🦾 AgentiLoop Agent!

🌐 Offizielle Website: agentiloop.ai — Downloads, Dokumentation, Rezensionen und News.

⭐ Wenn dir Agent! Zeit spart, gib dem Repo einen Stern. Sterne helfen anderen Mac-Nutzern, einen kostenlosen, nativen Open-Source-KI-Agenten zu finden, und halten das Projekt am Leben.

🆕 Der Neue im Viertel: AgentiLoop CLI ⚡️

Die agentische Schleife, entfesselt in deinem Terminal. Mac. Windows. Linux. Du entscheidest.

Lerne die neuesten Mitglieder der Agent!-Familie kennen: zwei plattformübergreifende CLIs mit exakt denselben Fähigkeiten. Wähle deine Variante:

Erstellt mit AgentiLoop Agent! für Mac. Ja, der Agent hat seine eigenen kleinen Geschwister geschrieben. 🤖✨ v0.0.5 ist da: ein größerer Werkzeugkasten mit glob/grep-Suche, web_fetch, Todos, AGENTS.md, /undo, eigenen Slash-Befehlen und --json. Jetzt herunterladen!

README-Übersetzungen

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Schach in Agent

Was ist Agent!?

Eine App. Jede KI. Volle Kontrolle über deinen Mac.

Agent! ist eine zu 100 % native Swift-6.2-/SwiftUI-App, die 23 LLM-Anbieter — Claude, Codex, OpenAI, Gemini, Grok, Mistral, Mistral Vibe, DeepSeek, Hugging Face, Z.ai, BigModel, Alibaba DashScope, Qwen, Qwen Code, Meta Muse, MiniMax, OpenRouter, Requesty, A2Agent, OrcaRouter, Ollama (Cloud und lokal), vLLM und LM Studio — plus die geräteinterne Apple Intelligence — mit einer autonomen Aufgabenschleife verbindet, die wirklich etwas tut: Sie liest deinen Code, behebt den Fehler, baut das Xcode-Projekt, committet den Diff, steuert jede Mac-App über die Accessibility-API, führt Shell-Befehle als du oder als root aus, schickt dir Ergebnisse per iMessage und reagiert auf ein gesprochenes „Agent!".

Kein NPM, kein Electron, kein Abo, keine Telemetrie. Bring deinen eigenen API-Schlüssel mit, lauf komplett lokal oder kostenlos mit Apple Intelligence. Jedes Swift-Paket, von dem die App abhängt, wurde vom selben Autor geschrieben. Siehe Entstehungsgeschichte unten.

Schnellstart (Download)

1. Lade Agent! herunter und ziehe es in „Programme" — oder mit Homebrew:

   brew update && brew install --cask agentiloop-agent
   

2. Öffne Agent! — es richtet alles automatisch ein
3. Wähle deine KI — Einstellungen → Anbieter wählen → API-Schlüssel eingeben

✅ Du musst nie aus dem Quellcode kompilieren. Jedes Release und jedes Pre-Release enthält eine vorkompilierte Mac-Binary (.dmg + .zip), die von CI gebaut und von Apple signiert, notarisiert und gestapelt ist (AgentiLoop Team ID). Weil die offiziellen Binaries eine echte Developer ID tragen, registrieren sich Launch Agent und Launch Daemon immer und gehen nie „verloren“ — das passiert nur bei ad-hoc signierten Quellcode-Builds (siehe Option B unten). Sind deine Helfer verschwunden, installiere einfach die neueste Release-Binary.

Schnellstart (Aus dem Quellcode bauen)

Nur nötig, wenn du an Agent! selbst arbeiten willst. Alle anderen: nutzt die signierte Binary oben.

git clone https://github.com/AgentiLoop/agent.git
cd Agent

Option A — Xcode (Apple-Developer-Konto): Agent.xcodeproj öffnen, dein Development Team setzen, Target Agent bauen & starten, den Helper bei Aufforderung genehmigen.

Option B — ohne Developer-Konto (nur Xcode Command Line Tools):

./build.sh              # Debug
./build.sh Release      # Release
open "build/DerivedData/Build/Products/Debug/Agent!.app"

⚠️ Option-B-Builds sind ad-hoc signiert. Die Launch-Agent-/Daemon-Helper registrieren sich nicht (SMAppService braucht eine Team ID), aber LLM-Schleife, alle Tools, Accessibility, AppleScript, Shell und MCP funktionieren trotzdem.

💡 Günstiges Setup: GLM-5.3 über Z.ai (schnellste Anmeldung, Standardmodell) kostet nur Cents pro Million Tokens. Lokal? Nur GLM-4.7-Turbo (32B) passt auf Consumer-Hardware (64–128 GB Apple Silicon über Ollama).

