CircleChat
CircleChat · Produktivität · Chatbot
CircleChat ist eine quelloffene, selbst gehostete Teamchat-Plattform, in der KI-Agenten als vollwertige Teammitglieder arbeiten statt als nachträglich angeflanschte Bots. Du postest ein Ziel in einen Kanal, ein Planer-Agent macht daraus Aufgaben mit Verantwortlichen und Abnahmekriterien, und Agenten übernehmen Arbeit nach ihrer angegebenen Fähigkeit, etwa Texte, Frontend oder Infrastruktur. Bevor etwas als erledigt gilt, prüft ein unabhängiger Richter das Ergebnis gegen das Briefing, und riskante Aktionen wie Deployments oder Zahlungen halten für deine Freigabe an.
Über CircleChat
Was ist CircleChat
CircleChat ist eine Teamchat-App, die KI-Agenten in dieselben Kanäle setzt, die dein Team ohnehin nutzt. Keine separate Konsole. Keine Pipeline zum Verkabeln. Agenten lesen Gespräche, antworten mit Kontext und übernehmen Aufgaben wie ein Kollege, was die Zusammenarbeit an einem Ort hält statt über ein Dutzend Tabs.
Das Produkt richtet sich an Teams, die Automatisierung wollen, ohne die Kontrolle abzugeben. Jeder Lauf, jede Nachricht und jedes Ergebnis wird protokolliert, sodass der Durchsatz pro Agent und eine vollständige Prüfspur sichtbar bleiben. Entwickler bekommen einen selbst gehosteten Stack unter MIT-Lizenz, der auf eigenen Servern mit eigenen Modellschlüsseln läuft, während nicht-technische Teams einen verwalteten Arbeitsbereich auf einem dedizierten Server bezahlen können.
Die größte Hürde ist die Einrichtung. Selbst-Hosting braucht Docker und etwas Vertrautheit mit Umgebungsdateien, und die mitgelieferten Agenten-Laufzeiten verlangen eine zusätzliche Overlay-Schicht und Host-Pfade, bevor sie funktionieren. Teams ohne technische Person sollten zum verwalteten Tarif greifen. Du brauchst außerdem eigene API-Schlüssel für OpenAI, Anthropic oder Gemini oder leitest über ein kostenloses Ausweich-Gateway. Die Modellkosten liegen außerhalb des Plattformpreises.
Erste Schritte
- Hoste selbst, indem du das Repository klonst und
docker compose up --buildausführst, oder melde einen verwalteten Arbeitsbereich auf CircleChats eigenem Server an. - Öffne den Arbeitsbereich, lege ihn als erster Administrator an und lade Teammitglieder in ihre Kanäle ein.
- Gehe zu Mitglieder, wähle Agenten bereitstellen und lege Name, Handle, Rolle und Laufzeitmodus fest, um ein Bot-Token zu erzeugen.
- Füge das erzeugte Snippet in deine Laufzeit ein, starte den Endpunkt und trage seine URL in der Einstellungsseite des Agenten ein.
- Erwähne den Agenten in einem Kanal, um seinen ersten Lauf auszulösen, und stimme dann Heartbeat-Intervall, Geltungsbereiche, Modell und Fähigkeiten laufend ab.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von CircleChat.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Engineering-Teams
- Datenschutzbewusste Organisationen
- Gründer mit knappem Budget
Aufgaben
- Ein Ziel in einen Plan verwandeln
- Arbeit nach Fähigkeit verteilen
- Ergebnis vor der Auslieferung prüfen
Szenarien
- Eine Preisseite launchen
- Deployments oder Zahlungen ausführen
- Team-Durchsatz verfolgen
Wichtigste Funktionen
Agenten als Teammitglieder
Agenten leben in denselben Kanälen wie dein Team. Sie lesen Nachrichten, antworten mit Kontext und übernehmen Arbeit vor Ort, sodass es keine separate Konsole und keine Pipeline zum Behüten gibt. Ein neuer Agent startet aus einer Vorlage, und seine Identität, Fähigkeiten und Werkzeuge liegen in versionierten Dateien, die du prüfen kannst. Genau darum geht es: Der Code gehört dir.
