One Simple System Gave All My AI Tools a Memory. Here's How.

Dein offenes Gehirn kann denken und jetzt braucht es Hände. Agenten sind die am schnellsten wachsende Kategorie in der Software. Open Claw hat in nur wenigen Wochen leicht über eineinhalb Millionen autonome Agenten hervorgebracht. Und jeder dieser Agenten hat die gleiche Herausforderung. Sie können sich nicht an dich erinnern. Jede neue Sitzung beginnt bei Null. Jeder Werkzeugwechsel wischt die Tafel rein. Du verstehst.

Ich habe vor ein paar Tagen eine Lösung namens Open Brain vorgeschlagen. Es ist nur eine persönliche Datenbank, die dir gehört. Sie ist über einen MCP-Server mit jeder KI verbunden, die du wählst, und sie kann auf jedes Frontier-Modell zugreifen oder ja, sie kann auf Open Claw zugreifen, wie du möchtest. Die Frage, die ich von Tausenden von Leuten bekam, die dieses System bauten, war einfach. Was machst du mit einem Speichersystem, sobald du es hast?

Nun, ich habe im ursprünglichen Video ein paar Anwendungsfälle vorgeschlagen. Ich sprach darüber, wie großartig das ist, um Notizen von Besprechungen zu speichern und Entscheidungen intelligenter zu treffen. Das ist gut. In diesem Video werden wir darüber sprechen, weiter zu gehen. Wir werden darüber sprechen, deinem offenen Gehirn wirklich Hände und Füße zu geben. Und was ich damit meine, ist, wie du anfängst, dein offenes Gehirn, dein Speichersystem, das du gebaut hast, zu etwas zu machen, das dir einen proaktiven Vorteil verschaffen kann, einen echten KI-gestützten Vorteil in deinem täglichen Leben bei der Arbeit usw. Wir werden uns eine Reihe von Anwendungsfällen ansehen, also bleib dabei.

Aber eine Sache, die ich betonen möchte, bevor wir eintauchen, ist dasselbe, was ich ganz oben im OpenBrain-Video hervorgehoben habe. Jede Erweiterung, über die wir hier auf OpenBrain sprechen werden. Und ja, ich habe eine Anleitung auf Substack. Du wirst Bilder mit diesem Video sehen. Es wird leicht verständlich sein, aber jede dieser Erweiterungen muss eine Oberfläche sein, die sowohl du als auch dein Agent sehen und darauf reagieren können. Nicht der eine oder der andere. Das war der entscheidende Durchbruch mit OpenBrain. Wir werden daran festhalten.

Bevor wir uns spezifischen Anwendungsfällen zuwenden, und ich habe einige davon, möchte ich dir ein Bild vermitteln. Wenn du jetzt etwas wie Open Brain verwendest, das wirklich eine Datenbank mit einem MCP-Server ist, chattest du durch ein Schlüsselloch, du sprichst in Cla, du sprichst in ChatGPT, du sprichst in Open Claw und verwendest ein SMS-Tool und du erhältst Daten zurück, und es ist erstaunlich, und wenn du etwas wie Open Claw verwendest, ist es proaktiv, es ist überraschend aufschlussreich, wenn du einen Chatbot wie Claude verwendest, fantastisch, wir alle lieben es, aber es ist ein Schlüsselloch, es ist nur textbasiert. Du kannst keine visuelle App erstellen, wenn du nur mit einem MCP-Server, einer Datenbank und einem Chatbot arbeitest.

Nun, natürlich wissen diejenigen von euch, die Entwickler sind, dass ihr Chatbots verwenden könnt, um diese Apps zu erstellen. Das ist fantastisch. Du bist schon auf dem richtigen Weg. Das liebe ich für dich. Für den Rest von uns, wenn du Hilfe brauchst, um herauszufinden, was die Anwendungsfälle sind und wie du darauf aufbauen kannst, um etwas zu erstellen, das für Agenten lesbar und auch nützlich ist. Zum Beispiel könntest du deinen Agenten fragen: "Was steht diese Woche im Familienplan?" und nicht nur eine Textliste zurückbekommen, sondern einen tatsächlichen Kalender, der dir zeigt, wo die übergreifenden Terminplanungskonflikte liegen und der proaktiv relevante Informationen anzeigt, die du benötigst, wie z. B.: "Hey, wir sollten daran denken, das Schulessen der Kinder zu packen." Nun, dafür brauchst du Agentenlogik über Daten hinweg. Aber du musst auch einen Weg finden, die Daten mit deinen menschlichen Augen zu sehen, auch wenn der Agent die Daten liest. Du brauchst beides.

Und ich muss ehrlich zu dir sein, nicht viele Schnittstellen tun das. Ich musste hart darüber nachdenken, wie ich eine Situation lösen wollte, in der du sowohl Agenten-Lese- und Schreibzugriff als auch menschlichen Lese- und Schreibzugriff benötigst, weil beides sich nativ anfühlen muss. Das ist es, was ich mir ausgedacht habe. Wir beginnen von Grund auf mit einer strukturierten Tabelle in deiner Open Brain-Datenbank. dieselbe Superbase-Instanz, die du vielleicht schon erstellt hast, weil so viele Leute OpenBrain erstellt haben, und wir fügen einfach eine leichte Benutzeroberfläche, eine leichte visuelle Ebene darüber hinzu.