Fehlerbehebung (Aus dem Quellcode bauen)

• xcode-select zeigt auf die Command Line Tools → sudo xcode-select -s /Applications/Xcode.app/Contents/Developer
• Seltsames BUILD FAILED nach dem Pull → veraltete DerivedData: ./build.sh clean && ./build.sh
• Helper registrieren sich nie → bei Option B erwartet; für die Helper Option A verwenden
• Fehler bei Deployment Target / SDK → Agent! zielt auf macOS 14.6; macOS und Xcode aktualisieren
• Konfigurationsargument ist case-sensitiv → ./build.sh (Debug) oder ./build.sh Release

Was kann es?

„Baue das Xcode-Projekt und behebe alle Fehler" · „Spiel meine Workout-Playlist in Musik" · „Mach ein Foto mit Photo Booth" · „Schick Mama eine iMessage, dass ich um 6 zu Hause bin" · „Öffne Safari und such nach Flügen nach Tokio" · „Teile diese Klasse in kleinere Dateien auf" · „Welche Kalendertermine habe ich heute?"

Tipp einfach, was du willst. Agent! findet heraus wie und setzt es um.

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Hauptfunktionen

• 🧠 Selbstprüfende Aufgabenschleife — denkt, führt aus, beobachtet Ergebnisse, korrigiert sich selbst. Eine Aufgabe kann sich nicht als erledigt erklären, bis die goal_state-Kriterien mit Beweisen markiert sind; ein optionaler Kritiker prüft zuerst den Diff.

• 🛠 Agentisches Coding — liest Codebasen, bearbeitet mit String-Replace-Diffs, baut Xcode-Projekte nativ (klickbare Fehler), verwaltet Git, indiziert Repos in eine portable JSONL-Repo-Map. Jede Änderung wird gesichert — Ein-Klick-Rollback oder rewind_task für die ganze Aufgabe.

• 🖥 Desktop-Automatisierung — steuert jede Mac-App über die Accessibility-API (AXorcist), elementbasiert mit unscharfem Auto-Retry. Dazu NSAppleScript, JXA und 51 ScriptingBridge-App-Bridges, alle in-process mit TCC.

• 📜 AgentScript — Swift-Dylibs, zur Laufzeit kompiliert und per dlopen in-process mit vollem TCC geladen. Gelöschte Skripte landen im .Trash und sind wiederherstellbar.

• 🛡 Privilegierte Ausführung — Shell als du über einen Launch Agent oder als root über einen Launch Daemon, den du genau einmal genehmigst (SMAppService + XPC). Siehe docs/SECURITY.md, warum SMAppService die Signaturidentität bereits durchsetzt.

• 🎙 Sprache — sag „Agent!" gefolgt von deiner Aufgabe; geräteinterner SFSpeechRecognizer, startet automatisch nach ~2,5 s Stille, läuft in Schleife.

• 📱 iMessage-Fernsteuerung — schreib Agent! next song von deinem iPhone; nur genehmigte Absender. Braucht Vollzugriff auf die Festplatte für chat.db.

• 🌐 Web — eingebaute Safari-Automatisierung (JavaScript + AppleScript); optional Selenium und Playwright MCP für mehrere Browser.

• 🤝 Sub-Agenten — bis zu 3 parallel (6 nur lesend) isolierte Agenten mit Mailbox-Messaging und Modell-Override pro Agent.

• 🧩 MCP — beliebige MCP-Server unter Einstellungen → MCP-Server hinzufügen; Tools erscheinen als mcp_<server>_<tool>. Beispiele (stdio und HTTP):

  {
    "mcpServers": {
      "xcode": {
        "transport": "stdio",
        "command": "xcrun",
        "args": ["mcpbridge"],
        "env": {}
      },
      "HelloWorld": {
        "transport": "stdio",
        "command": "/Users/you/bin/mcp-server-hello",
        "args": [],
        "env": {}
      },
      "DemoHttp": {
        "transport": "http",
        "url": "http://localhost:8085/mcp",
        "headers": {}
      }
    }
  }
  

  HelloWorld und DemoHttp sind die Demo-Server aus AgentMCP; starte zuerst mcp-server-demo-http, damit auf Port 8085 etwas für DemoHttp lauscht.

• 🗂 Tabs, Verlauf, Gedächtnis, Pläne, Skills — jeder Tab hat eigenen Projektordner und eigenes Log; persistentes Nutzergedächtnis; Multi-Plan-Checklisten in jedem Prompt.

• 🔄 Fallback-Kette — automatischer Wechsel zum nächsten konfigurierten Anbieter bei 429/Timeout/Netzwerkfehler.

Sponsoren

Sponsoring

Unternehmen und LLM-Anbieter, die das Projekt unterstützen möchten: siehe docs/SPONSORSHIP.md (Stufen, Platzierungen) und docs/PROVIDER_PROGRAM.md (LLM-Anbieter-Integration), oder direkt über GitHub Sponsors sponsern. Die gesamte Abrechnung läuft über GitHub Sponsors.

