Einleitung
OpenTag ist ein kostenloser Open-Source-KI-Arbeitskollege, der Claude Code, Codex oder Pi in Slack und Lark bringt. Er führt deine Agenten auf deinem eigenen Computer aus und nutzt dabei dein eigenes Abonnement oder deinen eigenen API-Schlüssel.
Was ist OpenTag?
OpenTag ist ein KI-Arbeitskollege, der in eurem Team-Chat lebt. Du erwähnst ihn in einem Slack- oder Lark-Thread mit einer Aufgabe, und er leitet die Anfrage an ein kleines Hintergrundprogramm auf deinem eigenen Computer weiter. Dieses Programm führt einen Coding-Agenten wie Claude Code, Codex oder Pi aus, und die Antwort kommt im selben Thread zurück.
Das Problem, das er löst, ist einfach. Die meisten gehosteten Chat-Agenten binden ein Team an einen einzigen Modellanbieter, berechnen pro Nachricht oder pro Credit und behalten Gespräche auf den Servern von jemand anderem. OpenTag geht einen anderen Weg: Die Agent-Runtime bleibt auf Hardware, die du kontrollierst, der Modellanbieter ist deine Wahl, und die Software selbst ist Open Source.
Für Teams, die bereits für einen Claude- oder Codex-Plan zahlen, ist das wichtig. Statt ein weiteres KI-Abonnement zu kaufen, können sie einen OpenTag-KI-Arbeitskollegen mit dem Plan verbinden, den sie bereits haben, und ihn in einen Kanal einladen. Jeder in diesem Kanal kann ihm dann Arbeit übergeben, und die Ergebnisse erscheinen dort, wo das Gespräch ohnehin stattfindet.
Hauptfunktionen von OpenTag
Local-First-Agent-Runtime
Führe den OpenTag-KI-Arbeitskollegen auf einem Mac- oder Linux-Rechner aus, damit Code und Aufgabenausgaben auf deiner eigenen Hardware bleiben. Nachrichten laufen über den OpenTag-Dienst, aber die eigentliche Arbeit findet lokal statt.
Eigenes Abonnement mitbringen
Verbinde ein Claude- oder Codex-Abonnement oder einen beliebigen API-Schlüssel und vermeide Modellbindung. Teams, die einen Agenten gemeinsam in einem Workspace nutzen, können stattdessen einen API-Schlüssel verwenden.
Mehrere Agent-Runtimes
Wähle zwischen Claude Code von Anthropic, Codex von OpenAI oder Pi für Multi-Provider-Setups. Diese Flexibilität ermöglicht es einem Team, OpenTag als Standard festzulegen und trotzdem unterschiedliche Agenten für unterschiedliche Aufgaben zu verwenden.
Slack- und Lark-Integration
Füge deinen Agenten einem Slack- oder Lark-Workspace hinzu und erwähne ihn in einem beliebigen Thread. Ein Agent kann einen ganzen Kanal bedienen, und jeder in diesem Kanal kann mit ihm sprechen.
Context Tree als gemeinsamer Speicher
Speichere das Teamgedächtnis als lesbare Markdown-Dateien in einem Git-Repository innerhalb deiner eigenen GitHub-Organisation. Dieser dateibasierte Ansatz hält den Speicher portabel, versioniert und privat.
Über 1.000 Service-Connectors
Verbinde den Agenten mit Tools wie GitHub, Notion, Linear, Jira, Google Drive und Figma. Connectors verwenden deine eigenen Zugangsdaten mit dem kleinstmöglichen Berechtigungsumfang, der für die Aufgabe ausreicht.
Open Source unter Apache 2.0
Lies den Code, ändere ihn oder hoste ihn selbst mit Docker. Eine Open-Source-Lizenz gibt technischen Teams eine Möglichkeit zu prüfen, wie sich der Agent verhält.
Anwendungsfälle für OpenTag
Code-Aufgaben aus einem Thread delegieren
Ein Entwickler kann in Slack eine Fehlerbehebung beschreiben und den OpenTag-KI-Arbeitskollegen die Änderung auf einem lokalen Rechner ausführen lassen. Die Antwort landet im selben Thread, sodass Diskussion und Ausgabe zusammenbleiben.
Kontext im Team teilen
Da Context Tree Ziele, Entscheidungen und Muster als Markdown speichert, starten neue Agenten mit echtem Projektkontext. Teams vermeiden es, denselben Hintergrund in jedem Gespräch zu wiederholen.
Getrennte Arbeitswerkzeuge verbinden
Ein Agent kann ein Jira-Ticket lesen, eine Figma-Datei prüfen oder einen Pull Request in GitHub öffnen. Das macht OpenTag zu einer praktischen Brücke zwischen Chat und den Tools, die ein Team bereits verwendet.
Mehrere Agenten in einem Kanal ausführen
Agenten können Arbeit aneinander übergeben und den Fortschritt des jeweils anderen prüfen. Größere Teams können Zuständigkeiten aufteilen, etwa einen Agenten für Triage und einen anderen für die Umsetzung.
