Agenten in plaats van chatbots: waarom OpenClaw op dit moment iedereen elektriseert

Luca Fontana

17-2-2026

Vertaling: machinaal vertaald

Een AI agent die e-mails stuurt, betalingen doet of telefoontjes voor je pleegt - OpenClaw maakt het mogelijk. Het is efficiënt, krachtig en lastig. Ik beantwoord de vijf belangrijkste vragen.

Een waarschuwing voordat je verder leest: OpenClaw is geen speelgoed. Installeer het nooit zomaar op je computer.

OpenClaw is in een paar weken tijd uitgegroeid van nicheproject tot hype in de AI-scene. Het gaat nu eens niet om een nieuw taalmodel, maar om een agent. Dit gaat een stap verder dan een chatbot: agents krijgen een doel en beslissen onafhankelijk welke stappen, interfaces en tools ze gebruiken om dit doel te bereiken.

We hebben dit thema ook behandeld in de podcast «Techtelmechtel»- vanaf ongeveer minuut 20 - en realiseerden ons al snel dat er veel potentieel achter zit, maar ook veel gevaren. Want zodra systemen niet meer alleen antwoorden, maar ook e-mails versturen, afspraken coördineren of zelfstandig programma's bedienen, verschuift er iets fundamenteels: onze rol in het dagelijkse digitale leven.

Hoe dit precies werkt en welke belangrijke vragen en antwoorden je moet weten, lees je hier.

1. wie zit er achter OpenClaw - en waarom is dat cruciaal

Eén van de redenen voor de aandacht is de oorsprong van OpenClaw. De agent ziet er qua omvang uit als een product dat je zou verwachten van een groot technologieconcern. In werkelijkheid komt het echter van één ontwikkelaar: Peter Steinberger uit Oostenrijk.

Steinberger werkte zonder bedrijfsback-up, zonder een toegewijd beveiligingsteam en zonder de meerfasige testprocessen die gevestigde aanbieders doorlopen voor een release. Bovendien is OpenClaw open source. Dit versnelt de ontwikkeling en distributie omdat iedereen kan bijdragen, aanpassen en uitbreiden. Tegelijkertijd betekent dit echter ook dat er geen centrale autoriteit verantwoordelijk is voor kwaliteitsborging en beveiligingscontroles.

De Oostenrijker heeft zelf toegegeven dat er honderden regels code zijn gemaakt met behulp van AI - code die hij naar eigen zeggen nooit volledig handmatig heeft gecontroleerd. Dit is tegenwoordig niet ongewoon in de ontwikkelpraktijk. Maar iedereen die voor het eerst AI-agenten gebruikt en de tool zonder na te denken uitprobeert, moet zich hiervan bewust zijn: Dit is een experimenteel systeem, geen stabiel massaproduct. Dit is precies de reden waarom je OpenClaw in de huidige staat nooit op je computer moet installeren.

Steinberger stapt overigens over naar OpenAI, volgens een bericht van The Verge. Het project zelf zal echter een open source initiatief blijven en onafhankelijk ontwikkeld blijven worden.

2 Wat onderscheidt een AI-agent precies van een chatbot?

De korte versie: Een chatbot antwoord, een agent handelt. De lange versie: Met een chatbot voer je een vraag in en krijg je tekst of code terug. De rest doe je zelf: kopiëren, klikken, verzenden, invoeren, opvolgen - noem maar op.

Een agent daarentegen krijgt een doel en kan, afhankelijk van de configuratie, zelf bepalen welke stappen en hulpmiddelen nodig zijn om dit doel te bereiken. In tegenstelling tot een chatbot blijft hij niet hangen in het gespreksvenster, maar gaat hij naar software die eerder voor hem is geactiveerd om zelf actie te ondernemen.

Het belangrijkste is dat een agent geen eigen «brein heeft». Hij gebruikt bestaande AI-modellen op de achtergrond - zoals ChatGPT, Gemini of andere taalmodellen. Terwijl een klassieke chatbot meestal een enkel model gebruikt, kan een agent verschillende modellen combineren. Sommigen spreken zelfs van een soort «cascade»: één model analyseert het verzoek, een ander plant de stappen, weer een ander formuleert of controleert het resultaat.