🤖 23 LLM-Anbieter

Anbieter	Sponsor	Kosten	Am besten für
A2Agent		Günstig	DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax und Qwen mit einem OpenAI-kompatiblen Schlüssel zu einem Bruchteil der offiziellen Preise
Apple Intelligence		Kostenlos, auf dem Gerät	Triage, Zusammenfassungen, Token-Kompression (Gehirn-Symbol, nicht in der Anbieterauswahl verfügbar)
Claude		Pro Token (API-Key) oder Abo (OAuth)	Lange autonome Aufgaben, Extended Thinking, Prompt-Caching
Codex		ChatGPT-Abo	OpenAI-Modelle über ChatGPT-OAuth — kein API-Key, keine Token-Kosten
DeepSeek		Günstig	Budget-Coding, Cache-Hit-Reporting
Google Gemini		Kostenpflichtig (Free Tier)	Langer Kontext, Vision
Grok (xAI)		Kostenpflichtig	Echtzeit-Informationen
Hugging Face		Variabel	Offene Modelle, serverless oder dedizierte Endpunkte
Lokales Ollama / vLLM / LM Studio		Kostenlos + Hardware	Komplett offline; echtes Kontextfenster pro Modell wird erkannt
Meta Muse		Kostenpflichtig	Muse Spark über die Meta Model API (api.meta.ai), OpenAI-kompatibler LLM_…-Schlüssel
MiniMax		Günstig	1M-Token-Kontext
Mistral / Mistral Vibe		Kostenpflichtig	Open-Weight-Cloud, Code, Agent-Produkt
Ollama (Cloud)		Free Tier	Gehostete offene Modelle
OpenAI		Kostenpflichtig	Allzweck, Tool-Calling, Vision, reasoning_effort
OpenRouter		Kostenpflichtig	200+ Modelle, ein Schlüssel; Claude über Anthropic-Protokoll
OrcaRouter		Kostenpflichtig	190+ Modelle mit einem OpenAI-kompatiblen Schlüssel zum Anbieterpreis; Auto-/Fusion-/Fallback-Routing
Alibaba DashScope		Günstig	Qwen 3.8 über DashScope
Qwen (qwen.ai Token Plan)		Abo	QwenCloud Token Plan (sk-sp--Schlüssel): qwen3.8-max, qwen3.7-plus, GLM-5.2, DeepSeek V4
Qwen Code		Abo	Alibaba Coding Plan (sk-sp--Schlüssel): qwen3-coder-plus, qwen3.7-plus, GLM-5, Kimi K2.5, MiniMax-M2.5
Requesty		Kostenpflichtig	300+ Modelle mit einem OpenAI-kompatiblen Schlüssel; Preise und Fähigkeiten pro Modell
Z.ai / BigModel		Günstig	GLM-5.3 — empfohlener Einstieg

💡 Selbst gehostete Anbieter sind nur im Sinne der API-Gebühren kostenlos — ein brauchbares 30B+-Modell braucht einen M2/M3/M4 Ultra Mac Studio (64–128 GB). Ohne diese Hardware sind die günstigen Cloud-Wege oben deutlich billiger.

Tools

Die kanonischen Namen stammen aus AgentTools.Name.* (Quelle: das AgentTools-Paket). Pro Anbieter lassen sich einzelne Tools ausblenden.

Gruppe	Tools
Core	done · list_tools · search · web_search · fetch · chat · memory · plan · goal_state · restore_tool_result · directory · skill · ask_user · index
Code / Build	file (read/write/edit/diff_apply/undo/list/search/mkdir/…) · git · xcode (build/run/analyze/snippet/code_review/add_file/bump_version/…) · agent_script
Shell	user_shell (Launch Agent) · root_shell (Launch Daemon) · shell (In-Process-Fallback) · batch · multi
macOS-Automatisierung	accessibility (25 elementbasierte Aktionen) · applescript (mit lookup_sdef) · javascript (JXA)
Web	safari · selenium · mcp_playwright_browser_* (optional)
Sub-Agenten	spawn_agent · tell_agent

Vollständige Referenz pro Aktion: docs/TECHNICAL.md.

AgentScript — Swift-Skripte mit vollem TCC

AgentScripts sind einfache Swift-Dateien in ~/Documents/AgentScript/agents/Sources/Scripts/. Agent! kompiliert jede davon per SwiftPM zu einer .dylib (Package.swift listet jedes Skript plus die 51 ScriptingBridge-App-Bridges) und lädt sie per dlopen mit Agent!s eigenen TCC-Freigaben — Bedienungshilfen, Automation, Kalender, Kontakte, Mail, Fotos usw. Das LLM verwaltet sie über agent_script (create / edit / run / delete / restore / pull); ~35 Beispiele liegen im Ordner (Hello, TodayEvents, NowPlaying, CheckMail, CreateDmg, ArchiveXcode, …).

