Die 10 besten Open-Source-KI-Coding-Agenten 2026 (Lizenzen geprüft)

Am 28. August 2026 trug der meistgesternte dedizierte Coding-Agent auf GitHub ~202k Sterne, und zwei Projekte, die in den meisten "best open source"-Listen weiterhin empfohlen werden, waren archiviert und read-only. Ein drittes, Continue, schreibt im eigenen README, das Repository "is no longer actively maintained", und seine Organisation hostet inzwischen ein Repo, das als "Static archive of continue.dev (acquired by Cursor)" beschrieben wird. Das ist das echte Risikoprofil dieser Kategorie: Eine aus dem Gedächtnis geschriebene Übersicht ist innerhalb eines Quartals falsch.

Also hat das CodeCourier-Team den langweiligen Teil erledigt. Für jedes Projekt unten haben wir die LICENSE-Datei geöffnet und den exakten Text gelesen, statt dem Badge zu vertrauen, den letzten Commit auf dem Default-Branch gezogen, die Sternzahl notiert und geprüft, ob ein eigener API-Key nötig ist. Alles wurde am 28. August 2026 verifiziert, und wo ein Projekt langsamer wird, sagen wir es mit Datum. Das hier ist eine Build-versus-Buy-Referenz für Platform-Owner, keine Tour durch den Markt der Open-Source-KI-Coding-Assistenten. Für das gesamte Feld, gerankt nach Verhalten statt nach Deployment-Modell, siehe unsere Übersicht agentischer Coding-Tools und 15 Best AI Coding Agents in 2026.

Bring uns dein Security Review

Was ist CodeCourier? Eine autonome KI-Software-Engineering-Plattform, die aus einem getrackten Issue einen getesteten Pull Request macht, mit jedem Run isoliert in seiner eigenen Wegwerf-Sandbox, Agent-Personas, die abbilden, wie dein Team wirklich Code schreibt, einer Learning Engine, die auf deinem Repository mit der Zeit schärfer wird, und Engineering-Analytics, die deine Leads auditieren können, über GitHub, Jira, Linear, Slack und Sentry hinweg. Sprich mit uns über ein Team-Rollout.

Wie wir den besten Open-Source-Coding-Agenten ausgewählt haben

Es gibt nicht den einen besten Open-Source-Coding-Agenten, weil die entscheidende Achse deine eigene Betriebskapazität ist. Genau das macht die Auswahl eines Coding-Agenten, auf den sich ein Open-Source-Team standardisieren kann, schwieriger, als die Feature-Tabellen vermuten lassen. Sieben Kriterien, alle davon Self-Hosting-Fragen:

• Lizenz, aus der Datei gelesen: Wir haben die tatsächliche LICENSE in jedem Repository geöffnet und den exakten Text notiert, inklusive allem, was hinter dem Standardtext angehängt ist. GitHubs Detektor meldet NOASSERTION bei jeder Datei mit zusätzlichen Zeilen, das Badge allein sagt dir also nichts. Permissiv und bedingungslos schlägt permissiv mit Umsatz-Trigger.
• Wartungssignal, mit Datum: letzter Commit auf dem Default-Branch, Sternzahl und Archivstatus, alles erfasst am 28. August 2026. Ein drei Monate alter Commit ist kein Ausschlusskriterium, aber er gehört in dein Risikoregister.
• Governance: Wer kann das hier neu lizenzieren. Ein Single-Vendor-Repository kann die Bedingungen in einem Commit ändern, ein Foundation-gesteuertes Projekt kann das nicht still und leise tun.
• Isolation, die du bekommst, versus Isolation, die du baust: ob das Projekt eine echte Grenze für vom Modell generierte Befehle mitliefert. Vier von zehn tun das. Beim Rest ist diese Grenze dein Headcount.
• Modell-Portabilität: ob du es auf jeden beliebigen Anbieter richten kannst, auf ein Gateway, das du kontrollierst, oder auf Open Weights auf deiner eigenen Hardware, und was ein Wechsel kostet. Das ist der Grund, warum die meisten Teams überhaupt self-hosten.
• Betriebsoberfläche: Eine einzelne Rust-Binary, pro Entwickler installiert, ist eine völlig andere On-Call-Situation als eine Control Plane mit Agent-Backends, Datenbank und Queue.
• Audit-Output: Run-Logs, Permission-Policies und Freigabeprotokolle sind der Unterschied zwischen einem Tool, das du im Review verteidigen kannst, und einem, das du nicht verteidigen kannst.