Die Tabelle in der Datenbank ist unsere gemeinsame Oberfläche. Dein Agent kann sie über MCP lesen, genauso wie er Open Brain bereits erreicht. Du liest sie einfach so, wie ein Mensch es wollen würde, durch eine einfache Ansicht, eine Webseite, ein mobiles Lesezeichen, vielleicht schließlich eine App, die von derselben Tabelle liest und in sie schreibt. Das ist alles. Wir fügen keine neue Plattform hinzu. Wir fügen keinen zusätzlichen Dienst hinzu. Wir bekommen keine Middleware zwischen dich und deine Daten. Die Tabelle bleibt die Quelle der Wahrheit und sowohl du als auch dein Agent habt direkten Zugriff darauf, nur durch verschiedene Türen.

Denke darüber nach, was das in der Praxis bedeutet. Dein Agent verbindet sich über MCP, wie er es bereits tut und weiß, wie. Er kann die Tabelle abfragen. Er kann neue Zeilen schreiben. Er kann bestehende Zeilen aktualisieren. Er kann über alles darin zusammen mit jeder anderen Tabelle in deinem offenen Gehirn nachdenken. Er kann Dinge ändern, die du in der visuellen Darstellung siehst, im Handumdrehen. An der Funktionsweise der Agentenseite ändert sich also nichts. Du siehst einfach mehr Auswirkungen davon, weil du eine visuelle Ebene darüber baust. Das Neue ist diese visuelle Ebene. Ich nenne sie die menschliche Tür. Eine Ansicht, die es dir ermöglicht, zu sehen, was in deinen Tabellen in deiner Datenbank ist, dein Wartungsprotokoll, dein Familienplan, deine Jobsuche-Pipeline, wofür auch immer du Open Brain verwenden möchtest. Und wir werden über all das sprechen. Alles ist für das Scannen formatiert, nicht für die Konversation.

Eines der Dinge, die herausfordernd sind, ist das unendliche Scrollen. Wenn du mit einem Claw-Chatbot, mit ChatGPT, vielleicht mit deinem Open Claw in einem langen Scroll bist, wirst du hin und her gehen, hin und her, diese Gespräche führen, wenn vielleicht die Daten wirklich gut geeignet sind, um sie einfach anzusehen. Vielleicht möchtest du einfach nach Kategorie durchsuchen oder nach Datum sortieren oder hervorgehobene Konflikte sehen. Und wenn du etwas hinzufügen oder ändern musst, möchtest du es direkt und visuell bearbeiten, weil das die Art und Weise ist, wie wir Menschen arbeiten. Und du möchtest, dass es sich einfach in den Daten widerspiegelt, damit dein Agent es live sehen kann.

Der Grund, warum das funktioniert und warum es sich von jeder App unterscheidet, die du wahrscheinlich ausprobiert hast, ist, dass es keine Synchronisierungsschicht gibt. Es gibt keine Export-Schicht. Es gibt keine verbundene Integration, die kaputt gehen, verzögern oder Daten verlieren könnte. Die Tabelle ist einfach die einzige Quelle der Wahrheit. Wenn dein Agent während eines Gesprächs hineinschreibt, ist der Eintrag sofort sichtbar, wenn du die Ansicht auf deinem Handy das nächste Mal aufrufst. Wenn du ein Feld auf deinem Handy aktualisierst, ist die Änderung sofort da, wenn dein Agent die Tabelle das nächste Mal abfragt. Beide Seiten lesen und schreiben also in dieselben Zeilen, in dasselbe Buch. Du könntest es dir in der Bibliothek vorstellen. Die Konsistenz ist architektonisch. Sie ist eingebaut.

Und die Magie davon ist dieselbe Magie, die wir mit OpenBrain hatten. Da es sich nur um eine Tabelle mit einer Ansicht handelt. Du kannst es für alles bauen. Es kann eine Haushaltswissensdatenbank in einer Tabelle in einer Ansicht sein. Es kann ein Wartungs-Tracker in einer Tabelle in einer Ansicht sein. Es kann ein Jobsuche-Dashboard in ein paar Tabellen und ein paar Ansichten sein. Das Muster ist dasselbe und das Muster skaliert. Definiere einfach die Struktur. Richte deinen Agenten über MCP darauf aus. Richte dich selbst über eine einfache Benutzeroberfläche darauf aus. Und das ist alles, was du tun musst.