Einstiegspunkt — kein Top-Level-Code, kein exit(); stdout geht zurück ans LLM, der Rückgabewert ist der Exit-Status:

import Foundation
import CalendarBridge   // jedes `import XBridge` wird automatisch verdrahtet — keine Package.swift-Änderung nötig

@_cdecl("script_main")
public func scriptMain() -> Int32 {
    print("Hello from AgentScript! 👋")
    return 0
}

Umgebungsvariablen — wie sie GESETZT werden. Das LLM fasst die Umgebung nie selbst an. Es ruft das Tool auf, und Agent!s ScriptService exportiert die Variablen in den Prozess des Skripts (env["AGENT_PROJECT_FOLDER"] = cwd, env["AGENT_SCRIPT_ARGS"] = arguments in ScriptService+Execution.swift; setenv(...) für die In-Process-Variante). Dieselben zwei Variablen werden in jeden user_shell- / root_shell- / shell-Befehl exportiert.

LLM-Tool-Aufruf                                        Was Agent! ins Skript exportiert
─────────────────────────────────────────────────────  ─────────────────────────────────────────────
agent_script(action:"run", name:"TodayEvents")         AGENT_PROJECT_FOLDER=/Users/du/Documents/GitHub/Agent
                                                       (AGENT_SCRIPT_ARGS ist NICHT gesetzt)

agent_script(action:"run", name:"TodayEvents",         AGENT_PROJECT_FOLDER=/Users/du/Documents/GitHub/Agent
             arguments:"days=3,location=false,json=true")   AGENT_SCRIPT_ARGS="days=3,location=false,json=true"

Variable	Wann gesetzt	Bedeutung
AGENT_PROJECT_FOLDER	Immer	Der Projektordner des aktiven Tabs (oder $HOME, falls keiner). Auch das cwd des Runners wird darauf gesetzt.
AGENT_SCRIPT_ARGS	Nur wenn das LLM arguments:"…" übergibt	Genau der String, den das LLM übergeben hat. Die Beispiele nutzen die Konvention key=value,key=value.

Umgebungsvariablen — wie sie EINGELESEN werden. Im Skript kommen beide aus ProcessInfo.processInfo.environment. Das ist exakt das Parsing-Muster aus Hello.swift / TodayEvents.swift:

import Foundation

@_cdecl("script_main")
public func scriptMain() -> Int32 {
    let env = ProcessInfo.processInfo.environment

    // 1. Projektordner — immer vorhanden; zur Sicherheit auf cwd zurückfallen
    let folder = env["AGENT_PROJECT_FOLDER"] ?? FileManager.default.currentDirectoryPath

    // 2. Argumente — fehlen, sofern das LLM nicht `arguments:"…"` übergeben hat
    let argsString = env["AGENT_SCRIPT_ARGS"] ?? ""

    // 3. Standardwerte, dann "key=value,key=value" parsen
    var daysAhead    = 0
    var showLocation = true
    var outputJSON   = false

    for pair in argsString.split(separator: ",") {
        let parts = pair.split(separator: "=", maxSplits: 1).map { $0.trimmingCharacters(in: .whitespaces) }
        guard parts.count == 2 else { continue }
        switch parts[0] {
        case "days":     daysAhead    = Int(parts[1]) ?? 0
        case "location": showLocation = parts[1].lowercased() == "true"
        case "json":     outputJSON   = parts[1].lowercased() == "true"
        default: break
        }
    }

    print("Projektordner: \(folder)")
    print("days=\(daysAhead) location=\(showLocation) json=\(outputJSON)")
    return 0
}

Beide Variablen sind unabhängig — den Projektordner nie aus AGENT_SCRIPT_ARGS herauslesen. Bash-Äquivalent in user_shell: ls "$AGENT_PROJECT_FOLDER/Sources" (cwd ist bereits dort, kein cd nötig).

Echte AGENT_SCRIPT_ARGS-Konventionen aus den mitgelieferten Skripten (~/Documents/AgentScript/agents/Sources/Scripts/):

Skript	arguments:, die das LLM übergibt	Stil
TodayEvents	days=3,location=false,json=true	key=value,…
CheckMail	unreadOnly=true,inboxCount=true,json=true	key=value,…
ListReminders	completed=false,limit=5	key=value,…
QuitApps	excluded=Xcode,Agent,Terminal	key=value mit Liste
NowPlaying	json=true,artwork=true	key=value,…
ArchiveXcode	/path/to/Project.xcodeproj MyScheme 469UCUB275	positionsbasiert, leerzeichengetrennt (Scheme/Team-ID werden automatisch erkannt, wenn weggelassen)
CreateDmg	--app /path/to/App.app --output /path/out.dmg --name "My App" --compress	Flag-Stil, leerzeichengetrennt, Anführungszeichen werden beachtet

JSON-Eingabe / -Ausgabe — ein SEPARATER Mechanismus, unabhängig von den Umgebungsvariablen. Umgebungsvariablen werden von Agent! in den Prozess exportiert; JSON-Dateien sind einfache Dateien auf der Festplatte, die das Skript selbst mit FileManager / JSONSerialization liest und schreibt. Agent! erzeugt, übergibt oder parst sie nicht. Zwei echte Muster aus den mitgelieferten Skripten:

1. Nur JSON-Eingabe (SendMessage) — gar keine Env-Argumente; das Skript verlangt SendMessage_input.json und gibt 1 zurück, wenn sie fehlt:

// ~/Documents/AgentScript/json/SendMessage_input.json   (vom LLM per file(action:"write") vor dem Lauf geschrieben)
{ "recipient": "Mama", "message": "Um 6 zu Hause", "imagePath": "~/Pictures/Photos Library.photoslibrary/originals/A/IMG_0001.jpeg" }

// ~/Documents/AgentScript/json/SendMessage_output.json  (vom Skript geschrieben)
{ "success": true, "timestamp": "2026-09-03T21:14:02Z", "recipient": "Mama", "message": "Um 6 zu Hause" }
// bei Fehler: { "success": false, "timestamp": "…", "error": "Missing required field: recipient" }

// SendMessage.swift — so liest das Skript die Datei
let inputPath  = "\(NSHomeDirectory())/Documents/AgentScript/json/SendMessage_input.json"
guard let inputData = FileManager.default.contents(atPath: inputPath) else {
    writeOutput(outputPath, success: false, error: "Input file not found: \(inputPath)"); return 1
}
guard let json = try? JSONSerialization.jsonObject(with: inputData) as? [String: Any],
      let recipientHandle = json["recipient"] as? String else { /* … */ return 1 }
let message   = json["message"]   as? String
let imagePath = json["imagePath"] as? String

2. Env-Argumente für Optionen, JSON für strukturierte Ausgabe (TodayEvents, NowPlaying, CheckMail, ListReminders) — Optionen kommen aus AGENT_SCRIPT_ARGS (oder der optionalen <Name>_input.json); bei json=true schreibt das Skript <Name>_output.json zusätzlich zur lesbaren stdout-Ausgabe, die ans LLM zurückgeht:

// agent_script(action:"run", name:"TodayEvents", arguments:"days=3,json=true")
// → ~/Documents/AgentScript/json/TodayEvents_output.json
{ "success": true, "timestamp": "…", "count": 2,
  "events": [ { "summary": "Standup", "calendar": "Work", "startTime": "…", "endTime": "…", "allDay": false, "location": "…" }, … ] }

// agent_script(action:"run", name:"NowPlaying", arguments:"json=true,artwork=true")
// → ~/Documents/AgentScript/json/NowPlaying_output.json
{ "success": true, "playerState": "playing",
  "track": { "name": "…", "artist": "…", "album": "…", "duration": 240 },
  "artwork": { "saved": true, "path": "~/Documents/AgentScript/images/….png", "width": 500, "height": 500 } }

// TodayEvents.swift — so schreibt das Skript die Datei
func writeTodayEventsOutput(_ path: String, success: Bool, error: String? = nil,
                            events: [[String: Any]]? = nil, count: Int? = nil, outputJSON: Bool) {
    guard outputJSON else { return }
    var result: [String: Any] = ["success": success, "timestamp": ISO8601DateFormatter().string(from: Date())]
    if !success, let error { result["error"] = error }
    if success { if let events { result["events"] = events }; if let count { result["count"] = count } }
    try? FileManager.default.createDirectory(atPath: (path as NSString).deletingLastPathComponent, withIntermediateDirectories: true)
    if let out = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: result, options: .prettyPrinted) {
        try? out.write(to: URL(fileURLWithPath: path))
    }
}

Gelöschte Skripte landen in ~/Documents/AgentScript/agents/.Trash/ (agent_script(action:"restore")); action:"pull" holt die Upstream-Version aus dem AgentScripts-Repo.

🔒 Jev — eine zweite Meinung vor Shell-Befehlen

Jev (TypeSafe System One) ist eine optionale Entscheidungsschicht, die Shell-Befehle prüft, bevor Agent! sie ausführt. Sie ergänzt den von dir gewählten LLM-Anbieter — sie ersetzt ihn nie.

• Was sie tut. Jeder Befehl, der die fest verdrahteten Regeln von ShellSafetyService bereits passiert hat, geht an Jev, das bewertet, wie wahrscheinlich er Daten unwiderruflich zerstört. Oberhalb deiner Schwelle wird der Befehl mit Prozentwert und Befehlstext abgelehnt; darunter läuft er.
• Wo sie greift. Auf allen Shell-Pfaden: die In-Process-Shell, der Benutzer-Launch-Agent (user_shell) und der privilegierte Launch Daemon (root_shell).
• Einstellbare Schwelle. Einstellungen → LLM Common Settings → Reject at … % destructive, 0–100 % in 10-%-Schritten. Standard: 70 %.
• Bewusst fail-open. Ohne API-Schlüssel, bei ausgeschaltetem Schalter Consult Jev before tools oder bei einer TypeSafe-Störung gilt „keine Meinung“: Der Befehl läuft weiter und der Fehler wird protokolliert, nie stillschweigend als sicheres Urteil ausgegeben. Wird eine Aufgabe während einer Jev-Prüfung abgebrochen, startet der Befehl nicht.
• Sichtbar. Jede Prüfung protokolliert den Zerstörungsrisiko-Prozentwert, das Urteil erlaubt/abgelehnt, das antwortende Modell sowie Ein-/Ausgabe-Tokens.
• Konfiguration. API-Schlüssel (im Schlüsselbund gespeichert), Modellauswahl mit Katalog-Aktualisierung und der Beratungsschalter liegen in LLM Common Settings. Der Client steckt im mitgelieferten Swift-Paket TypeSafeKit / TypeSafeMiddleware.

