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Home-Assistant-Assist-Rezension: lokale Sprachsteuerung und LLM-Agenten

·6 Min. LesezeitVon Hans Kuepper · Gründer von PromptQuorum · Entdeckungsplattform für Open-Weight- und Open-Source-KI

Assist (Teil von Home Assistant Core 2026.10.3, veröffentlicht am 23. Oktober 2026) ist der Sprachassistent der Smart-Home-Plattform Home Assistant und kann vollständig auf Ihrer eigenen Hardware laufen. Es ist keine eigenständige App: Die komplette lokale Pipeline setzt Home Assistant OS voraus, und ein LLM-Agent ist eine optionale, teils experimentelle Ergänzung. Jede Aussage hier stammt aus der Projektdokumentation, nicht aus Tests.

Wichtigste Erkenntnisse

  • Pflege: Im Repository wurde zuletzt am 24. Oktober 2026 gepusht; ein Hinweis auf ein verwaistes Projekt entfällt.
  • Lizenz: Open Source unter Apache-2.0, kostenlos nutzbar; nur Home Assistant Cloud und einige Sprach-Hardware kosten Geld.
  • Geschichte: Assist kam mit Home Assistant 2023.2, die Ollama-Integration folgte mit 2024.4.
  • Umfang: eine Sprachschicht innerhalb einer größeren Plattform, Sie betreiben also einen Home-Assistant-Server (oder tun es bereits).
  • Die LLM-Steuerung des Hauses ist experimentell und funktioniert nur mit Modellen, die Tools unterstützen.

📍 In einem Satz

Assist ist der Open-Source-Sprachassistent in Home Assistant, der gesprochene oder getippte Befehle in Smart-Home-Aktionen umsetzt, lokal oder mit Cloud- und LLM-Hilfe.

💬 In einfachen Worten

Sie sprechen in ein Mikrofongerät, eine Sprach-Engine wandelt Ihre Worte in Text um, Home Assistant ordnet den Text einer Geräteaktion zu oder fragt ein LLM, und eine Stimme liest die Antwort vor.

📌Hinweis: Diese Rezension stützt sich auf die Dokumentation von Home Assistant, die GitHub-Release-Seite und die Seiten von Nabu Casa, geprüft am 24. Oktober 2026. PromptQuorum hat die Pipeline weder installiert noch gemessen; Erkennungsqualität, Latenz und Zuverlässigkeit der LLMs werden daher nicht bewertet.

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Assist ist der Sprachassistent in Home Assistant, der Open-Source-Software für das Smart Home. Er kann vollständig auf Ihrer eigenen Hardware laufen: Whisper oder Speech-to-Phrase übernehmen die Spracherkennung, Piper die Sprachausgabe, verbunden über das Wyoming-Protokoll. Anfragen lassen sich zudem an ein LLM weitergeben, etwa an eines, das Ollama bereitstellt. Diese Rezension behandelt nur diese Sprach- und LLM-Pipeline, nicht Home Assistant insgesamt, und stützt sich auf die Projektdokumentation statt auf eigene Tests.

Home-Assistant-Assist-Rezension: lokale Sprachsteuerung und LLM-Agenten

Was ist Assist?

Assist ist der in Home Assistant integrierte Sprach- und Textassistent, der Befehle in Smart-Home-Aktionen übersetzt. Laut Dokumentation kam er mit Home Assistant 2023.2 und läuft in der Companion-App, auf der Home Assistant Voice Preview Edition und auf Geräten, die mit ESPHome gebaut sind.

Diese Rezension behandelt nur die Assist-Pipeline: Wake Word, Spracherkennung, Konversationsagent und Sprachausgabe. Home Assistant selbst mit seinen Geräteintegrationen und Automatisierungen bleibt außen vor. Die Wyoming-Protocol-Integration, eingeführt mit 2023.5, lässt Home Assistant lokale Sprach- und Wake-Word-Dienste nutzen.

Bezugsquelle

Assist ist kein separater Download: Sie erhalten es mit der Installation von Home Assistant und ergänzen Sprachdienste anschließend als Apps.

Option
Bezug
Home Assistant OSInstallationsanleitung: Green, Raspberry Pi, Odroid, x86-64, VMs
ContainerDocker o. Ä. unter Linux; kein Zugriff auf Apps, also keine Whisper- oder Piper-Apps
Companion-AppGoogle Play, F-Droid, App Store
Sprach-HardwareVoice Preview Edition: UVP 69 $ ohne Steuer oder 59 € inkl. Steuer
Home Assistant CloudNabu Casa: 7,50 €/Monat oder 75 €/Jahr ohne Steuer; 31 Tage Test
Websitehome-assistant.io/voice_control
Datenschutzerklärunghome-assistant.io/privacy
Quellcodehome-assistant/core, Apache-2.0

Geprüfte Version: Home Assistant Core 2026.10.3, laut GitHub am 23. Oktober 2026 veröffentlicht. Die Preise entsprechen den Angaben auf den Seiten zur Voice Preview Edition und von Nabu Casa am 24. Oktober 2026; die Nabu-Casa-Seite bietet weitere Währungen an, die nicht geprüft wurden.