Die visuelle Ebene, richtig? Die polierte Version dieser Ansichten, die sich wie eine echte App auf deinem Handy anfühlt. Das ist es, worüber wir hier sprechen wollen. Das ist es, was ich dir darlegen möchte. Ich möchte die Prinzipien darlegen, die sie leiten. Und ich möchte einige Anwendungsfälle darlegen. Aber du musst nicht darauf warten. Superbase hat einen integrierten Tabellen-Editor, der heute funktioniert. Er ist nicht schön, aber er ist funktional. Du kannst deine Daten sehen. Du kannst sie bearbeiten und dein Agent sieht jede Änderung sofort. Du kannst dort anfangen. Du kannst die Tabelle erstellen. Du kannst sie deinem Agenten zuführen. Du kannst den Tabellen-Editor auf deinem Handy aufrufen.

Wenn du jetzt visuell werden möchtest, muss ich sagen, dass ich bei den meisten Dingen, die ich hier beschreibe, am Open-Source-Ethos festhalte. Ich wähle keinen bestimmten SaaS-Anbieter aus. Wenn du eine Abkürzung möchtest, kannst du dein Superbase mit etwas wie Lovable verbinden und direkt auf Lovable aufbauen und viele dieser Funktionen ebenfalls erhalten. Was ich von vielen von euch gehört habe, ist, dass ihr den Mittelsmann nicht bezahlen wollt. Und deshalb werde ich euch hier eine andere Lösung anbieten. Sobald du Open Brain hast, wird das Einrichten einer neuen Tabelle für ein neues Projekt auf der Agentenseite nur wenige Minuten dauern. Und es wird, ehrlich gesagt, wahrscheinlich einen Nachmittag auf der visuellen Seite dauern, wenn du noch nie etwas gebaut hast. Die Agentenseite ist super einfach. Du weißt bereits, wie das geht, wenn du OpenBrain gebaut hast. Wenn nicht, hey, geh zurück und hol dir das Video. Es ist dasselbe Superbase-Dashboard, das du verwendet hast, als du OpenBrain gebaut hast. Erstelle einfach die Tabelle, füge Spalten für das hinzu, was du verfolgst, und dein Agent kann es sofort über MCP erreichen, und wir sind hier fertig.

Die menschliche Seite ist die visuelle. Es sind keine Zeilen und Spalten in der Datenbank. Es ist eine echte Benutzeroberfläche, ein visuelles Dashboard, das du mit Kaffee überprüfen könntest, vielleicht eine Kalenderansicht. Der Himmel ist die Grenze, was deine Vorstellungskraft angeht. Und ich werde einige spezifische vorschlagen, die ich mit Bildern im Rest dieses Videos erstellt habe.

Hier ist also, wie du es baust. Sprich zuerst mit deiner Lieblings-KI. Sprich mit Claude, sprich mit Chad GPT und beschreibe, was du willst. Hey, ich möchte eine mobilfreundliche Ansicht meiner Wartungstabelle. Sie sollte jedes Gerät im Haus anzeigen. Sie sollte das Garantie-Datum und das Datum der letzten Wartung anzeigen. Bitte hebe alles hervor, was in den nächsten 30 Tagen abläuft. Deine KI generiert dann eine kleine Webanwendung. Und das Schöne ist, sie kennt deine Superbase-Daten, sodass sie sie aufrufen kann, und wir bekommen ein Gefühl für das Datenschema, während sie es erstellt, und das ermöglicht es ihr, ein Stück Code mit höherer Wiedergabetreue zu erstellen. Du kannst zu diesem Zeitpunkt mit ihr hin und her gehen. Sie wird dir eine Vorschau darauf zeigen, wie die App aussehen wird. Du kannst das Layout anpassen, indem du einfach Befehle eingibst, und du kannst ändern, was hervorgehoben wird. Du kannst es genau so machen, wie du es möchtest. Aber im Moment lebt diese Anwendung nur auf deinem Computer, bis du sie irgendwohin stellst.

Wenn du damit zufrieden bist, ist das in Ordnung. Aber wenn sie ein Zuhause im Internet braucht, wenn sie eine URL braucht, die du von jedem Computer oder jedem Telefon aus erreichen kannst, dann brauchst du ein weiteres Tool, um diese Aufgabe zu erledigen. Es wird nicht nur die KI auf deinem Laptop sein. Und hier wenden wir uns einem Dienst namens Versel zu. Versel ist einfach ein kostenloser Hosting-Dienst. Er hat zwar kostenpflichtige Pläne, aber das, was ich beschreibe, würde die Grenzen der kostenpflichtigen Pläne nicht überschreiten. Alles, was du tun musst, ist, ein Konto zu erstellen. Du lädst die von deiner KI erstellte Anwendung hoch, und ich zeige dir, wie. Und Versell gibt dir eine Live-URL, eine echte Webadresse, die du auf deinem Handy, auf dem Handy deines Partners, auf einem Tablet, am Küchentisch usw. öffnen kannst. Du speicherst sie einfach auf deinem Startbildschirm und sie verhält sich wie eine App. Kein App Store, kein Abonnement, nur eine Seite im Internet, die mit deiner Datenbank spricht.

