Beobachtetes Signal · 28. Aug. 2026 · Technical Release · Quelle: Aakash Gupta · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
Aufbau eines Company Operating Systems mit Hermes und OpenClaw
Ein praxisorientierter Leitfaden und Interview veranschaulichen den Aufbau eines Company Operating Systems (Company OS) auf Basis der OpenClaw-Runtime und des Hermes-Agenten für automatisierte Skill-Generierung sowie Self-Improvement. Mikhail Shcheglov, CPO bei OLX Uzbekistan, betreibt ein solches System seit fünf Monaten im Produktiveinsatz und hat das strukturelle Framework des Agenten als Open-Source auf GitHub bereitgestellt. Die Architektur umfasst einen fünfstufigen Entwicklungsprozess, die Steuerungsmetrik „Product Context Coverage“ sowie ein dreistufiges Speicherkonzept aus Roh-Transkripten, Vektoren und einem Knowledge Graph. Ergänzt durch spezifische Prompts und Konfigurationsdateien (wie USER.md, MEMORY.md und SOUL.md) ermöglicht das Setup den produktionsreifen Betrieb eines Company OS über Messaging-Schnittstellen wie Slack und Telegram. Dies optimiert den unternehmensweiten Informationsfluss und interne Produktmanagement-Workflows erheblich.
Die Bereitstellung als Open-Source bietet Produkt- und KI-Teams wertvolle Vorlagen für interne Agentic-Workflows, bleibt jedoch auf betriebliche Produktivitätstools beschränkt und verändert Kerninfrastrukturen im AdTech-Bereich nicht direkt.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Mikhail Shcheglov, CPO bei OLX Uzbekistan, betreibt ein Company OS seit fünf Monaten im Produktiveinsatz.
- Das Grundgerüst des Agenten wurde auf GitHub als Open-Source-Projekt veröffentlicht: https://github.com/mshcheglov1-ux/corporate-waters-ai-agent.
- OpenClaw fungiert als Basis-Runtime (inklusive Slack-/Telegram-Gateways, Scheduler und persistenter Identität), während Hermes die Skill-Generierung und das Self-Improvement steuert.
- Das System nutzt die Metrik „Product Context Coverage“ und eine dreistufige Speicherarchitektur: Roh-Transkripte (Layer 3), Vektoren (Layer 2) und Knowledge Graph (Layer 1).
Verknüpfte Unternehmen
8 verknüpfte Unternehmen“Bolt.new - Ship AI-powered products 10x faster...”
“Customer.io - Send smarter messages using your product data...”
“Mikhail open-sourced the structural skeleton of the agent that runs his working life at OLX. (https://github.com/mshcheglov1-ux/corporate-wa...”
“OpenClaw is the base runtime because it comes with everything out of the box: Slack and Telegram gateways, scheduler, persistent identity...”
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Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Entwicklung eines Team-OS mit Claude Code
Aakash Gupta und Hannah Stulberg veröffentlichten am 8. Mai 2026 einen Substack-Leitfaden zur Erstellung eines gemeinsamen „Team OS“ mittels Claude Code. Die Autoren analysieren Praxisbeispiele von DoorDash, Pendo, Google und einem unabhängigen Entwickler, die alle eine dreischichtige Architektur nutzen: ein durchsuchbares Markdown-Repository als gemeinsamer Kontext, agentenzugänglicher Wissensspeicher sowie natürlichsprachliche Abfragemöglichkeiten für Teammitglieder. Der Beitrag zeigt, dass ein solches Team-OS institutionelles Wissen sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten auffindbar macht und Kontextengpässe minimiert. Der vollständige Artikel bietet eine technische Vertiefung, einen vierwöchigen Implementierungsplan, Nutzungsmuster, einen Adoptions-Playbook sowie herunterladbare Starter-Ressourcen für Abonnenten.
Ein Team-OS mit Claude Code für effiziente Workflows entwickeln
Dieser Artikel beschreibt eine praxisorientierte Anleitung für Product Manager, um ein Team Operating System (Team OS) mittels Claude Code und einem geteilten Repository aufzubauen. Er erläutert eine Repository-Architektur – bestehend aus einem Root-Claude-MD, verzeichnisspezifischen CLAUDE.md-Dateien sowie einem .claude/-Ordner für Agents, Commands und Skills –, ein Ownership-Modell sowie eine dreistufige Kontext-Ladestrategie. Letztere unterteilt sich in einen permanent geladenen Root-Kontext, ordnerbezogene Indizes bei Abfragen und bedarfsabhängig geladene Inhalte, wodurch das LLM-Kontextfenster geschont und Halluzinationen reduziert werden. Zudem werden Planungsworkflows, Agent-Orchestrierung, Analytics-Integrationen (wie Snowflake) und Best Practices für den operativen Betrieb behandelt. Vorlagen, Checklisten für Feature-Launches sowie empfohlene Daily Prompts runden den Leitfaden ab.
Hermes positioniert sich als Agent-Runtime der nächsten Generation
Eine Entwickleranalyse vergleicht Hermes Agent und OpenClaw und argumentiert, dass Hermes das Agentenmodell von einem lokalen persönlichen Assistenten zu einer persistenten, sich selbst optimierenden Agent-Runtime weiterentwickelt. Hermes setzt auf kuratierte Memory-Schichten (MEMORY.md und USER.md), prozedurale Skills, die der Agent selbst erstellen und verbessern kann, konfigurierbare isolierte Execution-Backends (Docker, SSH, Modal, Daytona, Vercel Sandbox) sowie über Messaging zugängliche Background-Sessions. OpenClaw bleibt zwar für breiten Channel-Support und eine große Community bekannt, doch Hermes priorisiert langfristige Betriebsfähigkeit, sicherere Ausführung und kumulierendes prozedurales Wissen. Diese Eigenschaften sind entscheidend, um Agenten eher als überwachte Infrastruktur denn als kurzlebige Chatbots einzusetzen.
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