ClawManager ist eine Kubernetes-native Control Plane fuer die Verwaltung von AI-Agent-Instanzen mit kontrolliertem AI-Zugriff, Runtime-Orchestrierung und wiederverwendbaren Ressourcen ueber mehrere Agent-Runtimes hinweg.
Ein schneller Blick auf Agent-Provisionierung, Skill-Verwaltung und -Scanning sowie AI-Gateway-Governance.
## Neuigkeiten
Wichtige aktuelle Produkt- und Dokumentations-Updates.
- [2026-04-08] Skill-Verwaltung und Skill-Scanning wurden der Plattform hinzugefuegt. Details siehe [Merged PR #52](https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager/pull/52).
- [2026-03-26] Die AI-Gateway-Dokumentation wurde erweitert und deckt nun Modell-Governance, Audit und Trace, Kostenrechnung sowie Risikokontrolle genauer ab. Siehe [AI Gateway Guide](./docs/aigateway.md).
- [2026-03-20] ClawManager hat sich zu einer breiteren Control Plane fuer AI-Agent-Workspaces entwickelt, mit staerkerer Runtime-Steuerung, wiederverwendbaren Ressourcen und Security-Scanning-Workflows.
> Wenn ClawManager fuer dein Team nuetzlich ist, gib dem Projekt gerne einen Star, damit mehr Nutzer und Entwickler es entdecken.
## Produktueberblick
ClawManager bringt den Betrieb von AI-Agent-Instanzen auf Kubernetes und legt darauf drei hoeherwertige Control Planes. Teams koennen damit AI-Zugriff steuern, Runtime-Verhalten ueber Agents orchestrieren und Workspace-Faehigkeiten ueber scanbare und wiederverwendbare channel- und skill-Ressourcen bereitstellen.
Es eignet sich besonders fuer:
- Plattformteams, die AI-Agent-Instanzen fuer mehrere Nutzer betreiben
- Betriebsteams, die Runtime-Sichtbarkeit, Command-Dispatch und Desired-State-Kontrolle benoetigen
- Entwicklungsteams, die Agent-Workspaces ueber wiederverwendbare Ressourcen statt ueber manuelle Konfiguration bereitstellen wollen
## Erste Schritte
ClawManager bietet jetzt klarere Einstiegspfade sowohl fuer Standard-Kubernetes als auch fuer leichtere Cluster-Setups. Zum Evaluieren der Plattform ist es am sinnvollsten, zuerst den passenden Deployment-Pfad fuer die eigene Umgebung zu waehlen und danach dem First-Use-Flow zu folgen.
- Standard-Kubernetes-Deployment: [deployments/k8s/clawmanager.yaml](./deployments/k8s/clawmanager.yaml)
- K3s / leichtgewichtiges Deployment: [deployments/k3s/clawmanager.yaml](./deployments/k3s/clawmanager.yaml)
- First-Login- und Schnellstart-Ablauf: [Benutzerhandbuch](./docs/use_guide_de.md)
- Deployment-Hinweise und Architekturkontext: [Deployment Guide (English)](./docs/deployment.md)
## Drei Control Planes
### AI Gateway
AI Gateway ist die Governance-Ebene fuer Modellzugriffe in ClawManager. Es stellt verwalteten Agent-Runtimes einen einheitlichen OpenAI-kompatiblen Einstiegspunkt bereit und legt Richtlinien-, Audit- und Kostenkontrollen ueber die Upstream-Provider.
- Einheitlicher Einstiegspunkt fuer Modell-Traffic
- Sichere Modell-Routing-Logik und policy-gesteuerte Modellauswahl
- End-to-End-Audit- und Trace-Aufzeichnungen
- Integrierte Kostenrechnung und Nutzungsanalyse
- Regeln fuer Risikokontrolle mit Block- oder Umleitungslogik
Siehe [AI Gateway Guide (English)](./docs/aigateway.md).
### Agent Control Plane
Agent Control Plane ist die Runtime-Orchestrierungsschicht fuer verwaltete AI-Agent-Instanzen. Jede Instanz wird damit zu einer verwalteten Runtime, die sich registrieren, Status melden, Commands empfangen und sich am Desired State der Plattform ausrichten kann.