Jetzt sind beide Türen offen. Der Agent greift über MCP auf deine Tabelle zu. Die visuelle Ebene greift über eine Datenbankverbindung auf dieselbe Tabelle zu. Wenn dein Agent während des Gesprächs eine Notiz protokolliert, erscheint sie sofort auf deinem Bildschirm, wenn du die Webseite das nächste Mal öffnest. Wenn du auf deinem Handy auf ein Feld tippst, um ein Datum zu aktualisieren, sieht dein Agent die Änderung, wenn er das nächste Mal über deine Woche nachdenkt. Eine Quelle der Wahrheit, zwei Schnittstellen, jede für das, was wir gut können. Die menschliche Schnittstelle für uns visuelle Menschen und die Agentenschnittstelle über den MCP-Server. So machst du das.

Wie sieht das in der Praxis aus? Ich stelle fest, dass viele Leute denken, sie hätten so viel Möglichkeit, aber es ist wie das Zuschauen beim Kochen eines Topfes. Es ist wie: Was wähle ich? Was wähle ich? Lass mich dir ein paar Ideen geben. Ich konnte all diese relativ einfach mit meinem offenen Gehirn erstellen. Und ich denke, du kannst es auch mit deinem erstellen. Jede dieser Anwendungen wird eine Anleitung auf Substack haben. Wenn also eine dieser Ideen deine Fantasie anregt, kannst du dorthin gehen und das Build-Kit holen. Wie ich im letzten Video sagte, wenn du jemand bist, der gerne die Transkription von YouTube nimmt und sie einfach in deinen Claude einspeist und gerne selbst erstellt, großartig. Viel Spaß.

Beginnen wir mit Haushaltswissen. Ich bin Elternteil. Jeder Haushalt läuft auf Informationen, die absolut nirgendwo leben. Wandfarben, Schuhgrößen der Kinder, der Klempner, den du vor zwei Jahren hattest, das WLAN-Passwort für das Gästenetzwerk. Die Antwort existiert immer irgendwo. Sie könnte in einem Text-Thread sein. Sie könnte eine Quittung in der Schublade sein. Sie könnte im Gedächtnis von jemandem sein. Und du kannst sie in dem Moment, in dem du sie brauchst, nie finden. Ich würde dir vorschlagen, dass du anfängst, diese Informationen in eine Tabelle in deinem offenen Gehirn einzugeben, wenn du darauf stößt. Du sprichst mit Claude über etwas ganz anderes und erwähnst die Wandfarbe. Hey, speichere das. Die Wandfarbe im Wohnzimmer ist Benjamin Moore Hail Navy. Wir haben sie im Oktober bei Sherman Williams gekauft. Claude schreibt den Eintrag. Zwei Sekunden. Fertig. Du denkst nicht mehr darüber nach. Du könntest dieselbe Unterhaltung mit ChatGPT führen oder mit Open Claw. Das spielt keine Rolle. Die Daten landen in derselben Tabelle. Die Agenten-beschreibbare Seite erfasst Fakten in strukturierter Form aus gewöhnlichen Gesprächen. Über ein paar Wochen wird die Tabelle mit dem institutionellen Wissen deines Haushalts gefüllt sein. Wo die Schlüssel liegen, welche Farbe die Wand hat, wann du das letzte Mal die Reifen wechseln lassen hast, all das. Und wenn die Zeit kommt und wenn du bereit bist, es visuell zu gestalten, es leicht verständlich zu machen, denke ich, der einfachste Weg, darüber nachzudenken, ist, tatsächlich eine Suchleiste und eine Suchoberfläche über dieser Tabelle zu erstellen, damit du etwas im Hinterkopf leicht finden kannst. Ich denke auch, dass es für viele Leute relevant wäre, Kategorien für dieses Wissen zu haben, die leicht visuell sind. Und so ist das, was in meinem Kopf ist, eine Suchleiste oben auf der Seite, in der du nach allem suchen kannst, und das fühlt sich wie der Chat an, richtig? Um fair zu sein. Aber dann zusätzlich, was nicht im Chat ist, sind tatsächlich Kategorien von Wissen, die vom Agenten erstellt werden, während er innerhalb dieser Tabelle in Open Brain kategorisiert. Und so kannst du anfangen zu sehen, oh wow, das ist alles über das Wohnzimmer oder oh wow, das ist alles über das Auto oder oh wow, oder oh wow, das ist alles über die Kinder in der Schule. Was auch immer es ist, du kannst diese Kategorien anfangen zu sehen und du kannst tatsächlich anfangen einzutauchen und zu verstehen, wo du dein Haushaltswissen aufgezeichnet hast, wo die Lücken sind, und du kannst anfangen, all diese mentale Arbeit ein wenig aus deinem Kopf heraus und in etwas zu bekommen, das skalierbar ist.