Anforderungen

Die Dokumentation nennt Zeiten nur für wenige Referenzgeräte; alles darüber hinaus ist Schätzarbeit.

Betriebssystem

Angaben der Quellen:
Home Assistant OS für die komplette Pipeline; Container-Installationen haben keine Apps

Spracherkennung

Angaben der Quellen:
Speech-to-Phrase: unter 1 Sekunde auf Green oder Pi 4. Whisper: etwa 8 Sekunden auf dem Pi 4, unter 1 Sekunde auf einem Intel NUC

Sprachausgabe

Angaben der Quellen:
Piper, für den Pi 4 optimiert: 1,6 Sekunden Sprache pro Sekunde bei Modellen mittlerer Qualität

LLM-Agent

Angaben der Quellen:
Ein Ollama-Server im Netzwerk; nur Modelle mit Tool-Unterstützung können das Haus steuern

Freigegebene Entitäten

Angaben der Quellen:
Für Ollama weniger als 25 empfohlen; Kontextfenster standardmäßig 8k in Home Assistant, 2k in Ollama

Wake Word

Angaben der Quellen:
Voice Preview Edition: „Okay Nabu“, „Hey Jarvis“ oder „Hey Mycroft“ auf dem Gerät; openWakeWord ist für Wyoming aufgeführt

Die Qualität hängt von der Sprache ab; prüfen Sie daher vor dem Hardwarekauf die Sprachtabelle für jede Option.

So gelingt der Einstieg

Die Schritte folgen der Dokumentation; PromptQuorum hat sie nicht ausgeführt.

  1. 1
    Home Assistant OS installieren
    Why it matters: Nutzen Sie Home Assistant OS auf einem Green, Raspberry Pi, x86-64-Rechner oder in einer VM, wenn Sie die Apps für lokale Sprache möchten.
  2. 2
    Sprachdienste hinzufügen
    Why it matters: Starten Sie die Apps Whisper, Piper oder Speech-to-Phrase; die Wyoming-Integration erkennt sie, und Sie fügen sie dort hinzu.
  3. 3
    Sprachassistenten anlegen
    Why it matters: Wählen Sie unter Einstellungen, Sprachassistenten die Sprach-Engines und den Konversationsagenten: den eingebauten oder ein LLM wie Ollama.
  4. 4
    Mikrofon ergänzen
    Why it matters: Nutzen Sie die Companion-App, eine Voice Preview Edition oder ein ESPHome-Gerät, und geben Sie nur die Entitäten frei, die gesteuert werden sollen.

Von den Quellen bestätigte Funktionen

Alles Folgende stammt aus der Home-Assistant-Dokumentation; nichts davon wurde unabhängig getestet.

  • Eingebaute und eigene Sätze. Von der Community beigetragene Sätze verarbeiten Befehle wie das Einschalten eines Lichts; eigene Sätze fügen Sie unter custom_sentences hinzu und verarbeiten sie mit intent_script, oder Sie starten Automatisierungen per Sentence-Trigger.
  • Wyoming-Dienste. Die Wyoming-Protocol-Integration verbindet Speech-to-Phrase, Whisper, Piper und openWakeWord und kann auf einen Dienst auf einem anderen Gerät im Netzwerk verweisen, was bei aufwendigen Engines wie Whisper hilft.
  • LLM-Konversationsagenten. Ollama und OpenAI können über die Assist-API antworten und bei aktivierter Steuerung auf die von Ihnen freigegebenen Entitäten zugreifen.
  • Sprach-Hardware. Neben der Voice Preview Edition nennt die Sprachseite ESPHome-ESP32-Satelliten (ein Eigenbau für 13 $), ein experimentelles Linux-Voice-Assistant für x64- oder ARM64-Systeme und einen analogen Telefonaufbau.
  • Feinabstimmung. Optionen zur Feinabstimmung von Whisper und Piper sind auf der Seite der jeweiligen App dokumentiert.

Datenfluss und Datenschutz

Bei Home Assistant Cloud wird laut Dokumentation nur das Audio zur Spracherkennung und Sprachausgabe an Nabu Casa gesendet, während die Aktionen selbst weiter auf Ihrem eigenen Home Assistant laufen. Ein Ollama-Agent spricht mit einem Server, den Sie selbst betreiben, und die Ollama-Seite enthält keine Datenschutzaussage. Die OpenAI-Integration ist ein Cloud-Dienst, der nur mit dem offiziellen OpenAI-Endpunkt funktioniert; die freigegebenen Entitäten sind das, was das Modell steuern oder abfragen kann.

Die Datenschutzerklärung von Home Assistant, zuletzt am 27. August 2026 aktualisiert, besagt, dass nichts an Analytics gesendet wird, solange Sie nicht zustimmen, und erwähnt keine Sprachdaten. Sie nennt Home Assistant Cloud einen eigenständigen kommerziellen Dienst, für den die Datenschutzerklärung des Anbieters gilt; PromptQuorum hat diese nicht geprüft.

📌Hinweis: Dies sind Erklärungen des Projekts, keine Prüfergebnisse. PromptQuorum hat weder den Netzwerkverkehr noch den Quellcode der Sprach-Pipeline untersucht.