So verwendest du OpenTag
- Erstelle einen Agenten. Gib ihm einen Namen und wähle eine Runtime wie Claude Code, Codex oder Pi.
- Bereite deinen Computer vor. Füge den Verbindungsbefehl in deinen Coding-Assistenten auf einem Mac- oder Linux-Rechner ein und warte, bis das lokale Programm verbunden ist.
- Verbinde Messaging. Wähle Slack oder Lark und füge den Agenten deinem Workspace hinzu.
- Leg los. Erwähne den Agenten in einem Thread mit einer Aufgabe und prüfe die Antwort an derselben Stelle.
Die Einrichtung dauert ein paar Minuten und erfordert eine vorhandene Installation von Claude, Codex oder Pi sowie einen Slack- oder Lark-Workspace, in dem du mit dem Agenten chatten kannst.
Zielgruppe für OpenTag
- Engineering-Teams, die ohnehin in Slack oder Lark arbeiten
- Entwickler mit einem bestehenden Claude- oder Codex-Abonnement
- Organisationen, die KI-Agenten auf lokalen Rechnern ausführen möchten
- Datenschutzorientierte Teams, die Self-Hosting bevorzugen
- Startups, die einen KI-Arbeitskollegen ohne Preis pro Sitzplatz möchten
- Open-Source-Mitwirkende, die das Tool erweitern möchten
Ist OpenTag kostenlos?
OpenTag ist kostenlos nutzbar und unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Von OpenTag selbst gibt es keine Gebühr pro Sitzplatz oder pro Nachricht. Nutzer zahlen nur für ihre eigene KI-Nutzung über ihr bestehendes Anbieter-Abonnement oder ihren API-Schlüssel.
| Plan | Preis | Funktionen |
|---|---|---|
| OpenTag | $0 | Lokale Agent-Runtime, Slack- und Lark-Integration, Context-Tree-Speicher, 1.000+ Connectoren, Self-Hosting mit Docker |
| KI-Anbieterkosten | Zahlung an deinen Anbieter | Claude- oder Codex-Abonnement oder Nutzung eines API-Schlüssels |
Abonnementpläne sollten im Einklang mit den Nutzungsbedingungen des jeweiligen Anbieters verwendet werden.
Vor- und Nachteile von OpenTag
| Aspekt | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|
| Preisgestaltung | Kostenlos und Open Source; du zahlst nur für deine eigene KI-Nutzung | Gemeinsame Workspaces benötigen für beste Ergebnisse weiterhin einen API-Schlüssel |
| Flexibilität | Funktioniert mit Claude Code, Codex und Pi; keine Modellbindung | Erfordert eine vorhandene Agent-Installation auf einem Mac- oder Linux-Rechner |
| Datenschutz | Agenten laufen lokal; der Speicher liegt in deinem eigenen GitHub-Repository | Nachrichten werden standardmäßig über OpenTag-Server geleitet |
| Zusammenarbeit | Ein Agent kann einen ganzen Kanal bedienen und Arbeit an andere Agenten übergeben | Derzeit werden nur Slack und Lark unterstützt |
| Einrichtung | Selbst-Hosting mit Docker und klar dokumentierte Schritte | Etwas Vertrautheit mit der Kommandozeile ist erforderlich |
Häufig gestellte Fragen zu OpenTag
Wofür wird OpenTag verwendet?
OpenTag ermöglicht es Teams, aus Slack oder Lark mit einem Coding-Agenten zu sprechen. Du erwähnst den Bot in einem Thread, die Aufgabe läuft auf deinem eigenen Computer, und das Ergebnis erscheint im selben Gespräch.
Kann ich mein bestehendes Claude- oder Codex-Abonnement verwenden?
Ja. OpenTag funktioniert mit einem Claude- oder Codex-Plan oder mit einem API-Schlüssel. Für gemeinsame Workspaces ist ein API-Schlüssel die empfohlene Option, damit die Nutzung planbar bleibt.
Läuft der KI-Arbeitskollege in der Cloud?
Nein. Der Agent läuft auf deinem lokalen Mac- oder Linux-Rechner und kommuniziert direkt mit deinem Modellanbieter. Die Server von OpenTag speichern deine Gespräche, deinen Code oder deinen Speicher standardmäßig nicht.
Welche Messaging-Apps unterstützt OpenTag?
Slack und Lark werden derzeit unterstützt. Teams- und Discord-Unterstützung stehen auf der Roadmap, daher könnten weitere Plattformen folgen.
Wie funktioniert Context Tree?
Context Tree ist eine dateibasierte, Git-gestützte Speicherschicht. Sie speichert Markdown-Dateien wie Ziele und Entscheidungen in einem privaten GitHub-Repository, das dein Team besitzt und kontrolliert.
Kann mein ganzes Team einen Agenten verwenden?
Ja. Ein Agent bedient einen Kanal, und jeder darin kann den Bot erwähnen. Agenten können auch Arbeit aneinander übergeben und den Fortschritt des jeweils anderen prüfen.
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