Hier ist noch eine. Was ist mit beruflichen Beziehungen? Nehmen wir an, du hast Dutzende oder Hunderte von beruflichen Beziehungen, die wichtig sind, und nur sehr begrenzte Möglichkeiten, all diese beruflichen Beziehungen aufrechtzuerhalten. Der Kontext ist über E-Mails, über Nachrichten verstreut, und dein Gedächtnis ist auf die jüngste Interaktion voreingenommen. Du kannst Claude fragen: "Gibt es jemanden, den ich vernachlässigt habe?", und er wird ein vollständiges Bild in deinem offenen Gehirn scannen. Wenn du es protokolliert hast, könnte es sagen: "Du hast dich seit ein paar Monaten nicht mehr bei James gemeldet. Als du das letzte Mal gesprochen hast, war er besorgt über die Umstrukturierung seines Teams." So etwas löst sich normalerweise in einem Quartal. Vielleicht ist es eine gute Zeit, sich zu melden. Zeitüberbrückung und kategorienübergreifende Schlussfolgerungen funktionieren also wirklich gut zusammen und werden durch diese offene Frage ausgelöst. Open Claw könnte die gleiche Lücke autonom erkennen und sie dir vielleicht am Montagmorgen melden, damit du sie verdauen kannst. Du hast nicht gefragt, aber das Fenster schloss sich und die Daten machten es offensichtlich, und Open Claw hat es gefunden. All das ist eine Funktion deiner Fähigkeit, diese Art von Details regelmäßig in einer Tabelle zu protokollieren. Aber du fragst dich vielleicht, wie das aussehen könnte, wenn es in einer Benutzeroberfläche wäre, die du leicht lesen und mit der du interagieren könntest? Wie könntest du das visualisieren? Nun, um ehrlich zu sein, finde ich das ziemlich einfach. Für mich fühlt es sich so an, als würde ich gerne auf einen Blick sehen, welche beruflichen Beziehungen in einer bestimmten Woche für mich am gefährdetsten sind, auf die ich achten muss, weil ich mich nicht gemeldet habe. Weißt du, es ist so einfach, jemanden auf einer Konferenz zu treffen, einen guten Moment rund um das Aquarell zu haben, was auch immer es ist, und dann stellst du fest, dass zwei oder drei Monate vergangen sind, du hast dich nicht gemeldet. Du möchtest diese Verbindung warm halten. Es wäre großartig, eine visuelle Darstellung zu haben, die fast kleine Flammen-Emojis hat, die sagen: "Diese braucht Aufmerksamkeit. Diese braucht nicht so viel Aufmerksamkeit." Es wäre auch gut für mich, mit dieser Anwendung arbeiten zu können, um eine spezifische oder dynamische Ansicht zu erhalten. Sagen wir, ich möchte meine beruflichen Beziehungen im Bereich KI und Bildung wirklich bereichern. Ich würde gerne mein berufliches Netzwerk durchforsten und das verstehen und idealerweise auch eine proaktive agentische Reaktion basierend auf meinem LinkedIn-Profil, basierend auf meiner E-Mail, basierend auf dem, was in meiner Open Brain-Datenbank ist, wo mein Agent mir sagen kann: "Hey, das sind die Leute, die du in KI und Bildung kennst. Das sind die Leute, die du vielleicht kontaktieren möchtest, um diese Verbindung zu stärken." Und übrigens, wir haben eine Websuche hinzugefügt. Das sind die Leute, die du hinzufügen solltest. Sie sind dir auf LinkedIn nur eine Ebene entfernt oder du hast jemanden in ihrem Unternehmen per E-Mail kontaktiert, und wir denken, sie wären eine großartige Verbindung. Wäre das nicht hilfreich? Wäre es nicht hilfreich, jemanden zu haben, der dir hilft, diese Seite der beruflichen Beziehungen zu verwalten? Es fühlt sich so an, als ob das für so viele von uns zufällig geschieht. Das muss nicht sein.

Hier ist ein weiterer großartiger Anwendungsfall für Open Brain. Versuche die Jobsuche. Grundsätzlich ist eine Jobsuche ein Dutzend oder mehr parallele Arbeitsströme, die alle vorgeben, eine einzige Aktivität zu sein. Unternehmen, Rollen, Kontakte, Bewerbungen, Vorstellungsgespräche, Nachfassaktionen, Lebenslaufversionen, Vergütungsdaten, und du hast innerhalb all dessen dein eigenes sich ständig änderndes Gefühl dafür, welche Gelegenheit du wirklich suchst. Hier verdient die vollständige Open Brain-Architektur ihren Schlüssel. Du machst hier kategorienübergreifende Schlussfolgerungen, weil du eine Stellenausschreibung in ChatGPT einfügen und sagen könntest: "Was hast du über dieses Unternehmen?" Und es liest nicht nur die Stellenausschreibung. Es scannt deine Kontakte. Es schaut sich Konferenznotizen an. Es schaut sich Beziehungsdaten an und sagt: "Du hast jemanden aus ihrem Datenteam auf der Konferenz im Oktober getroffen. Du hast ein gutes Gespräch über verteilte Systeme notiert, und sie sagten, sie stellen ein." So erhältst du eine warme Einführung anstelle einer kalten Bewerbung. Sie wird durch die Verknüpfung von Daten aus Tabellen, die du manuell nicht abgleichen würdest, aufgedeckt. Und das ist bereits wertvoll, aber wir können weiter gehen.