Für wen sich die App eignet

  • Bestehende Home-Assistant-Nutzer, die Sprachsteuerung ohne Audio-Upload in eine Cloud wünschen.
  • Bastler mit einem freien Server oder Raspberry Pi, die Sprach-Engines je Sprache auswählen und abstimmen möchten.
  • Wer bereits Ollama betreibt und einen LLM-Agenten an den eigenen Hausentitäten ausprobieren will, trotz des experimentellen Status.

Was wir nicht überprüfen konnten

  • Erkennungsqualität und Tempo. Die obigen Zeiten stammen aus der Dokumentation; PromptQuorum hat nichts gemessen.
  • Zuverlässigkeit der LLMs. Die Dokumentation warnt, dass kleinere Modelle bei aktivierter Steuerung mehr Fehler machen; wie oft, wurde hier nicht getestet.
  • Hardware-Dimensionierung. Für Whisper oder Ollama-Modelle ist weder ein Mindest-RAM noch eine Mindest-CPU genannt, und kein Modell wird empfohlen.
  • Umgang mit Cloud-Daten. Die Datenschutzerklärung und die Aufbewahrungsfristen von Nabu Casa wurden nicht geprüft.

Wettbewerber und Alternativen

Jarvis

Plattformen:
macOS
Preis / Lizenz:
Kostenlos / Open Source
Wichtigster Unterschied:
Desktop-Assistent für einen Rechner mit mitgeliefertem Llama, Whisper und Kokoro, laut Eintrag
Artikel über Jarvis (3)

Auch erwähnt in:

Voxa

Plattformen:
Windows, macOS, Linux
Preis / Lizenz:
Kostenlos / MIT
Wichtigster Unterschied:
Lokaler Desktop-Sprachassistent mit optionaler Cloud-Stimme
Artikel über Voxa (4)

Auch erwähnt in:

Dograh

Plattformen:
Web (selbst gehostet)
Preis / Lizenz:
Selbst gehostet kostenlos / BSD-2-Clause
Wichtigster Unterschied:
Plattform für Sprachagenten mit Telefonie und eigenem Modell

Assist ist eine Pipeline innerhalb eines Hausautomations-Servers; die Tabelle nennt daher die nächstliegenden Sprachassistenten im Verzeichnis, keine direkten Ersatzlösungen. Prüfen Sie Preis, Lizenz und Plattformen jeweils auf der Seite der App.

Im Verzeichnis vergleichen

Häufig gestellte Fragen

Brauche ich ein LLM, um Assist zu nutzen?

Nein. Die eingebaute Satzerkennung verarbeitet Gerätebefehle auch ohne; ein LLM-Agent ist optional, und die Ollama-Seite nennt dessen Steuerung von Home Assistant experimentell.

Was kann Speech-to-Phrase nicht?

Es ist ein geschlossenes Modell, das nur einen Teil der Assist-Befehle versteht; Einkaufslisten, Timer und Durchsagen sind daher ab Werk nicht nutzbar. Whisper versucht alles zu transkribieren, ist aber langsamer.

Funktioniert Ollama mit Sentence-Triggern?

Nein, laut Ollama-Seite funktioniert die Integration nicht mit Sentence-Triggern. Für kleine Modelle wird empfohlen, zwei Ollama-Integrationen mit demselben Modell anzulegen: eine ohne Steuerung für Gespräche und eine mit Steuerung für Befehle.

Funktioniert Assist in meiner Sprache?

Die Sprachunterstützung wird für lokale Verarbeitung und für Home Assistant Cloud getrennt auf einer vierstufigen Skala von „Nicht unterstützt“ bis „Vollständig unterstützt“ bewertet; prüfen Sie zuerst die Tabelle für Ihre Sprache und Engine.

Kann ein Smartphone auf ein Wake Word hören?

Laut Sprachseite können Android-Telefone Wake-Word-Erkennung nutzen, Beispiele sind „Hey Jarvis“ und „Hey Nabu“; für das iPhone beschreibt sie die Funktion nicht.

Ist die OpenAI-Integration kostenlos?

Nein. Die Dokumentation nennt sie einen kostenpflichtigen Dienst, der einen API-Schlüssel braucht, und rät dazu, die Kosten zu beobachten und Nutzungslimits zu setzen.

Fazit

Assist ist ein aktiv weiterentwickelter Weg, ein Home-Assistant-System um Sprachsteuerung zu ergänzen, mit dokumentierter vollständig lokaler Route sowie optionalen Cloud- und LLM-Routen. Dem stehen gegenüber: Es braucht eine Home-Assistant-Installation, die komplette lokale Pipeline setzt Home Assistant OS voraus, Whisper ist laut Dokumentation auf kleinen Boards langsamer, und die LLM-Steuerung ist experimentell. Es eignet sich für bestehende Home-Assistant-Nutzer, die Sprache im Haus halten und bereit sind, sie abzustimmen; wer einen eigenständigen Sprachassistenten sucht, sollte sich die Alternativen oben ansehen.

Quellen

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MCP