2026 OpenHuman Installationsanleitung: Memory Tree, brew/apt/npm und Cloud-Mac-Miete

OpenHuman von TinyHumans AI ist ein agentischer Desktop-Assistent unter GPL-3.0. Die Tauri-Oberfläche, der Desktop-Maskottchen-Modus, native Voice-Pipeline und der Memory Tree unterscheiden ihn von reinen CLI-Gateways wie Hermes oder Kanal-first-Stacks wie OpenClaw. Der Memory Tree canonicalisiert verbundene Datenquellen in Markdown-Chunks mit maximal etwa dreitausend Token, bewertet und faltet sie in hierarchische Summary-Bäume und speichert alles in SQLite auf Ihrer Maschine. Dieselben Chunks landen als .md-Dateien in einem Obsidian-kompatiblen Vault — lokal-first, verschlüsselt, unter Ihrer Kontrolle.

Installationserfolg ist nur die erste Hürde. Nutzer verbinden Gmail, Notion oder Slack und erwarten, dass der Assistent morgens schon den Kalender-Kontext hat, ohne jedes Mal neu zu prompten. Das setzt einen Host voraus, auf dem Auto-Fetch-Loops, SQLite-Dateien und Vault-Verzeichnisse Neustarts und OS-Updates überstehen. Ein Entwickler-MacBook eignet sich für die Schritte unten; produktiver Hintergrundbetrieb auf einem schlafenden Laptop nicht. Teams, die Memory Tree über Wochen aufbauen, migrieren typischerweise auf einen dedizierten Cloud-Mac, sobald der Pilot Wert beweist.

OpenHuman nutzt standardmäßig verwaltete Dienste für Anmeldung, Modell-Routing und Composio-OAuth. Sie können mit eigenen Modellen, Ollama auf Loopback oder direktem Composio-Modus arbeiten — dokumentiert in der Upstream-Doku. Wählen Sie vor der Installation, ob Sie Cloud-API-first oder lokale KI-first fahren, damit Sie local_ai in einer Sitzung korrekt setzen können.

Die meisten OpenHuman-Tickets sind keine defekten Installer. Es sind Host-Mismatch, zu wenig RAM für parallele Auto-Fetch-Jobs oder Memory-Tree-Dateien auf ephemeralen Volumes. Die Tabelle ordnet Plattform-Erwartungen dem zu, was OpenHuman für einen dauerhaft wachsenden Memory Tree braucht.

• RAM-Planung: Leichtgewichtiger Betrieb mit Cloud-Modell-Routing und wenigen Integrationen läuft auf 4 GB RAM. Memory Tree mit Auto-Fetch, TokenJuice-Kompression und optionalem Ollama 7B/8B profitiert von 16 GB RAM oder mehr. Paralleles 13B plus Desktop-GUI auf einem geteilten Knoten erfordert 24 GB oder zeitliche Trennung gegen OpenClaw.
• Node für Quellcode: Mitwirkende brauchen Node.js 24+, pnpm 10.10.0, Rust 1.93.0 und Desktop-Build-Prerequisites. Produktions-Installs sollten native Pakete (brew/apt) bevorzugen, nicht npm-Builds auf jedem Reboot.
• Dedizierter Unix-User: OpenHuman unter einem Nicht-Root-Konto mit festem Home betreiben. Memory-Tree-SQLite und Vault mit root oder geteilten Logins zu mischen, erschwert Backup und OAuth-Token-Berechtigungen.
• Disk-Layout: Getrennten Platz für SQLite-Memory, Obsidian-Vault und Logs planen. Ein 15-GB-Root-Volume füllt sich schnell, sobald Auto-Fetch wochenlang Gmail- und Notion-Chunks einzieht.
• GPL-3.0-Hinweis: OpenHuman steht unter GPL-3.0. Interne Piloten auf gemietetem Knoten sind üblich; bei Weiterverbreitung oder Netzwerk-Nutzung des Binaries Compliance prüfen — anders als MIT bei Hermes oder OpenClaw.

Prüfen Sie nach der Installation, dass der Assistent startet und der Config-Pfad auf persistentem Disk liegt, bevor Sie zehn OAuth-Integrationen anbinden. Umgebungs-Drift vorab zu beheben, spart Stunden SQLite-Wiederherstellung.

Upstream empfiehlt native Paketpfade mit OS-Signaturkette. Das curl-Skript ist alternativ, aber ohne separate Integritätsprüfung. Auf einem NUKCLOUD Cloud-Mac per SSH folgen Sie diesen sechs Schritten in Reihenfolge.

1. 01
   Host vorbereiten: Unter macOS Xcode Command Line Tools bestätigen. Auf Ubuntu sudo apt-get install -y gnupg2 curl ca-certificates. Dedizierten User wie openhuman mit Home auf persistentem Disk anlegen.
2. 02
   Bevorzugter Pfad wählen: macOS via Homebrew-Tap, Linux via signiertes apt-Repo, oder für Entwickler npm/pnpm aus geklontem Repository. Produktion: brew oder apt, nicht nightly npm.
3. 03
   Binary prüfen: App unter macOS starten oder openhuman --version falls CLI verfügbar. PATH und Gatekeeper-Prompts für unsignierte Artefakte beachten.
4. 04
   Erstes GUI via VNC: Auf Cloud-Mac VNC verbinden, Onboarding-Wizard durchlaufen, Account oder lokaler Modus wählen.
5. 05
   Config-Verzeichnis notieren: Pfad zu config.toml und Memory-Tree-Store aus Wizard oder Doku festhalten — Basis für Backups.
6. 06
   Baseline-Snapshot: macOS-Minor-Version, Config-Baum tarbieren, bevor OAuth und Auto-Fetch starten.