Nehmen wir an, ein Kontakt hat dir vor ein paar Tagen angeboten, dich einem VP vorzustellen. Du wolltest nachfassen, aber das Leben kam dazwischen. Open Claw könnte die Lücke über Nacht erkennen und sie dir am Montagmorgen melden. Hey, das war vor 9 Tagen. Das Fenster für eine warme Einführung ist ungefähr 2 Wochen. Du willst das nicht verlieren. Du musstest in diesem Fall nicht fragen. Du musstest dich nicht erinnern. Ein autonomer Agent, der nach einem Zeitplan läuft, hat etwas erkannt, das ein sitzungsbasierter Client niemals tun würde, weil du nicht daran denken musstest zu fragen. Und das ganze Problem ist, dass du vergessen hast. Du hättest dich also nicht erinnert. Jobsuche stirbt nicht, weil Leute nicht qualifiziert sind. Sie stirbt, weil warme Einführungen kalt werden. Die Dynamik stirbt. Du ertrinkst in den anderen 11 Arbeitsströmen.

Und ich könnte bei der Jobsuche weitermachen. Es gibt all diese verschiedenen Anwendungen, richtig? Nehmen wir an, nach mehreren Vorstellungsgesprächen fragst du Claude: "Welche Muster siehst du in meinen Vorstellungsgesprächen?" Wäre es nicht großartig, wenn du anstatt einer langen Textnachricht zu diesem Zeitpunkt eine proaktive Web-App hättest, die visuell die Muster aufzeigt, die du siehst, deine vier stärksten Vorstellungsgespräche, zusammengefasst mit den wichtigsten Stärken, auf eine Weise, die visuell und leicht zu scannen ist. Vielleicht Einblicke in die Unternehmensgröße, die du nicht gesehen hast, basierend auf all den verschiedenen Vorstellungsgesprächen und Bewerbungen, die du gemacht hast. Vielleicht Einblicke in die Lebenslaufversionen, wenn du das pro Job verfolgst, wo du sagen kannst: "Okay, Version 1.3 schneidet viel besser ab." Und so ermöglicht dir das, eine Jobsuche-Dashboard beim Kaffee aufzurufen, und die gesamte Pipeline ist auf einmal sichtbar. Du kannst diese Einblicke in deine proaktiven Jobsuche-Muster sehen, die aus der Datenbank aufgedeckt werden, aber du kannst auch sehen, welche Unternehmen aktiv und einstellend sind, welche Unternehmen für dich früh in der Pipeline sind. Du hast gerade den Lebenslauf eingereicht. Du kannst die Form deiner Suche sehen, auf eine Weise, die vollständig an dich angepasst ist. Du kannst buchstäblich die App erstellen und sie kostenlos bereitstellen.

Ich weiß, dass es Unternehmen gibt, die versuchen, Teile davon zu tun, die auf verschiedene Weise erfolgreich sind, richtig? Es gibt Ré AI, es gibt Ré AI-Unternehmen, es gibt Unternehmen, die gerne, es gibt Ré AI-Unternehmen, es gibt andere Unternehmen, die gerne die Jobsuche visualisieren. Aber was am Open Brain-Ansatz anders ist, ist, dass du dafür niemanden bezahlst. Du stellst es einfach zusammen und erledigst es. Aber was am Open Brain-Ansatz anders ist, ist, dass du keine SaaS-Einnahmen hast. Du bezahlst Lovable dafür nicht unbedingt, es sei denn, du entscheidest dich dafür. Du bezahlst Versel nicht. Das ist wirklich nichts Teures, weil es kein hoher Traffic ist. Es ist einfach kostenlos und du kannst es einfach hochladen und es spricht mit deiner Datenbank und du bist fertig. Und jetzt hast du die Kontrolle über deine Daten und jetzt kann dein Agent deine Daten lesen.

Und hier rufe ich auf, dass alles, was ich hier beschrieben habe, auf einer architektonischen Entscheidung beruht, die du bereits getroffen hast. Deine Daten sind für Agenten lesbar. Deine KI greift direkt darauf zu. Sie fragt sie ab. Sie denkt darüber nach. Sie schreibt hinein. Sie verbindet sie mit anderen Daten. Sie kratzt keine Benutzeroberfläche ab. Es gibt hier keinen Export. Sie bittet keine Plattform um Erlaubnis, die tatsächlich die Zugriffsebene kontrolliert. Und weil die Datenebene dir gehört, kann jeder Client darauf zugreifen. Claude kann also für eine Denksitzung darauf zugreifen. ChatGPT kann es für eine Frage abfragen. Open Claw kann überwachen, während du schläfst. Und es wird weiter gehen. Wenn ChatGPT irgendwann einen autonomen Agenten startet, wirst du dich mit diesem MCP-Server verbinden können, denn ich garantiere dir, MCP ist überall. Alles wird in MCP integrierbar sein. Und so hast du diese Zukunftssicherheit. Wenn du noch nicht bereit für Open Claw bist, kannst du auf den richtigen Agenten warten und dich auf diese Weise damit verbinden.

