Nach Protesten der Open-Source-Community hat das Unternehmen MariaDB plc die geplante Entfernung der Galera-Clustering-Technologie aus dem Community-Server von MariaDB zurückgenommen. Die Open-Source-Hochverfügbarkeit bleibt damit in Version 12.3 enthalten, Alternativen dazu hätte es nur in den kommerziellen Angeboten gegeben.

Wie Max Mether, Vice President, Server Product Management der Firma, in einem Blogbeitrag erklärte, ist das Feedback der Community „ein wichtiger Bestandteil von MariaDB, und kürzlich habt ihr euch zur Aufnahme von Galera Cluster in die Version 12.3 geäußert“. Nach sorgfältiger Prüfung habe man daraufhin entschieden, die Galera-Cluster-Bibliotheken in unveränderter Form mit dem Community-Server weiterhin auszuliefern.

Galera-Dependencies aus dem MariaDB-Server ohne Vorwarnung entfernt

Anfang Februar 2026 war bekannt geworden, dass MariaDB offenbar plante, die unter GPLv2 lizenzierte Galera-Technik aus künftigen Versionen des Community-Servers zu entfernen. Federico Razzoli, Gründer des Datenbankdienstleisters Vettabase – einem Silber-Sponsor der MariaDB Foundation –, hatte unter Berufung auf einschlägige Diskussionen bei GitHub auf LinkedIn öffentlich dokumentiert, dass Galera-Abhängigkeiten bereits ohne Commit-Meldungen oder Aufgabenbeschreibungen aus den Binärdateien entfernt worden waren. Die Kritik verbreitete sich schnell in der Community. Besonders einflussreich für das Umdenken des Unternehmens waren laut MariaDB die Rückmeldungen von Frédéric (lefred) Descamps (Community Advocate der MariaDB Foundation) und René Bonvanie (Board Member der MariaDB Foundation).

Galera ermöglicht synchrone Multi-Master-Replikation für MariaDB-Datenbanken. Dabei fungieren mehrere Server als gleichberechtigte Knoten in einem Cluster, wobei jeder Knoten Schreibvorgänge akzeptieren und automatisch an andere Knoten replizieren kann. Die Technik gilt als essenziell für hochverfügbare Produktionsumgebungen. Nachdem MariaDB die Galera-Technik von Codership bereits erstmals 2013 integriert hatte, entschlossen sich die Verantwortlichen im Mai 2025, das Entwicklerunternehmen Codership Oy komplett zu übernehmen.

Foundation bestätigt Dialog

Die MariaDB Foundation bestätigte in einem eigenen Blogbeitrag, dass es einen offenen Dialog zwischen Foundation und Unternehmen gegeben habe. Kaj Arnö, Executive Chairman der Foundation, charakterisierte die Zusammenarbeit als von „gegenseitigem Respekt und einem gemeinsamen langfristigen Interesse am MariaDB-Ökosystem“ geprägt. Unklar bleibt jedoch, wie die weitere Zukunft für die Galera-Entwicklung als Teil von MariaDB aussehen kann und ob die Community Edition weiterhin Galera-Updates erhalten wird.

Denn wie Max Mether in seinem Blogbeitrag auch unmissverständlich deutlich macht, verfolgt das Unternehmen mehrere Wege, Anwenderinnen und Anwendern Funktionen für die Hochverfügbarkeit bereitzustellen. Neben Galera im Community-Server sind dies vor allem der auf Galera aufbauende MariaDB Enterprise Cluster sowie der als Tech Preview verfügbare MariaDB Advanced Cluster, der das Raft-Protokoll verwendet, um verbesserte Skalierbarkeit und Datenkonsistenz auch über geografische Regionen hinweg zu gewährleisten. Beide Versionen stehen ausschließlich als kommerzielle Angebote von MariaDB zur Verfügung.

Während sich die MariaDB Foundation vor diesem Hintergrund weiter für eine vertrauensvolle Nutzung von Galera durch die Community einsetze, stellt die offizielle Erklärung von CEO Anna Widenius im Blog der Foundation aber auch klar, dass Entscheidungen über die zukünftige Entwicklung und Zuweisung von technischen Ressourcen allein in der Verantwortung von MariaDB plc liegen. Als Eigentümer von Galera kontrolliere das Unternehmen sowohl dessen Roadmap und die Namensgebung als auch die dahinterstehenden Entwicklungsressourcen.

Vertrauensfrage bleibt

Die Affäre offenbart einmal mehr strukturelle Spannungen zwischen den kommerziellen Interessen von MariaDB plc und den Open-Source-Idealen der Foundation. Razzoli forderte öffentlich, MariaDB plc solle auf seiner Website zusichern, dass die Open-Source-Software offen bleibe. Die Sorge: Das Unternehmen könnte Funktionen aus der freien Version entfernen, um Nutzer zu proprietären Angeboten zu bewegen.

MariaDB hat in den vergangenen Jahren turbulente Zeiten hinter sich. Nach einem SPAC-gestützten Börsengang Ende 2022 folgten Entlassungen, Warnungen zur Unternehmensfortführung und ein Kursverfall. Im Dezember 2023 gliederte das Unternehmen seinen DBaaS-Dienst SkySQL aus und wurde selbst im September 2024 privatisiert und holte SkySQL Mitte 2025 wieder zurück. Kaj Arnö hatte nach der Privatisierung erklärt, dass „Vernunft“ in die Beziehung zwischen Community und Unternehmen zurückgekehrt sei. Die Galera-Kontroverse zeigt jedoch, dass das Vertrauen weiterhin fragil ist – und dass die Community bereit ist, sich lautstark für den Erhalt offener Technologien einzusetzen.