Wir haben nicht nach Benchmark-Scores gerankt. Die Position verschiebt sich mit dem Modell, das du anhängst, nicht mit dem Agenten: siehe What Is SWE-bench?

Die Top 10 der Open-Source-KI-Coding-Agenten

Das CodeCourier-Team baut und betreibt täglich Agent-Infrastruktur, wir gewichten also das, was du gewichtest, wenn der Pager losgeht: was kaputtgeht, wer es besitzt und was die Lizenz sagt, wenn Legal fragt.

1. OpenHands

2. opencode

3. goose

4. Cline

5. OpenAI Codex CLI

6. Gemini CLI

7. Kilo Code

8. mini-SWE-agent

9. Qwen Code

10. Aider

Jetzt zu jedem Agenten im Detail.

1. OpenHands

OpenHands, früher OpenDevin, kommt hier am nächsten an eine self-hosted Control Plane heran statt an ein Single-User-Tool. Seine aktuelle Form, Agent Canvas, wird im Repo als "the self-hosted developer control center for coding agents and automations" beschrieben, und es trug am 28. August 2026 ~85k Sterne.

Die LICENSE-Datei ist eine saubere MIT-Lizenz, Copyright "2025 OpenHands contributors", ohne angehängte Bedingungen. Auf den Default-Branch wurde zuletzt am 27. August 2026 committet. Agents laufen gegen steckbare Backends: standardmäßig lokal, oder in Docker-Containern, auf VMs, oder in deiner eigenen Firmeninfrastruktur. Es betreibt den Open-Source-OpenHands-Agenten out of the box und steuert Third-Party-Agents über das Agent Client Protocol, sich auf OpenHands zu standardisieren heißt also nicht, sich auf einen Modellanbieter zu standardisieren.

Isolation, Orchestrierung und Multi-Agent-Routing, die du sonst selbst schreiben würdest, existieren bereits unter MIT. Der Preis: Du betreibst jetzt eine Control Plane, keine CLI.

Auf einen Blick:

• Lizenz: MIT, verifiziert in der LICENSE-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: TypeScript
• Autonomie: hoch, langlaufende autonome Tasks und geplante Automatisierungen
• Sandbox enthalten: ja, Docker-, VM- und Firmeninfrastruktur-Backends
• Eigenes Modell nutzbar: ja, plus Third-Party-Agents über ACP
• Wartungssignal: ~85k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 27. August 2026

2. opencode

opencode ist mit ~202k Sternen der meistgesternte dedizierte Open-Source-Coding-Agent auf GitHub, entwickelt unter der Organisation Anomaly. Es kommt terminal-first mit einer Desktop-App in Beta und wird über npm, Homebrew, Scoop, Chocolatey, pacman, Nix und mise verteilt.

Die LICENSE-Datei ist eine Standard-MIT-Lizenz, Copyright "2025 opencode", ohne Anhang, und auf den Default-Branch wurde zuletzt am 28. August 2026 committet. Seine Stärke ist die Anbieterbreite: Das dokumentierte Verzeichnis umfasst Amazon Bedrock, Azure OpenAI, Google Vertex AI, GitHub Copilot, OpenRouter, Cloudflare AI Gateway, SAP AI Core und Snowflake Cortex, dazu lokale Runtimes wie Ollama, LM Studio und llama.cpp, plus einen Pfad für eigene Anbieter. Die Docs haben eigene Seiten zu Enterprise, Permissions und Policies.