Und so ist die langfristige Wette ziemlich einfach. Jedes Mal, wenn die Modelle intelligenter werden, wird jede Erweiterung, die du gebaut hast, automatisch wertvoller. Der Agent, der heute deinen Familienplan liest, das ist großartig. Aber das Modell des nächsten Jahres wird automatisch besser darin sein, Konflikte zu erkennen. Automatisch besser darin sein, deine Bedürfnisse vorherzusehen. Automatisch besser darin sein, Dinge zu tun, die du dir jetzt noch nicht einmal vorstellen kannst, sie zu prompten. Alles, was du tust, ist, Daten zu protokollieren und Muster zu erstellen, damit du einen KI-Schwungrad starten kannst, der deinem Leben einen Mehrwert hinzufügt. Und du musst nicht aufhören. Du kannst einfach weiter natürlich protokollieren und zusehen, wie die Intelligenz, in die Hunderte von Milliarden Dollar investiert werden, automatisch für dich arbeitet. Wenn sie ein neues Modell herausbringen, wird dein gesamtes System automatisch intelligenter. Das ist kluges Denken. Das ist ein Schwungrad.

Nun fragst du dich vielleicht, ich habe im Laufe der Zeit auf ein paar verschiedene Prinzipien verwiesen. Welche Prinzipien habe ich im Sinn, als ich diese Beispiele ausgewählt und dieses System konstruiert habe? Ich habe diese Problembereiche nicht willkürlich ausgewählt. Ich habe sie gezielt ausgewählt, und ich möchte dir mein Geheimnis verraten, wie ich sie ausgewählt habe, damit du die Welt so siehst, wie ich die Welt sehe, wie ein KI-Agent die Welt darstellen kann, damit du Problembereiche in deinem Leben siehst, die für agentenlesbare und menschlich lesbare Lösungen gleichzeitig anfällig sind. Wenn du anfängst, diese Augen zu entwickeln, setze diese Brille für einen Moment auf und du wirst die Art von Ideen erkennen können, die du für dich selbst nutzen kannst, indem du diese Prinzipien anwendest, um auf deinem Open Claw aufzubauen, denn lass mich dir sagen, sobald du deine erste Versel-App bereitgestellt hast, ist es trivial einfach, es wieder zu tun, und du kannst so viele davon hinzufügen, wie du möchtest.

Was sind also die Merkmale dieser Art von Problemstellung? Erstens musst du Probleme finden, bei denen dein Agent die Zeit für dich überbrücken kann. Agentische Erinnerung verfällt nicht so, wie menschliche Erinnerung verfällt. Sie hat Probleme, aber es sind andere Probleme. Also, überall dort, wo der Wert darin liegt, Ereignisse zu verknüpfen, die sich über Monate und Jahre erstrecken, ist das das Territorium deines Agenten. Denk daran, ich habe ein wenig über Wartung und Wartungsdaten gesprochen. Eines der Dinge, mit denen die meisten Leute zu kämpfen haben, ist, sich zu erinnern, wann war das letzte Mal, dass ich X oder Y gemacht habe, und das sind Erwachsenen-Dinge, richtig? Es ist, wann war das letzte Mal, dass ich meine Zähne untersuchen ließ. Wann war das letzte Mal, dass ich die Reifen am Auto gewechselt habe. Wann war das letzte Mal, dass ich den Trocknerlüfter überprüft habe. Nichts davon ist aufregend, aber es ist super wichtig. Und übrigens, es gibt ein ganzes Äquivalent auf der geschäftlichen Seite. Wann war das letzte Mal, dass ich meinen Bericht beim Staat für die GmbH eingereicht habe? Wann war das letzte Mal, dass ich mein Sicherheitstraining, das ich einmal im Jahr machen muss, tatsächlich aktualisiert habe? Wann war das letzte Mal, dass ich die vierteljährliche Wettbewerbsanalyse durchgeführt habe, die ich mir vorgenommen hatte, jeden Quartal zu machen, aber wir wissen, dass ich es nicht getan habe? Dein Agent, der über die Zeit hinweg Brücken baut, kann helfen.

Zweites Prinzip, dein Agent sieht über Kategorien hinweg. Die Macht liegt nicht in einer einzelnen Tabelle hier. Sie liegt in den Verbindungen zwischen den Tabellen, die Menschen nicht manuell abgleichen. Und so baut sich das hier auf, weil du eine Haushaltswissensdatenbank erstellen kannst und du etwas rund um die Essensplanung erstellen kannst und du etwas rund um die Wartung erstellen kannst, und du kannst wirklich interessante Querverbindungen herstellen. Zum Beispiel könnte dein Open Claw oder dein autonomer Agent oder sogar in einem Gespräch mit Claude, wenn du sagst: "Hey, ich habe eine Frage dazu", bemerken, dass die Spülmaschine seit 6 Monaten nicht überprüft wurde. Vielleicht ist es Zeit, etwas anderes im Kühlschrank mit leicht zu reinigenden Geschirr zu lagern, weil du den Wartungstechniker hereinholen musst. Und das sind mehrere Tabellen, die miteinander sprechen, an die die meisten von uns wahrscheinlich nicht proaktiv denken würden. Zumindest ich nicht.

