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Entwicklung & Code

Agentic AI fürs Smart Home: openHAB 5.2 bringt Chat-Interface und MCP-Server


Die Open-Source-Plattform openHAB öffnet sich in Version 5.2 für LLMs und Agentic AI. Die Plattform zur Smart-Home-Steuerung bringt eine Anbindung an Sprachmodelle und führt den openHAB MCP Server ein.

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Das UI von openHAB bringt ein neues Chat-Interface, das sich direkt an die einzelnen Geräte der Plattform anbinden lässt. Für Aufgaben zur Gerätesteuerung zeigt das Chat-Interface das zugehörige Widget an.


Chat-Interface openHAB mit Widget

Chat-Interface openHAB mit Widget

Das Widget für das Licht erscheint beim Steuern des Geräts im Chat.

(Bild: openHAB)

openHAB bietet Tools, um die einzelnen Geräte an das LLM anzubinden, um den Status abzurufen oder Steuerbefehle zu senden.

Die User entscheiden, welche Geräte für das Chat-Interface ansprechbar sind. Der Parameter permission in den voiceSystem-Metadaten der einzelnen Items (die Smart-Home-Einheiten in openHAB) kennt drei Einstellungen: NO_ACCESS, READ_ONLY und READ_WRITE.

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Die Plattform speichert den Verlauf des Chats und kann ihn dem LLM bei weiteren Aufrufen mitgeben. Wie weit sich openHAB den Chatverlauf merkt und ihn weitergibt, lässt sich in den Einstellungen festlegen. Der System-Prompt für das LLM ist ebenfalls anpassbar.

Ein Tooling-Framework öffnet den LLMs den Zugang zu den Geräten und weiteren Informationen. Drei Tools bringt Version 5.2 von Haus aus mit: get-date-time gibt die Zeit und das Datum bezogen auf die aktuelle Zeitzone zurück, item-get-state ruft den Status eines Items ab und item-send-command schickt einen Befehl an ein Item.


Chat with openHAB

Chat with openHAB

Das Chat-Interface bietet Zugang zu den einzelnen Geräten und Informationen im Smart-Home-System.

(Bild: openHAB)

openHAB ist zwar an kein bestimmtes LLM gebunden, bietet zum Start allerdings zunächst nur eine Anbindung an Google Gemini. Bindings für OpenAI und dazu kompatible Modelle sind in Kürze geplant.

Einen Schritt weiter als die LLM-Anbindung geht der openHAB MCP Server, der die Plattform für Agentic AI öffnet. Die KI-Agenten können die Geräte steuern und verwalten.

Außerdem lassen sich die KI-Agenten nutzen, um eigene Regeln für openHAB zu erstellen. Dabei hat man die Wahl zwischen Regeln für wiederkehrende Aufgaben und einmaligen Regeln. Letztere löscht der Agent nach der Ausführung selbsttätig.

Die Agenten können wahlweise direkt über das Netzwerk, über die openHAB-Cloud oder eine Node.js-Bridge mit openHAB kommunizieren. Damit die Agenten mit der Plattform interagieren können, benötigen sie ein openHAB-API-Token. Weitere Informationen zur Anbindung und Authentifizierung finden sich in der Dokumentation zum openHAB MCP Server.

Neben der LLM- und Agentic-AI-Anbindung bringt openHAB 5.2 zahlreiche weitere Ergänzungen. Unter anderem lassen sich Komponenten für das UI neuerdings in YAML erstellen. Außerdem hat das openHAB-Team die DSL (Domain Specific Language) zum Erstellen von Regeln erweitert.

Weitere Neuerungen wie die dauerhaft angezeigte Log-Konsole und die erweiterten Charts lassen sich dem openHAB-Blog entnehmen. Die vollständige Liste der Neuerungen findet sich in den Release Notes.


(rme)



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Entwicklung & Code

Mozilla: Offene KI kommt an – das Geld aber nicht


Open-Source-KI hat nach Einschätzung von Mozilla einen Wendepunkt erreicht. Der Browserhersteller sieht offene Sprachmodelle nicht länger als technologisch deutlich unterlegen gegenüber proprietären Angeboten wie ChatGPT oder Claude. Laut dem ersten „State of Open Source AI“-Report beträgt der Leistungsabstand zu den führenden geschlossenen Modellen auf Basis der LMSYS Chatbot Arena nur noch rund 3,3 Prozentpunkte. Gleichzeitig seien die Inferenzkosten innerhalb von drei Jahren von rund 20 US-Dollar auf etwa 40 Cent pro Million Token gesunken.

