phantom
Ein autonomer KI-Arbeitskollege mit eigener VM, persistentem Gedächtnis und MCP-Server-Funktionen.
Autonomer Agent mit persistentem Gedächtnis, benutzerdefinierten Tools und Selbsterneuerung auf einer dedizierten Maschine.
Phantom ist ein Open-Source-KI-Agent, der auf einer eigenen virtuellen Maschine anstatt in einem wegwerfbaren Chat-Fenster läuft. Er bietet ein persistentes Gedächtnis über Qdrant, Slack- und Webschnittstellen sowie die Fähigkeit, seine eigene Infrastruktur hochzufahren. Er eignet sich für Ingenieure und Teams, die einen Agenten suchen, der funktionale Artefakte erstellen und hosten kann.
Was es ist
Das Tool gibt einer KI eine eigene Maschine, um Software zu installieren, Analyseplattformen zu bauen, ihre eigene Infrastruktur zu überwachen und ihre Fähigkeiten durch neue Kommunikationskanäle wie Discord zu erweitern. Es unterstützt mehrere LLM-Anbieter wie Anthropic, Z.AI und Ollama über eine einfache YAML-Konfiguration.
Für wen
Es eignet sich für Software-Ingenieure, Vertriebsteams und technische Projektleiter, die einen persistenten Agenten suchen, der in der Lage ist, Dashboards selbst zu hosten, Datenpipelines zu bauen und Code auszuführen. Es ist nicht geeignet für nicht-technische Benutzer, die keine Docker-Bereitstellung oder einen externen LLM-API-Schlüssel verwalten können.
Wichtige Funktionen
Dedizierte Computer-VM
Läuft auf einer eigenen Maschine, um Datenbanken zu starten, Software zu installieren und Webanwendungen zu hosten.
Persistentes Gedächtnis-Engine
Behält den Kontext über Sitzungen hinweg mithilfe von Qdrant-Vektorspeicherung bei, anstatt von vorne zu beginnen.
Modellunterstützung für mehrere Anbieter
Wechselt zwischen Anthropic, Z.AI, OpenRouter, Ollama und vLLM mit zwei Zeilen YAML.
Selbst-Evolution & MCP-Server
Erstellt eigene Tools, registriert sie als MCP-Server und integriert neue Kommunikationskanäle.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Erstellt und hostet echte Webseiten, APIs und Dashboards auf einer öffentlichen Domain
- Integriert sich standardmäßig in Slack, Telegram, E-Mail und Webhooks
- Wechselt die zugrundeliegenden LLM-Anbieter problemlos über Konfigurationsdateien
- Erweitert seine eigenen Fähigkeiten durch das Schreiben und Registrieren benutzerdefinierter MCP-Tools
Schwächen
- Bindet den Docker-Socket des Hosts ein, was einen Administrator-äquivalenten Zugriff gewährt und aus Sicherheitsgründen eine dedizierte VM erfordert
- Erfordert laufende API-Kosten für LLM-Anbieter, es sei denn, lokale Modelle werden über Ollama ausgeführt
- Erfordert die manuelle Konfiguration von Umgebungsvariablen, API-Schlüsseln und Slack-Tokens
Preise & Lizenz
Kostenlos unter der Apache-2.0-Lizenz, wobei die einzigen direkten Kosten aus dem Betrieb Ihrer eigenen VM und der Bezahlung der LLM-API-Nutzung entstehen. Eine verwaltete kostenlose Hosting-Option wird ebenfalls auf ghostwright.dev/phantom angeboten.
Stellen für Deutschsprachige
874 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$170 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Alternativen
Diese bewerteten KI-Tools erledigen die Aufgabe sofort — aus unserem bewerteten Verzeichnis.
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FAQ
Kann ich lokale LLMs mit Phantom verwenden?
Ja, Sie können Ollama so konfigurieren, dass GGUF-Modelle auf Ihrer eigenen GPU ohne API-Kosten ausgeführt werden.
Wo hostet Phantom die Anwendungen, die es baut?
Es führt sie auf seiner eigenen dedizierten VM und einer öffentlichen Domain aus, anstatt sie auf localhost einzusperren.
Welche Sicherheitsimplikationen hat die Ausführung von Phantom in Docker?
Das Setup bindet den Docker-Socket ein, damit der Agent Geschwister-Container starten kann, daher müssen Sie ihn auf einer dedizierten Maschine ausführen.