Vier, Agent präsentiert, Mensch entscheidet, Agent führt aus. Ich denke, das ist eine grundlegende Schleife, die wir immer mehr sehen werden, und ich möchte euch jetzt darauf vorbereiten. Der Agent sollte immer mehr von der Erinnerung und der Mustererkennung übernehmen. Du solltest dich darauf konzentrieren, gutes Urteilsvermögen und gute Entscheidungen zu treffen. Diese Aufteilung hält die Dinge wirklich sauber und macht das System vertrauenswürdig. Ich bitte dich nicht, das zu tun, was manche Leute mit Open Claw befürworten und einfach dein Leben an Open Claw abzugeben und zu hoffen, dass es deine E-Mails nicht löscht. Nein, das erfordert nicht einmal, dass du Open Claw hast. Ich hoffe, du hast das bemerkt. Ich habe Claude erwähnt. Ich habe ChatGPT erwähnt. Du musst keinen autonomen Agenten verwenden, um viel Wert aus Open Brain zu ziehen. Open Brain ist für dich auf der Ebene der KI, mit der du dich wohlfühlst. Wenn du eine Erweiterung darüber bauen möchtest und alles, was du tun möchtest, ist, Daten, die in der Tabelle sind, auf attraktive Weise anzuzeigen, das ist bereits unglaublich leistungsfähig und du kannst viel daraus ziehen. Datenvisualisierung ist eine der Dinge, bei denen KI unglaublich gut ist, besonders mit guten Daten darunter, was wir mit OpenBrain erhalten. Und du kannst viel damit erreichen. Du kannst auch viel erreichen, indem du einfach ChatGPT verwendest, um dein Open Brain zu deinen Themen abzufragen, über die ich spreche. Aber wenn du bereit bist, vielleicht wenn ein sicherer Agent von ChatGPT kommt, vielleicht fühlst du dich wohl. Du kannst Open Claw sicher einrichten. Ich hatte eine ganze Anleitung dazu. Nun, das ist großartig. In diesem Fall kannst du den autonomen Teil aktivieren, wo dein Open Claw einige dieser Teile autonom überwachen und proaktiv Dinge aufdecken kann.

Grundsätzlich, jedes Problem in deinem Leben, das verstreute Informationen, über die Zeit verteilte Ereignisse, mehrere Kategorien, die abgeglichen werden müssen, beinhaltet, richte einfach dein Open Brain darauf aus. Erstelle die Tabelle, füttere sie mit Daten, lass deine KI tun, wofür sie gebaut wurde. Die visuelle Ebene ist der nächste Schritt, und das ist das Stück, über das ich heute gesprochen habe. Es ist das Stück, das du überlagern kannst. Das ist die menschliche Haustür. Und die Schönheit dieses Systems ist, dass es so einfach ist, eine menschliche Haustür zu deinen Daten zu haben, die dich mit dem synchron hält, was dein Agent denkt, auf eine Weise, die dein Gehirn verarbeiten kann. Unsere Gehirne sind keine Tabellen-Gehirne, die meisten von uns. Unsere Gehirne sind visuell. Wir würden uns über eine schöne grafische Benutzeroberfläche freuen, ohne das zu stören, was der Agent tut. Dieses System ermöglicht dir das. Du hast ein System gebaut, in dem deine Agenten die Daten sehen können. Du hast den schwierigen Teil gemacht. Gib ihnen jetzt etwas zu sehen, das es wert ist. Und sorge jetzt dafür, dass du den Wert davon genießen kannst, indem du es auf eine Weise betrachtest, die für dich funktioniert. Darum geht es in diesem Video.

Ich habe eine ganze Anleitung auf Substack, viele weitere Anwendungsfälle dort. Du kannst sie dir ansehen oder, wie gesagt, dieses Video komplett einspeisen und deinen Open Claw es bauen lassen. Lass deinen Claw es bauen. Viel Spaß. Und es ist eine wilde Zukunft, aber ich könnte nicht aufgeregter dafür sein. Letztendlich geht es bei dieser ganzen Geschichte mit Open Brain darum, dass du die Kontrolle über deine Daten übernimmst, keine Mittelsmänner dazwischen lässt. Und das ist es, was wir hier fortsetzen. Keine Mittelsmänner dazwischen. Du bringst deine Daten einfach so heraus, dass du sie sehen und mit ihnen interagieren kannst. Beibehaltung dieser Agentenlesbarkeit und Erweiterung der Anwendungsfälle. Ich hoffe, dies hat dir einen Eindruck von den Arten von Problemen vermittelt, die für Agenten anfällig sind, die für OpenBrain anfällig sind, und deine Horizonte darüber erweitert, was dieses Werkzeug leisten kann. Es ist unglaublich flexibel. Also viel Spaß beim Bauen. Erzähl mir, welche Erweiterungen du mit Open Brain baust. Ich würde sie gerne sehen. Prost.