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Trotz dieser Entwicklung profitiert das Open-Source-Ökosystem wirtschaftlich bislang kaum. Mozilla zufolge kommen offene Modelle inzwischen auf etwa ein Drittel der realen KI-Nutzung, erzielen aber lediglich rund vier Prozent der Umsätze. Der Report basiert auf einer eigenen Analyse sowie einer weltweiten Umfrage unter mehr als 950 Entwicklern, die Mozilla gemeinsam mit dem Marktforschungsunternehmen SlashData durchgeführt hat.

Nach den Umfragedaten setzen 79 Prozent der befragten Entwickler offene KI-Modelle ein. In produktiven Umgebungen landen sie jedoch deutlich seltener: 51 Prozent haben Open-Source-Modelle produktiv eingeführt, während der Anteil bei proprietären Modellen 63 Prozent beträgt.

Mozilla führt diese Lücke weniger auf die Qualität der Modelle als auf fehlende Infrastruktur zurück. Die Autoren sehen Defizite vor allem bei Werkzeugen für den produktiven Betrieb, Standardisierung und Enterprise-Support. Als häufigste Hürden nennen die Befragten Infrastruktur- und Rechenkosten, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen sowie den Aufwand für Betrieb und Skalierung. Auffällig sei zudem, dass der produktive Einsatz offener Modelle mit zunehmender Unternehmensgröße kaum zunehme – anders als bei proprietären Angeboten.

Nach Auswertung verschiedener Benchmarks haben offene Modelle in Bereichen wie Programmierung, allgemeinem Wissen und dem Befolgen von Anweisungen weitgehend zu proprietären Systemen aufgeschlossen. Vorteile sehen die Autoren für geschlossene Modelle weiterhin bei komplexen Reasoning-Aufgaben, langen Kontextfenstern und agentischen Anwendungen.

Regional sieht Mozilla Ostasien und insbesondere China bei der Einführung offener KI-Modelle vorn. Dort sei Open Source inzwischen Teil der nationalen KI-Strategie. Zugleich würden immer mehr Staaten ihre KI-Infrastruktur als strategische Ressource betrachten. Nach Angaben des Berichts wurden 2024 zwölf neue nationale KI-Strategien verabschiedet. Zudem hätten inzwischen 47 Staaten Einschränkungen für die Verarbeitung kritischer Daten im Ausland eingeführt.

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Als wichtigste Entwicklung beschreibt Mozilla den Bedeutungsgewinn der Software rund um die eigentlichen KI-Modelle. Entscheidend sei zunehmend die sogenannte agentische Steuerungsschicht (Agentic Harness). Sie legt fest, auf welche Daten ein KI-Agent zugreifen darf, welche Werkzeuge er verwendet, welche Informationen er dauerhaft speichert und welche Aktionen er selbstständig ausführen kann.

Nach Einschätzung von Mozilla beeinflusst diese Schicht das Verhalten eines KI-Systems teilweise stärker als der Wechsel des zugrunde liegenden Sprachmodells. Wer diese Software kontrolliere, bestimme damit maßgeblich die Fähigkeiten und Grenzen von KI-Agenten.

Der Report warnt zugleich vor Sicherheits- und Governance-Problemen. Nutzer würden Anfragen von KI-Agenten in bis zu 93 Prozent der Fälle standardmäßig bestätigen. Mozilla sieht darin Anzeichen für eine zunehmende „Consent Fatigue“: Häufige Zustimmungsabfragen führten dazu, dass Nutzer Berechtigungen kaum noch kritisch prüfen.

Mozilla fordert deshalb stärkere Investitionen in Infrastruktur, Werkzeuge und Governance für offene KI. Zu den konkreten Empfehlungen des Reports zählen unter anderem der Aufbau eines offenen Agentic Harness, die Abkehr von proprietären Metering-Systemen sowie die Schaffung portabler Berechtigungsstandards für KI-Agenten. Andernfalls bestehe die Gefahr, dass sich zwar offene Modelle technisch etablierten, skalierbare KI-Plattformen aber dauerhaft von proprietären Anbietern dominiert würden.