- Agent-Registrierung mit sicherem Bootstrap und Session-Lifecycle
- Heartbeat-basierte Runtime-Status- und Health-Reports
- Desired-State-Synchronisierung zwischen Control Plane und Instanz
- Command-Dispatch fuer Start, Stop, Konfigurationsanwendung, Health Checks und Skill-Operationen
- Sichtbarkeit pro Instanz fuer Agent-Status, channel, skill und Command-Historie
Siehe [Agent Control Plane Guide (English)](./docs/agent-control-plane.md).
### Ressourcenverwaltung
Ressourcenverwaltung ist die wiederverwendbare Asset-Schicht fuer AI-Agent-Workspaces. Teams koennen channel und skill vorbereiten, zu bundles zusammensetzen, in Instanzen injizieren und Security-Reviews direkt in diesen Ablauf integrieren.
- `Channel`-Verwaltung fuer Workspace-Konnektivitaet und Integrationsvorlagen
- `Skill`-Verwaltung fuer wiederverwendbare Faehigkeitspakete
- `Skill Scanner`-Workflows fuer Risikoanalyse und Scan-Jobs
- Bundle-basierte Ressourcenzusammenstellung fuer reproduzierbare Setups
- Injection-Snapshots zur Nachverfolgung der tatsaechlich angewendeten Inhalte
Siehe [Resource Management Guide (English)](./docs/resource-management.md) und [Security / Skill Scanner Guide (English)](./docs/security-skill-scanner.md).
## Produktgalerie
ClawManager ist so gestaltet, dass Administration, Zugriff und AI-Governance nicht wie getrennte Werkzeuge wirken, sondern wie eine zusammenhaengende Produkterfahrung.
### Admin Console
Die Admin-Konsole vereint Nutzer, Quotas, Runtime-Operationen, Security-Kontrollen und plattformweite Richtlinien in einer Oberflaeche. Sie ist die zentrale Arbeitsflaeche fuer Teams, die AI-Agent-Infrastruktur im grossen Massstab betreiben.
### Portal Access
Das Portal bietet Nutzern einen klaren Einstiegspunkt in ihre Workspaces. Der Zugriff erfolgt browserbasiert, waehrend Runtime-Zustand und Plattformsicht erhalten bleiben, ohne dass Infrastrukturdetails direkt exponiert werden.
### AI Gateway
AI Gateway integriert Modell-Governance direkt in die Workspace-Erfahrung. Audit-Trails, Kostentransparenz und risikobasiertes Routing machen AI-Nutzung zu einem Teil der Plattform statt zu einer losen Einzelintegration.
## So funktioniert es
1. Administratoren definieren Governance-Richtlinien und wiederverwendbare Ressourcen.
2. Nutzer erstellen oder betreten verwaltete AI-Agent-Workspaces auf Kubernetes.
3. Agents verbinden sich mit der Control Plane und melden Runtime-Zustaende.
4. Channel, skill und bundle werden kompiliert und auf Instanzen angewendet.
5. AI-Traffic fliesst ueber das AI Gateway und erhaelt Audit-, Risiko- und Kostenkontrollen.
## Entwicklerueberblick
ClawManager ist eine Kubernetes-native Plattform mit React-Frontend, Go-Backend, MySQL fuer Zustandsdaten sowie Integrationen wie `skill-scanner` und Object Storage. Die Codebasis ist nach Produktsubsystemen organisiert, daher ist der schnellste Einstieg, mit dem passenden Guide zu beginnen und danach in den Code zu gehen.
- Frontend fuer Admin- und Nutzeroberflaechen unter `frontend/`
- Backend-Services, Handler, Repositorys und Migrationen unter `backend/`
- Deployment-Assets unter `deployments/`
- Produktdokumentation und Medien unter `docs/`
Siehe [Developer Guide (English)](./docs/developer-guide.md).
## Dokumentation
- [Benutzerhandbuch](./docs/use_guide_de.md)
- [Deployment Guide (English)](./docs/deployment.md)
- [Admin and User Guide (English)](./docs/admin-user-guide.md)
- [Agent Control Plane Guide (English)](./docs/agent-control-plane.md)
- [AI Gateway Guide (English)](./docs/aigateway.md)
- [Security / Skill Scanner Guide (English)](./docs/security-skill-scanner.md)
- [Resource Management Guide (English)](./docs/resource-management.md)
- [Developer Guide (English)](./docs/developer-guide.md)
## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der MIT License.
## Open Source
Issues und Pull Requests sind willkommen.
## Star History