OpenClaw is niet zozeer de intelligentie zelf, maar de coördinator tussen deze modellen en jouw programma's. Voordat de agent kan handelen, moet je de bijbehorende toegangen voor hem instellen en activeren. Pas als hij weet welke modellen hij mag gebruiken en tot welke software hij toegang heeft, wordt een reactiesysteem een handelingssysteem.

Wat nieuw is, is dus niet dat AI slimmer is geworden. Wat nieuw is, is dat verschillende AI-modellen met elkaar interacteren, verbonden zijn met echte programma's en zelfstandig handelen. En dit is precies waar de grote kansen ontstaan, maar ook de grote risico's.

Laten we een typisch probleem uit het dagelijkse kantoorleven nemen, zoals beschreven door een journalist van het Handelsblatt: Je inbox loopt over van de e-mails. In de chatbotwereld kopieer je individuele berichten naar een AI-tool en laat je die een beleefd antwoord formuleren of een samenvatting maken. Je bepaalt telkens zelf wat relevant is, wat wordt verwijderd en waar je op antwoordt.

In de agentwereld liggen de zaken anders. De agent heeft toegang tot je mailbox, herkent patronen, sorteert afzenders op relevantie, beantwoordt standaard vragen automatisch of blokkeert terugkerende reclamemails. Hij reageert niet alleen op individuele opdrachten, maar beheert ook het hele proces. Het verschil: je delegeert niet langer afzonderlijke taken, maar hebt ze in eigen hand.

4. Waar ligt het risico?

Een agent kan ook je aandelen verhandelen, je belastingaangifte optimaliseren of betalingen in gang zetten. Dat maakt het zo lastig. Of beter gezegd: de onvoorspelbaarheid ervan en het feit dat bijna niemand weet hoe je zo'n apparaat veilig configureert, maakt het lastig.

Om een systeem in staat te stellen dergelijke taken zelfstandig uit te voeren, heeft het toegang nodig tot gevoelige gegevens - zoals je belastingdocumenten, logins voor je e-mail inbox, je agenda, je e-banking diensten, je cloudopslag of zelfs beheerdersrechten voor je systeem als je het lokaal bedient.

In extreme gevallen betekent dit dat je agent niet alleen de individuele taak ziet die je hem geeft. Hij krijgt inzicht in je structuren, relaties en routines. Hij weet met wie je communiceert of wanneer je afspreekt, wanneer facturen binnenkomen, waar je winkelt, welke betalingen openstaan en welke afspraken terugkomen.

Uit deze informatie kan het correlaties herkennen, patronen afleiden en - afhankelijk van de configuratie - anticiperen of zelf beslissingen nemen. Dit is precies wat het zo krachtig maakt. En omdat deze prestaties in het dagelijks leven enorm nuttig en handig kunnen zijn, is het heel verleidelijk om het al deze toegang te geven zonder volledig na te denken over de implicaties. Laat staan dat je het beseft.

In feite hebben de eerste experimenten al laten zien hoe snel dit averechts kan werken: In één geval registreerde een agent 's nachts zelfstandig een telefoonnummer en belde zijn gebruiker 's ochtends op - gewoon omdat hij proactief wilde helpen «» en ontdekte dat hij zijn gebruiker het betrouwbaarst per telefoon kon bereiken.

Dit verhoogt de kans op misbruik aanzienlijk.

Dit verhoogt het risico op vallen aanzienlijk: een misverstand, een onnauwkeurige instructie of een gemanipuleerde interface kan binnen enkele seconden ernstige financiële of organisatorische gevolgen hebben. En zelfs als de agent correct werkt, blijft de verzamelde informatie gevoelig. Als zo'n systeem door een datalek of aanval in verkeerde handen valt, ontstaat er een zeer gedetailleerd profiel met de bijbehorende mogelijkheid tot misbruik.

Stel je een phishing e-mail voor over precies dezelfde bestelling die je afgelopen dinsdag hebt geplaatst...

5. Wat is Claw Hub - en waarom wordt het echt lastig?

OpenClaw wordt nog spannender door de zogenaamde «Claw Hub», een soort marktplaats voor aanvullende vaardigheden, de zogenaamde «vaardigheden». Je kunt het zien als een app store voor agenten: In plaats van zelf te programmeren, downloadt je AI een kant-en-klare uitbreiding. Bijvoorbeeld voor Excel-analyses, het bedienen van je Philips Hue-lampen of het beantwoorden van e-mails. Vrijwel iedereen kan zonder veel voorkennis een krachtige agent maken.