brew tap tinyhumansai/core
brew install openhuman

curl -fsSL https://tinyhumansai.github.io/openhuman/apt/KEY.gpg \
  | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/openhuman.gpg
echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/openhuman.gpg arch=amd64] \
  https://tinyhumansai.github.io/openhuman/apt stable main" \
  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/openhuman.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y openhuman

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash

git clone https://github.com/tinyhumansai/openhuman.git
cd openhuman
git submodule update --init --recursive
pnpm install
pnpm --filter openhuman-app dev:app

SKU und RAM vor dem Install auf der Preisseite wählen, Instanz über Bestellen öffnen. Für 16-GB-Produktion mit Memory Tree plus Ollama 8B reicht die Baseline-SKU; 13B parallel zu OpenClaw erfordert Upsizing vor dem ersten ollama pull.

Lokale KI ist standardmäßig deaktiviert. Aktivieren Sie sie explizit in config.toml (Pfad laut Wizard oder Doku), wenn Ollama auf demselben Host läuft — typisch auf gemietetem Mac Mini M4 mit Loopback-Inferenz.

local_ai.runtime_enabled = true
local_ai.opt_in_confirmed = true

Ollama-Endpunkt: In den Einstellungen http://127.0.0.1:11434 setzen, Modell-Tag passend zu RAM wählen — 7B/8B auf 16 GB, größere Tags nur mit mehr Unified Memory. OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 verhindert Cold-Start-Latenz bei Auto-Fetch-Bursts.

Memory Tree: Der Baum wächst mit jeder Integration und jedem zwanzig-Minuten-Auto-Fetch-Zyklus. SQLite und Vault-Verzeichnis müssen auf demselben persistenten Volume liegen. Optional memory.backend = "agentmemory" für Anbindung an externen agentmemory-Store — nützlich, wenn Sie bereits agentmemory mit anderen Coding-Agenten teilen.

Smoke-Test: Eine Integration verbinden, einen Sync-Zyklus abwarten, dann in neuer Sitzung nach einem Fakt fragen, der nur aus der Integration stammen kann. Schlägt Recall nach kontrolliertem Reboot fehl, Disk-Persistenz und Config-Pfad fixen, bevor weitere OAuth-Flows kommen.

Nach Bearbeitung von config.toml Assistent neu starten und prüfen, dass TokenJuice-Kompression in Logs sichtbar bleibt — das signalisiert, dass Tool-Output vor dem LLM-Aufruf korrekt komprimiert wird.

OpenHuman ist UI-first. SSH allein reicht für Ersteinrichtung auf headless Cloud-Macs nicht — VNC oder Screen Sharing ist Pflicht für den Wizard, OAuth-Browser-Flows und Maskottchen-Test.

VNC-Flow: Vom Provider-Panel VNC öffnen, OpenHuman starten, Gmail / Notion / Slack verbinden, Ollama-Endpunkt in Einstellungen setzen. VNC-Zugriff auf VPN oder IP-Allowlist beschränken; OAuth-Tokens liegen lokal verschlüsselt, aber der Bildschirm zeigt sensible Inhalte.

Ollama zuerst: Vor OpenHuman-Local-AI brew install ollama, Modelle pullen, ollama serve validieren mit curl localhost:11434/api/tags. Reihenfolge aus dem OpenClaw-OpenHuman-Guide übernehmen, wenn beide Stacks auf einem Knoten laufen.

macOS-Persistenz: OpenHuman als Login-Item oder LaunchAgent registrieren, damit Auto-Fetch nach Reboot weiterläuft. WorkingDirectory auf Home des dedizierten Users setzen. Nach Reboot VNC-Check: Memory-Tree-Größe und letzter Sync-Zeitstempel müssen konsistent sein.

Backup-Rhythmus: Wöchentliche Tarballs von Config-Verzeichnis, SQLite-Memory und Vault auf verschlüsseltes Object Storage. Während des Piloten keine Disk-Snapshots ohne Backup — ein revertierter Snapshot löscht Wochen Memory Tree ohne Warnung.

Instanz-ID und Backup-Policy in der Konsole festhalten. Bei Betriebsfragen die Hilfe; für parallele Telegram-Gateways die Hermes-Installationsanleitung auf separatem User oder Host fahren, um RAM-Konflikte mit Ollama zu vermeiden.

OpenHuman braucht macOS-Desktop und persistenten SQLite-Speicher — Linux-VPS decken apt-Install ab, ersetzen aber nicht die Tauri-Erfahrung. Heim-Mac-minis funktionieren mit Disziplin bei Strom und VNC; Enterprise-Teams mieten Cloud-Mac, wenn Memory Tree über Monate wachsen soll ohne Laptop-Babysitting.

Hybrid-Stacks sind verbreitet: Hermes oder OpenClaw nach außen, OpenHuman innen für Desktop-Gedächtnis. Getrennte Unix-Accounts, getrennte Ollama-Modelle nach RAM budgetieren, GPL- und MIT-Lizenzen in Compliance-Docs trennen. Nach erfolgreichem Pilot RAM skalieren über Bestellen, ohne OAuth erneut zu verifizieren, solange Vault-Pfade stabil bleiben.