agentOS ist ein leichtgewichtiges virtuelles Betriebssystem für KI-Agenten, das Ausführung, Dateisystem, Orchestrierung und Apps in einer einzigen Bibliothek vereint.

Welche Hauptfunktionen bietet agentOS?

Zu den Hauptfunktionen gehören eine Ausführungsumgebung, Dateisystemverwaltung, Orchestrierung von Agenten-Workflows sowie integrierte Apps für KI-Agenten.

Ist agentOS Open Source?

Ja, agentOS ist Open Source und auf GitHub verfügbar.

Wie funktioniert die Orchestrierung in agentOS?

agentOS bietet Orchestrierungsfunktionen, um mehrere KI-Agenten und deren Aufgaben effizient zu verwalten und zu koordinieren.

Kann agentOS auf jeder Plattform ausgeführt werden?

agentOS ist plattformunabhängig konzipiert und kann auf verschiedenen Betriebssystemen wie Linux, macOS und Windows ausgeführt werden.

Welche Programmiersprachen unterstützt agentOS?

agentOS unterstützt hauptsächlich Python, sodass Entwickler KI-Agenten mit Python-Skripten und -Bibliotheken erstellen und bereitstellen können.

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Was ist agentOS?

agentOS ist ein leichtgewichtiges virtuelles Betriebssystem für KI-Agenten, das als Bibliothek in Ihrem bestehenden Backend läuft. Es bietet jedem Agenten eine eigene Ausführungsumgebung, ein Dateisystem, Orchestrierung und Apps – ohne Sandboxen, VMs oder SaaS-Infrastruktur. Entwickler nutzen es, um KI-Agenten mit deutlich schnelleren Kaltstarts (4,8 ms vs. 440 ms), weniger Speicher (22 MB vs. 1024 MB pro Instanz) und niedrigeren Kosten ($0,000000073/s vs. $0,09/s pro Ausführungssekunde) auszuführen. Es basiert auf WebAssembly und V8-Isolaten – derselben Technologie, die auch Chrome und Cloudflare Workers antreibt.

Application scenarios

Multi-Agenten-Orchestrierung
Betreiben Sie Pi, Claude Code, Codex und OpenCode auf demselben virtuellen Betriebssystem mit nativer Rivet-Orchestrierung und Integrationen für Eve und Flue.
Dauerhafter Dateispeicher
Binden Sie S3, Drive, SQLite oder HostFiles als normale Dateien ein, die Agenten lesen und schreiben können.
Entwicklung eigener Agenten
Bauen Sie Ihr eigenes Agenten-Framework und führen Sie es zusammen mit bestehenden auf derselben leichtgewichtigen Laufzeitumgebung aus.
Bereitstellung KI-generierter Anwendungen
Stellen Sie KI-generierte Anwendungen für jeden Ihrer Benutzer direkt vom Agenten-Betriebssystem aus bereit.
Hochparallele Agenten-Workloads
Führen Sie 100.000 gleichzeitige Ausführungen auf einem einzigen Server mit minimalem Speicher-Overhead (22 MB pro Instanz) aus.
Sicherheitskritische Agentenausführung
Nutzen Sie kampferprobte V8-Isolate und WebAssembly-Sandboxen für die Ausführung von nicht vertrauenswürdigem Agentencode im laufenden Prozess.

Core Features

Ausführung
Führen Sie die Sprache und Tools aus, die jede Aufgabe benötigt – Python, Node.js, Bash oder eine andere Laufzeitumgebung.
Dateisystem
Binden Sie dauerhafte und entfernte Speicher (S3, Drive, SQLite, HostFiles) als normale Dateien für Agenten ein.
Orchestrierung
Erstellen Sie moderne Agentenmuster wie Schleifen, Multiplayer-Workflows und Agent-zu-Agent-Kommunikation im Code.
Apps
Stellen Sie KI-generierte Anwendungen für jeden Ihrer Benutzer direkt vom Agenten-Betriebssystem aus bereit.
Winzige Laufzeitumgebung
Jeder Agent erhält ein leichtgewichtiges Betriebssystem, das im laufenden Prozess ohne VM-Start, Netzwerk-Hop oder Festplattenabbild läuft.
Linux-kompatibel
Vollständige POSIX-Unterstützung für Dateien, Prozesse und Netzwerke.
Bibliotheksbasierte Bereitstellung
Installieren Sie agentOS über npm und führen Sie es in Ihrem bestehenden Backend-Prozess aus – keine zusätzliche Infrastruktur.
Direkte Funktionsaufrufe
Verbinden Sie Agenten mit Ihrer Anwendung durch direkte Funktionsaufrufe anstelle von zusätzlichen APIs.

Zielgruppe

Dieses Tool richtet sich an Backend-Entwickler, KI-Ingenieure und Plattformteams, die Multi-Agenten-Systeme entwickeln oder KI-Agenten in großem Maßstab bereitstellen. Es ist ideal für Teams, die Agenten-Frameworks wie Pi, Claude Code, Codex oder OpenCode verwenden und Sandbox-Overhead eliminieren sowie Infrastrukturkosten senken möchten. DevOps-Ingenieure werden das In-Prozess-Ausführungsmodell schätzen, das VM-Bereitstellung und Netzwerk-Hops vermeidet.

Wie verwendet man agentOS?

Installieren Sie die Bibliothek über npm: npm install @rivet-dev/agentos. Richten Sie Ihren Agenten mit Node.js, Python oder Bash ein. Die Bibliothek läuft in Ihrem bestehenden Backend-Prozess – keine Sandboxen, VMs oder SaaS-Konten erforderlich. Für die Orchestrierung nutzen Sie die nativen Agentenmuster von Rivet (Schleifen, Multiplayer, Agent-zu-Agent). Besuchen Sie die offizielle Website unter https://agentos-sdk.dev/ für die vollständige Einrichtungsdokumentation und Details zur Methodenreproduktion.

Wirkungsanalyse

agentOS hält sein Versprechen von deutlich schnelleren Kaltstarts (4,8 ms vs. 440 ms für Sandboxen) und einer 254-fachen Kostenreduzierung pro Ausführungssekunde, gestützt durch reproduzierbare Benchmarks. Das In-Prozess-Ausführungsmodell mit WebAssembly und V8-Isolaten ist eine clevere architektonische Wahl, die den Overhead traditioneller Sandbox-Lösungen eliminiert. Teams, die mehrere Agenten-Frameworks (Pi, Claude Code, Codex, OpenCode) betreiben, werden die einheitliche Orchestrierungsebene und die direkte Funktionsaufruf-Integration zu schätzen wissen. Der bibliotheksbasierte Ansatz bedeutet keine zusätzliche Infrastruktur, was ein erheblicher betrieblicher Vorteil für Produktionsbereitstellungen ist. Allerdings ist das Produkt noch relativ neu und das Ökosystem der unterstützten Tools wird sich im Laufe der Zeit erweitern. Insgesamt ist es eine überzeugende Option für Teams, die KI-Agenten in großem Maßstab ohne die Kosten und Komplexität von Sandbox-Anbietern betreiben möchten.

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