Ter vergelijking: Softwareontwikkelaars kunnen soortgelijke automatiseringen zonder agents programmeren als ze genoeg tijd hebben. Ze weten echter nauwkeuriger welke commando's via welke interfaces worden uitgevoerd en wie welke rechten heeft. Met agents wordt deze controle verschoven. Een doel is hier voldoende. De agent bepaalt dan zelf welke stappen, hulpmiddelen en uitbreidingen nodig zijn. Als het een mogelijkheid mist, kan het die verkrijgen via de klauwhub. En dat is het.

Dit is precies waar een nieuw risico ontstaat: een agent is getraind om behulpzaam te zijn. Om een doel te bereiken, zal hij de hulpmiddelen krijgen die hem geschikt lijken. Of een «vaardigheid» in de Claw Hub goed geprogrammeerd, defect of zelfs schadelijk is, kan de agent maar beperkt beoordelen. En in tegenstelling tot sterk gereguleerde platforms zoals de App Store van Apple of de Play Store van Google, is er momenteel geen gecentraliseerde, verplichte beoordeling van elke extensie.

In feite hebben beveiligingsbedrijven al honderden verdachte of kwaadaardige vaardigheden geïdentificeerd. Met andere woorden, extensies die klinken als iets onschuldigs - zoals «Verbeterde e-mail zoeken» - maar op de achtergrond gevoelige gegevens aftappen of API-sleutels kopiëren. Iemand zou overal uit jouw naam toegang kunnen krijgen tot je apps zonder dat hij je inloggegevens nodig heeft.

Steinberger ging zelf nog een stap verder en lanceerde «MoltBook», een Facebook-achtig sociaal netwerk dat exclusief is ontworpen voor AI-agenten. Agenten delen er hun taken, problemen en strategieën - mensen hebben officieel geen toegang. Dit klinkt gek, maar het laat een andere, absoluut reële dimensie zien: agenten handelen niet alleen geïsoleerd, maar ook als genetwerkte actoren.

Voorspelling van de toekomst

OpenClaw laat zien hoe snel AI zich heeft ontwikkeld van een adviserend hulpmiddel tot een actieve speler. Een agent die microtaken op zich neemt, afspraken coördineert, betalingen triggert of direct communiceert met andere systemen klinkt als de logische volgende fase van digitale assistentie. Efficiëntiewinst ligt voor de hand. Tijdwinst ook.

Maar juist in dit gemak schuilt het nieuwe spanningsveld: hoe meer toegang een systeem krijgt, hoe groter de hefboomwerking. Een agent die je digitale leven kent, maakt je niet alleen productiever - het creëert ook de basis voor ernstig misbruik. Zeker nu AI stemmen bedrieglijk realistisch kan imiteren: Een agent zou in jouw naam en met jouw stem telefoontjes kunnen plegen, afspraken kunnen maken of kunnen communiceren met andere geautomatiseerde systemen - dit is efficiënt in het dagelijks leven, maar zeer gevaarlijk in verkeerde handen.

Agentschappen zijn daarom niet langer dystopische wensdromen, maar het logische gevolg van groeiende autonomie. De beslissende factor is daarom niet of AI-agenten eraan komen. Ze komen. Voor iedereen. Waar het om gaat is hoeveel controle we uit handen geven en of we begrijpen wat we delegeren. OpenClaw is niet het einde van de wereld. Laten we het hopen. Maar het is een voorproefje van een toekomst waarin gemak en risico onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn.

Luca Fontana

Senior Editor

Luca.Fontana@digitecgalaxus.ch

Ik schrijf over technologie alsof het cinema is – en over films alsof ze echt zijn. Tussen bits en blockbusters zoek ik naar de verhalen die gevoelens oproepen, niet alleen klikken. En ja – soms luister ik naar filmmuziek harder dan goed voor me is.

---

Achtergrond

Interessante feiten uit de wereld van producten, een kijkje achter de schermen van fabrikanten en portretten van interessante mensen.

Alles tonen

Deze artikelen kunnen je ook interesseren