Datenschutz & Sicherheit

Deine Dateien, Bildschirminhalte und persönlichen Daten verlassen deinen Mac nie — Cloud-Anbieter sehen nur den Prompt-Text; lokale Anbieter halten alles offline. Jede Aktion wird protokolliert.

Schicht	Was sie tut
Shell Safety Service	Blockiert rm -rf /, rm -rf ~, rm -rf mit nacktem Glob, --no-preserve-root hart — client-seitig und daemon-seitig durchgesetzt. Vom LLM nicht umgehbar.
XPC-Client-Vertrauen	Beide Listener verlangen Code-Signing mit demselben Team, abgeleitet aus der eigenen Signatur der App; Release-Builds lehnen Clients ohne Team ab.
Read-before-edit-Gate	Änderungen an ungelesenen oder extern geänderten Dateien werden verweigert (SHA-256), mit Auto-Read bei Verweigerung.
Datei-Backups + Rewind	Jede Änderung gesichert (1 Woche TTL); Rollback-UI, file(action:"undo") oder aufgabenbezogenes rewind_task.
TCC-In-Process-Routing	AppleScript-/JXA-/screencapture-/Accessibility-Befehle laufen in-process, wo Agent! die TCC-Freigaben hält, nie über die Daemons.
Tool-Ausführungs-Gating	Das LLM kann keine Ergebnisse erfinden — jeder Aufruf läuft durch dispatchTool() und liefert echte Ausgaben. Behauptungen wie „ich habe geklickt/gesucht…" ohne Tool bekommen eine Korrektur injiziert.
Typisierte Fehler + Guards	Jedes fehlgeschlagene Tool-Ergebnis trägt einen Wiederherstellungshinweis; Broken-Record- und Stuck-Guards stupsen an und stoppen dann; Abschluss-Gates begrenzen Verweigerungen auf 3 pro Aufgabe.
Konsolen-Audit-Trail	Jeder Tool-Aufruf und jeder Helper-Befehl wird protokolliert.

Tastaturkürzel & Slash-Befehle

Kürzel	Aktion
Return	Aufgabe starten · ⌘ . / Esc abbrechen
⌘ T / ⌘ W / ⌘ 1–9 / ⌘ ⇧ ←→	Tab neu / schließen / wechseln / vor-zurück
⌘ B / ⌘ D	LLM-Output-Overlay / Chevrons umschalten
⌘ F / ⌘ L / ⌘ V	Log durchsuchen / Log leeren / Bild einfügen
↑ / ↓	Prompt-Verlauf
⌘ ⇧ M / ⌘ ⇧ P	Messages-Monitor / Einstellungen
⌘ ⇧ K L H J U	Alles / LLM-Panel / Prompt-Verlauf / Aufgabenverlauf / Token-Zähler leeren

Slash-Befehle laufen lokal: /clear [log|all|llm|history|tasks|tokens], /memory [show|clear|edit|<text>], /auto ….

Autopilot (/auto)

Führt die Aufgabenschleife in unbeaufsichtigten Zyklen aus (im Haupt-Tab oder in jedem LLM-Tab), bis ein Ziel erreicht ist, ein Zeitbudget abläuft oder du Stopp drückst. Es gibt kein Zyklenlimit und keine Iterationsgrenze pro Zyklus: Ist die Aufgabe eines Zyklus vollständig beendet und das Ziel nicht erreicht, startet der nächste Zyklus automatisch.

Befehl	Was er tut
/auto <goal>	Arbeitet auf das Ziel hin, bis das LLM es als erreicht meldet
/auto 4h <goal>	Ebenso, aber Stopp nach 4 Stunden (30m und 1.5h gehen auch)
/auto	Prüft zuerst das Projekt und fragt dann per ask_user nach dem Ziel
/auto history	Listet frühere Autopilot-Ziele auf
/auto last / /auto #N	Startet das neueste / das N-te Ziel aus dem Verlauf neu
/auto add <folder>	Fügt einen Paritätsordner hinzu: jede Projektänderung wird dorthin gespiegelt
/auto remove <folder>	Entfernt einen Paritätsordner
/auto status / /auto stop	Zeigt die Sitzung / beendet sie nach dem aktuellen Zyklus (sofort, wenn zwischen Zyklen)

Jeder Zyklus ist eine normale Aufgabe; seine Zusammenfassung wird an .agent/autopilot/progress.md angehängt und in den Prompt des nächsten Zyklus übernommen. Das LLM beendet die Sitzung, indem es seine finale Zusammenfassung mit AUTOPILOT: GOAL REACHED beginnt. Zyklen ohne Zusammenfassung (Fehler, Abbrüche) beenden die Sitzung nie, der nächste Zyklus wartet nur länger (15 s, 30 s, 60 s … bis 5 min). /auto-Befehle landen im Prompt-Verlauf (Pfeil hoch), Ziele in der Liste von /auto history. Aktive Sitzungen überstehen App-Neustarts: Beenden (oder ein Absturz) pausiert sie, und beim nächsten Start setzt jede in ihrem Tab mit dem nächsten Zyklus fort.

