten — lesbar und für den persönlichen Gebrauch selbst hostbar —, während verhindert wird, dass ein Konkurrent den Code nimmt und eine umbenannte Version weiterverkauft, was eine permissive Lizenz wie MIT nicht verhindert hätte.
Ist Classic AutoGPT besser als Cline oder Continue.dev für lokale Agentenarbeit?
Nicht für unbeaufsichtigte lokale Automatisierung. Die unbegrenzte, autonome Planungsschleife von Classic AutoGPT verlangt dem zugrunde liegenden Modell mehr ab als begrenzte, einzeleditor-basierte Gerüste wie Cline + Ollama oder der Agent-Modus von Continue.dev, die den Wirkungsradius eines Planungsfehlers durch Freigabe pro Schritt begrenzen. Classic AutoGPT eignet sich eher zum Experimentieren mit der Planungsschleifen-Architektur selbst als für produktive Coding-Arbeit.