codename goose

goose kommt in drei Formen aus demselben Projekt. Es gibt eine native Desktop-App für macOS, Linux und Windows, ein vollständiges Kommandozeilenwerkzeug für Terminal- und CI-Abläufe und eine API, um den Agenten in eigene Software einzubauen. Alles ist in Rust geschrieben, was ihn schnell und portabel hält statt zu einer eingepackten Web-App zu machen. Sie wählen die Oberfläche, die zu Ihrer Arbeitsweise passt, und dieselben Sitzungen und Einstellungen begleiten Sie.

goose bindet Sie nicht an ein Modell. Es arbeitet mit mehr als 15 Anbietern, darunter Anthropic, OpenAI, Google, Azure, Bedrock und OpenRouter, dazu lokale Modelle über Ollama. Über das Agent Client Protocol läuft es auch mit einem Claude-, ChatGPT- oder Gemini-Abo, das Sie schon zahlen, sodass Sie nicht immer einen separaten API-Schlüssel brauchen. In der Praxis wechseln Sie das Modell, wenn eines eine Aufgabe besser löst oder eine günstigere Option sinnvoll ist.

goose gehörte zu den ersten, die das Model Context Protocol übernahmen, den offenen Standard, der Agenten mit Werkzeugen und Daten verbindet. Daraus entstand eine der umfangreichsten Erweiterungsbibliotheken, mit über 70 dokumentierten MCP-Erweiterungen und einer wachsenden Liste. Sie verbinden GitHub, Google Drive, einen Browser, eine Datenbank oder Ihre IDE und schreiben eine eigene, wenn nichts Fertiges passt. Erweiterungen machen goose von einem Chat-Fenster zu etwas, das wirklich an Ihre Werkzeuge kommt.

Ein Rezept hält einen Arbeitsablauf als portable YAML-Datei fest. Sie beschreiben die Anweisungen, die Erweiterungen, die Parameter und Unterrezepte und teilen es dann mit dem Team oder lassen es in der CI laufen. Genau das macht goose wiederholbar statt zu einem einmaligen Chat: Dasselbe Rezept erzeugt jedes Mal dieselben Schritte. Es passt auch gut zur Einarbeitung, weil ein Kollege genau den Ablauf nachfahren kann, den Sie gebaut haben.

goose kann unabhängige Subagenten starten, die Aufgaben parallel bearbeiten, etwa ein Code-Review, eine Recherche-Runde oder die Verarbeitung von Dateien. Jeder kümmert sich um seinen Teil, während das Hauptgespräch sauber bleibt. Bei großen Aufträgen ordnet das den Kontext und lässt verschiedene Teile einer Aufgabe gleichzeitig laufen statt in einem einzigen langen Strang.

Weil der Agent auf Ihrer Maschine läuft, bringt goose Mittel mit, ihn im Rahmen zu halten. Dazu gehören Erkennung von Prompt-Injection, Berechtigungskontrollen für Werkzeuge, ein Sandbox-Modus und ein Gegenprüfer, der auf unsichere Aktionen achtet. Sie können außerdem Zugriffskontrollen setzen, damit der Agent vor dem Handeln fragt, statt eigenständig zu arbeiten. Da der Quellcode unter Apache 2.0 offen ist, können Sie nachsehen, wie diese Schutzmechanismen funktionieren.