FAQ

Muss ich programmieren können? Nein — einfaches Deutsch (oder deine Muttersprache). Was kostet es? Die App ist für nichtkommerzielle und private Nutzung kostenlos (PolyForm Noncommercial 1.0.0). Du bezahlst deinen Anbieter; GLM-5.3 über Z.ai/BigModel oder DeepSeek sind für ernsthafte Arbeit am günstigsten. Lokale Modelle sind kostenlos, wenn du die Hardware besitzt. Welchen Mac brauche ich? Apple Silicon oder Intel, macOS 14.6+. Jeder moderne Mac für Cloud-Anbieter; 64 GB+ für lokale 30B-Modelle. Was unterscheidet das von Siri? Siri antwortet. Agent! handelt — Apps, Dateien, Code, System.

Mehr: docs/FAQ.md · Technische Architektur · Vergleiche (vs. Claude Code, Cursor, Cline, OpenClaw) · Sicherheitsmodell

Entstehungsgeschichte

Agent! ist das Ergebnis von drei Jahren Entwicklung agentischer KI-Apps — ANIE, Game Changer, BattleScript, XCF MCP Server and Client, D1F und rund acht originale Swift-Pakete. Das fehlende Puzzlestück war eine intelligente autonome Schleife; sobald sie erreicht war, floss das Beste dieser Projekte in Agent! zusammen. Es hat Videospiele geschrieben (Boss-Man), Apps erstellt, Gedichte per AppleScript in Pages verfasst, Disk-Images erzeugt und an GitHub-Releases angehängt. Wo Claude Code auf ~65 NPM-Pakete von Drittanbietern setzt, ist Agent! zu 100 % nativ, braucht sehr wenig RAM und bringt Xcode-Automatisierung, Swift-Syntax-6.2-Analyse, Accessibility, AppleScript, AgentScript/ScriptingBridge, Safari-Automatisierung und MCP-Unterstützung direkt mit.

Reverse Engineering mit Agent!

Agent! ist auch eine Werkbank für Reverse Engineering. Es liest Disc-Images und ROMs, schreibt die Extraktionswerkzeuge, studiert den dekompilierten Code und baut das Spiel im Browser nach, wobei es seine Arbeit mit den Originaldaten abgleicht. So entstanden vier Rennspiele und ein Kampfspiel:

Spiel	Was Agent! gemacht hat	Spielen
🚕 CrazyTaxi	Three.js-Nachbau von Crazy Taxi (USA) für Sega Dreamcast. Python-Tools holen Strecken, Fahrzeuge, Figuren, Animationen und Audio von deiner eigenen Disc. Der Kollisionscode ist aus der Dekompilierung portiert und gegen die extrahierten Streckendaten geprüft	Eigene Disc nötig
🍄 MarioKart64JS	Mario Kart 64 in Three.js nachgebaut, nicht emuliert. Strecken, Karts, Musik und Stimmen stammen aus dem originalen N64-ROM, mit allen 16 Strecken, Battle-Arenen, 15 Items, HD-Texturen und Online-Spiel	mk64js.gokart.games
🏎️ F1	Formelwagen-Rennen gegen ein KI-Feld auf 18 echten Strecken. Layouts, Höhenprofil und Steilkurven aus echten Fahrzeugpositionen und Telemetrie der OpenF1-API rekonstruiert	f1.gokart.games
🏁 GoKart	Originales Kart-Rennspiel in Godot 4, das die Regeln von Mario Kart 64 nachbildet (Windschatten, Hubraumklassen, Grand-Prix-Wertung, Menüs, Musik), alles aus Code erzeugt, dazu Online-Mehrspieler	gokart.games
🦇 BvS	Batman v Superman, ein 3D-Kampfspiel in Three.js, bei dem jeder Pixel aus Code gezeichnet wird: keine Modelldateien, Texturen oder Audio-Samples	bvs.agentiloop.ai

Keines dieser Repos enthält Spieldaten. CrazyTaxi und MarioKart64JS brauchen deine eigene Kopie des Spiels. Alle sind Fan-Projekte für den privaten und Bildungsgebrauch.

Die Agent!-Familie

Agent! besteht aus einer Reihe begleitender Repos in der Organisation AgentiLoop. News, Downloads und Pressekit gibt es auf 🌐 agentiloop.ai (Quellcode der Website).