(fo)



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OpenSpec: Software von KI mit Spezifikationen entwickeln


Das Tool OpenSpec für Spec-driven Development führt in Version 1.6 einen Update-Befehl ein und unterstützt Projekte mit dem Coding-Agenten Oh My Pi und dem KI-Editor TRAE.

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Mit dem neuen Befehl /opsx:update können Entwicklerinnen und Entwickler eine vorhandene, mit OpenSpec erzeugte Spezifikation vor der Implementierung ändern, ohne einen komplett neuen Anlauf nehmen zu müssen.

Außerdem erzeugt OpenSpec nun Kommandos und Skills für den CLI-Agenten Oh My Pi und für die KI-Entwicklungsumgebung TRAE von ByteDance. Für Prompts hat das OpenSpec-Team zudem die Genehmigungsregeln vereinfacht, die Entwickler jetzt pauschal im Vorfeld erteilen können. Auch die Validierung von Anforderungen an ein neues Projekt arbeitet laut Release Notes nun konsistenter.

Das Kommandozeilen-Tool OpenSpec organisiert KI-Projekte mit Spec-driven Development. Das heißt, Entwickler teilen dem Tool ihre Idee mit (/opsx:explore), wobei sich auch explizit bestehender Code einbinden lässt. Das Tool arbeitet also auch brown field.

Mit /opsx:propose erzeugt OpenSpec dann die Spezifikation in verschiedenen Ordnern und Markdown-Dateien. Die Spezifikation dient als Grundlage für die eigentliche Entwicklung und führt insbesondere KI-Agenten in die richtige Richtung. Eine Ablagemöglichkeit der Specs in einem Repo ist noch beta und soll als zentrale Single Source of Truth für ein Team dienen.

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Sobald die Specs fertig sind und kein /opsx:update erforderlich war, startet man die Umsetzung mit /opsx:apply. Dabei arbeitet OpenSpec mit über 25 Tools zusammen, wie Antigravity, Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, Junie, Kiro, Mistral Vibe, Qwen Code und neu eben Oh My Pi sowie TRAE. Als Modelle für OpenSpec selbst empfiehlt der Herausgeber Codex 5.5 oder Opus 4.7.

OpenSpec läuft auf Node ab Version 20.19 und ist Open Source unter MIT-Lizenz. KI-Contributions sind willkommen, solange sie geprüft und mit Modellbezeichnung im Pull Request erfolgen.


(who)



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Wiederverwendbare Rakete: China fängt erstmals Stufe auf


Erstmals holte das Land die erste Stufe einer Trägerrakete kontrolliert zurück. Die Stufe der neuen Rakete „Langer Marsch 10B“ wurde auf einer Plattform auf See aufgefangen, wie die staatliche Nachrichtenagentur Xinhua berichtete.

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Es war der erste Flug der neuen Rakete. Xinhua sprach von einem „bedeutenden Durchbruch“. Ein von der Agentur veröffentlichtes Video zeigt, wie die Raketenstufe mit laufendem Triebwerk auf die Plattform zufliegt und nahezu senkrecht in ein hohes, rechteckiges Gerüst sinkt.

Nach Angaben der Zeitung „China Daily“ wartete das Rückholschiff „Linghangzhe“ („Pfadfinder“) auf die Raketenstufe. Das Schiff verfolgte sie und passte seine Position laufend an. Spezielle Metallhaken klappten schließlich aus und griffen in die gespannten Seile der Fangvorrichtung. Die Rakete war vom Weltraumbahnhof Hainan gestartet und brachte einen Satelliten in die vorgesehene Umlaufbahn.

China sei laut der staatlichen Zeitung damit nach den USA das zweite Land, das über eine zuverlässige Technik für wiederverwendbare Raketen verfüge. Zugleich sei weltweit erstmals die erste Stufe einer mit einer solchen Seil-Fangvorrichtung geborgen worden.

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Vor allem das US-Raumfahrtunternehmen SpaceX ist bei wiederverwendbaren Raketen deutlich weiter. China treibt die Entwicklung seit Jahren voran. Neben dem staatlichen Raumfahrtprogramm arbeiten auch mehrere private chinesische Unternehmen an der Technik, die es ermöglichen soll, Satelliten und andere Lasten günstiger ins All zu bringen.

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(afl)



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