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Meta hat sich den Reddit-Klon der KI-Agenten einverleibt: Die Plattform Moltbook erregte vor einigen Wochen Aufsehen als Treffpunkt für KI-Agenten. Verschiedene Computer, auf denen die KI-Software OpenClaw installiert war, tauschten sich in dem Forum offenbar über ihre menschlichen Besitzer und ihre Erfahrungen aus. Jetzt hat Meta mit dem Portal auch die Gründer Matt Schlicht und Ben Parr angeheuert und will sie künftig in seinen Meta Superintelligence Labs (MSL) beschäftigen. Den Kaufpreis hat das Unternehmen nicht bekanntgegeben.

Was genau Meta sich von der Übernahme von Moltbook verspricht, ist unklar. Meta-CTO Andrew Bosworth sagte noch im Februar während einer Fragestunde auf Instagram, dass er es nicht besonders interessant finde, wenn auf Moltbook KI-Agenten menschenähnlich schreiben. Schließlich seien sie auf menschlichen Daten trainiert.

Moltbook sorgte primär dafür, dass OpenClaw einer breiteren Öffentlichkeit bekannt wurde. Die eigentliche KI-Leistung ging aber von OpenClaw aus. Der Wrapper für KI-Modelle, der es ermöglicht, KI-Agenten über populäre Chat-Apps wie iMessage, Discord, Slack oder WhatsApp in natürlicher Sprache anzusprechen, war zuvor vor allem in der Tech-Community bekannt. OpenClaw-Erfinder Peter Steinberger wurde übrigens auch von der KI-Industrie übernommen – er schloss sich OpenAI an.

Per Vibecoding entstanden

Beide Projekte – Moltbook und OpenClaw – haben gemeinsam, dass sie per Vibecoding entstanden sind. Die jeweiligen Entwickler haben dabei natürlichsprachliche Prompts eingesetzt, um von KI-Modellen Code generieren zu lassen – klassisches Programmierhandwerk war kaum gefragt.

Hinzu kommt, dass schnell Zweifel an der Authentizität der Beiträge auf Moltbook aufkamen. Sicherheitsforscher fanden heraus, dass es recht einfach möglich war, Tokens aus einer ungesicherten öffentlichen Datenbank zu laden, um sich damit als beliebiger Agent auszugeben. Für Furore sorgte etwa ein Post, der scheinbar zeigte, wie ein KI-Agent andere dazu anstiftete, eine geheime Sprache zu entwickeln, um sich ohne Wissen der Menschen zu organisieren. Dahinter steckte jedoch in Wirklichkeit ein Mensch.

(mki)

Die Entwicklung von KI-Agenten konzentriert sich stark auf Programmieraufgaben und bildet die Anforderungen des realen Arbeitsmarkts nur unzureichend ab. Das ist das zentrale Ergebnis einer Studie von Forschenden der Stanford University und der Carnegie Mellon University.

Das Team um Zora Z. Wang hat für die auf arXiv veröffentlichte Untersuchung 43 gängige Benchmarks mit insgesamt 72.342 Aufgaben analysiert und diese auf 1.016 Berufe des US-Arbeitsmarkts abgebildet. Die Berufe stammen aus der Berufstaxonomie O*NET der US-Regierung, die berufliche Tätigkeiten unter anderem nach dem Arbeitsfeld und den verlangten Fähigkeiten klassifiziert.

Einseitige Tests

Das Ergebnis ist ernüchternd: Die Benchmarks testen KI-Agenten ganz überwiegend im Arbeitsfeld „Computer and Mathematical“ – eine Berufskategorie, die nur 7,6 Prozent der US-Beschäftigung ausmacht. Die Anforderungen hoch digitalisierter und wirtschaftlich bedeutender Felder wie Management, Recht, Architektur und Ingenieurwesen werden hingegen kaum abgedeckt.

Bei den getesteten Fähigkeiten zeigt sich ein vergleichbares Muster: Enge Aktivitäten wie „Getting Information“ und „Working with Computers“ sind überrepräsentiert, obwohl sie nur einen kleinen Teil der Beschäftigung ausmachen. Die für viele Berufe zentrale Kategorie „Interacting with Others“ fehlt in den Benchmarks fast vollständig.

Insgesamt decken die 43 untersuchten Benchmarks 56,5 Prozent der Arbeitsfeld-Taxonomie und 85,4 Prozent der Fähigkeiten-Taxonomie ab. Am breitesten aufgestellt ist der Benchmark GDPval mit 47,8 Prozent Domänen- und 58,5 Prozent Fähigkeiten-Abdeckung.

Agenten scheitern an komplexen Aufgaben

Die Analyse zeigt auch, dass KI-Agenten bei steigender Aufgabenkomplexität deutlich an ihre Grenzen stoßen – besonders bei Aufgaben aus den Kategorien Informationsverarbeitung und zwischenmenschliche Interaktion. Das steht in Einklang mit anderen aktuellen Ergebnissen: Der Benchmark LiveAgentBench etwa ergab, dass Agenten mit Werkzeugzugriff nur 24 Prozent von 104 praxisnahen Aufgaben lösen konnten, während Menschen auf 69 Prozent kamen.

Die Forschenden leiten aus ihren Ergebnissen drei Prinzipien für künftige Benchmarks ab: Diese sollten eine breitere Abdeckung realer Berufsdomänen und Fähigkeiten bieten, realistischere und komplexere Aufgabenstellungen umfassen und feingranulare Bewertungskriterien nutzen. Ohne eine solche Neuausrichtung bestehe das Risiko, dass die KI-Agenten-Entwicklung an den wirtschaftlich und gesellschaftlich relevanten Einsatzgebieten vorbeiläuft.

(odi)