Repo	Was es ist
AgentiLoopCLI · AgentiLoopGo	Die Agentenschleife als plattformübergreifende CLIs für macOS, Windows und Linux (Rust · Go)
AgentScripts	Die Swift-Skripte, die Agent! in-process kompiliert und ausführt
AgentTools	Tool-Schemas, System-Prompts und Anbieterverwaltung
AgentLLM	LLM-Anbieter-Protokolle, -Typen und -Registry
AgentMCP	MCP-Client (stdio + HTTP)
AgentAccess	Accessibility-Automatisierung
AgentEventBridges	ScriptingBridge-Protokolle für über 50 Mac-Apps
AgentD1F	Mehrzeilige Diff-Engine
AgentSwift	SwiftSyntax-Codeanalyse
AgentColorSyntax · AgentTerminalNeo	Syntaxhervorhebung · Retro-Terminal-Markdown
AgentAudit	os.log-Audit-Logging

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Mitwirken

Siehe CONTRIBUTING.md — in ~5 Minuten mit ./build.sh aus dem Quellcode bauen, kein Developer-Konto nötig. Pull Requests durchlaufen den CI-Build-&-Test-Workflow. Schau dir die good first issues an.

Lizenz

PolyForm Noncommercial 1.0.0 — kostenlos für nichtkommerzielle und private Nutzung. Kommerzielle Nutzung und kommerzielle Versionen der Software sind ausschließlich AgentiLoop.ai, einem Unternehmen von Logos InkPen LLC, vorbehalten. Für eine kommerzielle Lizenz kontaktiere AgentiLoop.

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⚠️ Rechtlicher Hinweis & Zuschreibung

Markenhinweis

„AgentiLoop Agent! for Mac" ist ein unabhängiges Softwareprojekt und nicht mit Apple Inc. verbunden, von Apple genehmigt, gesponsert oder anderweitig assoziiert. „Apple", „Mac", „Mac mini", „MacBook", „macOS" und verwandte Marken sind Marken von Apple Inc., eingetragen in den USA und anderen Ländern. Alle anderen hier erwähnten Marken, Dienstleistungsmarken und Handelsnamen sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber und werden nur zu Identifikationszwecken verwendet.

„AgentiLoop Agent!" und das AgentiLoop-Agent!-Logo sind Marken von AgentiLoop.ai, einem Unternehmen von Logos InkPen LLC. Die Nutzung dieser Marken erfordert vorherige schriftliche Genehmigung. Die untenstehende PolyForm-Noncommercial-Lizenz gewährt Rechte nur am Quellcode — sie gewährt keine Markenrechte.

Quellcode-Lizenz (PolyForm Noncommercial 1.0.0)

Der Quellcode von „AgentiLoop Agent! for Mac" ist quelloffen einsehbar und unter der PolyForm Noncommercial License 1.0.0 lizenziert. Es steht dir frei, den Quellcode für jeden nichtkommerziellen Zweck zu nutzen, zu kopieren, zu modifizieren und zu verteilen, vorbehaltlich der Bedingungen in der LICENSE-Datei (Beibehaltung des Required Notice sowie einer Kopie der Lizenzbedingungen oder eines Links darauf). Kommerzielle Nutzung und kommerzielle Versionen der Software sind ausschließlich AgentiLoop.ai, einem Unternehmen von Logos InkPen LLC, vorbehalten.

Kompilierte Binärdateien & Releases

Kompilierte Binärdateien, Installationsprogramme, code-signierte Builds und Release-Artefakte, die über die GitHub Releases dieses Projekts, AgentiLoop.ai, oder jeden anderen offiziellen Kanal verteilt werden, sind das urheberrechtlich geschützte Werk von AgentiLoop.ai, einem Unternehmen von Logos InkPen LLC und nicht von der PolyForm-Noncommercial-Lizenz abgedeckt, die den Quellcode regelt. Alle Rechte an den offiziellen Binärdateien — einschließlich des Namens „AgentiLoop Agent!", des Logos, der Code-Signing-Identität und der Developer ID — sind vorbehalten.

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Du bist herzlich eingeladen, deine eigenen Binärdateien aus dem Quellcode für nichtkommerzielle Nutzung unter der PolyForm-Noncommercial-Lizenz zu bauen, solange du nicht den Namen „AgentiLoop Agent!", das Logo oder das Branding zur Identifikation deines Produkts verwendest.

Gewährleistungsausschluss

Diese Software wird „WIE BESEHEN" bereitgestellt, ohne Gewährleistung jeglicher Art, weder ausdrücklich noch stillschweigend, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Gewährleistungen der Marktgängigkeit, der Eignung für einen bestimmten Zweck und der Nichtverletzung von Rechten Dritter. In keinem Fall haften der Autor oder der Urheberrechtsinhaber für Ansprüche, Schäden oder sonstige Haftung, sei es aus einer vertraglichen Handlung, unerlaubter Handlung oder anderweitig, die sich aus der Software oder der Nutzung oder anderen Vorgängen mit der Software ergeben.

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Danke für dein Interesse an AgentiLoop Agent! — einer Anwendung, entwickelt für Mac-mini-, MacBook- und Mac-Studio-Computer, die macOS 14.6 oder neuer auf originaler Mac-Hardware und -Software ausführen.

• Website: https://AgentiLoop.ai
• Github : https://github.com/AgentiLoop/agent

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