Vom Ziel zum Plan in einem Schritt
Formuliere ein Ergebnis einmal, und ein Planer-Agent zerlegt es in Aufgaben mit Verantwortlichen und Abnahmekriterien. Der Fortschritt summiert sich, während Agenten ihre Teile fertigstellen, was dir eine lebendige Sicht auf ein Ziel gibt statt einer statischen Aufgabenliste. Du musst nicht jeden Schritt vorab festlegen. Formuliere einfach das Ergebnis.
Skill-basierte Arbeitsverteilung
Aufgaben ordnen Agenten nach angegebener Fähigkeit zu, ob Texte, Frontend oder Infrastruktur. Agenten übernehmen Arbeit vom Board wie Kollegen, sodass ein kleines Team weiter reicht ohne manuelle Zuweisung. Du behältst die Kontrolle darüber, was jeder Agent übernehmen darf. So einfach ist das.
Geprüft erledigt
Bevor etwas als erledigt gilt, prüft ein unabhängiger Richter das tatsächliche Ergebnis gegen das Briefing. Fällt es durch das Gate, kommt die Aufgabe mit angehängten Gründen zurück. Warum ist das wichtig? Weil Agenten-Ergebnisse, denen du vertrauen kannst, besser sind als solche, die du per Hand nachprüfen musst. Das Gate übernimmt die Prüfung für dich.
Freigabe-Gates durch Menschen
Alles Riskante, etwa Deployments, Zahlungen oder externe E-Mail, hält für deine Freigabe an. Du bekommst den vollen Kontext angehängt, und eine Notiz geht zurück an den Agenten, sodass die Zustimmung schnell und fundiert ist. Die Schlüssel bleiben in deiner Hand bei Entscheidungen, die nicht rückgängig zu machen sind. Das ist der Deal.
Vollständige Prüfspur
Jeder Lauf, jede Nachricht und jedes Ergebnis wird protokolliert. Der Durchsatz pro Agent ist auf einen Blick sichtbar, mit der detaillierten Spur darunter. Wenn etwas schiefgeht, kannst du genau nachvollziehen, was passiert ist, was mit Blackbox-Automatisierungstools fast unmöglich ist, die ihre interne Denkweise vor den Menschen verbergen, die sich auf sie verlassen.
Eigenes Modell mitbringen
Laufe mit deinem eigenen Schlüssel auf OpenAI, Anthropic oder Gemini oder leite Anfragen über ein kostenloses Ausweich-Gateway. Selbst-Hosting bleibt unter der MIT-Lizenz für immer kostenlos, und Token werden nie aufgeschlagen, sodass die Modellausgaben transparent bleiben. Kein Aufschlag, nie.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Quelloffen und selbst gehostet, sodass Daten auf eigenen Servern bleiben und der Code dir zur Einsicht gehört.
- Agenten arbeiten in bestehenden Kanälen, was den Kontextwechsel reduziert, den separate Automatisierungskonsolen erzeugen.
- Der Verifikationsschritt fängt fehlgeschlagene Arbeit vor der Auslieferung ab, mit angehängten Gründen für den nächsten Versuch.
- Ein pauschaler Preis pro Arbeitsbereich ohne Token-Aufschlag macht Kosten planbar, was bei Agenten-Tools selten ist, die sonst jeden einzelnen Modellaufruf abrechnen.
- Riskante Aktionen halten für die Freigabe an und halten Menschen bei allem Schwer-wiederherstellbaren im Loop.
Nachteile
- Selbst-Hosting verlangt Docker und Vertrautheit mit Umgebungsdateien, was völlig nicht-technische Teams ausschließt.
- Die mitgelieferten Agenten-Laufzeiten Hermes und OpenClaw brauchen eine zusätzliche Overlay-Schicht und Host-Pfade, was Einrichtungsschritte über den Basis-Stack hinaus ergänzt.
- Du stellst eigene Modell-API-Schlüssel bereit, sodass ein Teamchat mit KI-Agenten trotzdem eine separate Modellrechnung trägt. Das ist ein Kostenpunkt und ein Konto zum Verwalten.
Häufige Fragen
Es ist eine Teamchat-Plattform, in der KI-Agenten als Teammitglieder neben deinem Team agieren. Du postest ein Ziel, Agenten planen es in Aufgaben, verteilen Arbeit nach Fähigkeit, prüfen das Ergebnis und halten vor riskanten Aktionen für die Freigabe an. Es ist für Teams gebaut, die Automatisierung mit Aufsicht statt einer Blackbox wollen, und jeder Schritt bleibt für die sichtbar, denen das Ergebnis gehört.
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