Das macht es zum stärksten Open-Source-CLI-Coding-Agenten für ein Team, das ohnehin ein Modell-Gateway betreibt. Isolation stellt es allerdings nicht bereit: Es führt in der Shell aus, die du ihm gegeben hast.

Auf einen Blick:

• Lizenz: MIT, verifiziert in der LICENSE-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: TypeScript
• Autonomie: hoch, Terminal-Agent mit umschaltbaren eingebauten Agent-Modi
• Sandbox enthalten: nein, nur Permission- und Policy-Konfiguration
• Eigenes Modell nutzbar: ja, großes dokumentiertes Anbieterverzeichnis inklusive lokaler Runtimes
• Wartungssignal: ~202k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 28. August 2026

3. goose

goose ist das einzige hier gerankte Projekt mit Foundation-Governance, und bei einer mehrjährigen Bindung ist das der folgenreichste Fakt auf dieser Seite. Sein README hält fest, dass goose Teil der Agentic AI Foundation bei der Linux Foundation ist, und das Repository liegt inzwischen unter der Organisation aaif-goose. Es begann bei Block, ist in Rust geschrieben und trug ~54k Sterne.

Die LICENSE-Datei ist die vollständige, unveränderte Apache License 2.0, und auf den Default-Branch wurde zuletzt am 27. August 2026 committet, mit jüngster Arbeit an der Durchsetzung von Permission-Policies für Tool-Calls. Es liefert eine native Desktop-App, eine CLI und eine einbettbare API, verbindet sich mit 15 oder mehr Anbietern inklusive Ollama und kann bestehende Claude-, ChatGPT- oder Gemini-Abos über ACP weiterverwenden statt separater API-Keys. Es veröffentlicht eine GOVERNANCE.md und einen Custom-Distribution-Guide für einen eigenen gebrandeten Build.

Zwei Einschränkungen: goose ist allgemein statt code-spezialisiert, ein Teil seiner Oberfläche ist also nicht das, was du kaufst, und es läuft nativ auf der Maschine des Entwicklers, Isolation musst du also selbst schreiben.

Auf einen Blick:

• Lizenz: Apache License 2.0, verifiziert in der LICENSE-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: Rust
• Autonomie: hoch, Allzweck-Agent über Code, Workflows und Automatisierung
• Sandbox enthalten: nein, läuft nativ auf der Host-Maschine
• Eigenes Modell nutzbar: ja, 15+ Anbieter inklusive lokalem Ollama, plus ACP-Abos
• Wartungssignal: ~54k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 27. August 2026

4. Cline

Cline ist der vollständigste Open-Source-KI-Coding-Assistent, wenn dein Rollout die Entwickler dort abholen muss, wo sie ohnehin arbeiten. Eine Codebase liefert eine VS-Code-Extension, ein JetBrains-Plugin, eine CLI, die interaktiv oder vollständig headless für die CI läuft, ein Web-Kanban für viele parallel laufende Agents und ein veröffentlichtes @cline/sdk. Es trug ~67k Sterne und wird von Cline Bot Inc. entwickelt.

Die LICENSE-Datei ist die vollständige Apache License 2.0, Copyright "2026 Cline Bot Inc.", und auf den Default-Branch wurde zuletzt am 28. August 2026 committet. Die Kanban-Oberfläche zählt für Platform-Owner am meisten: Jede Karte bekommt ihr eigenes git worktree, Auto-Commit und Dependency-Chaining, eine leichtgewichtige Antwort auf parallele Runs ohne vollständige VM-Isolation. Die IDE-Extension hält vor Dateischreibvorgängen und Befehlsausführung einen menschlichen Freigabeschritt.

Die ehrliche Grenze: Worktrees und Freigabeprompts sind Workflow-Kontrollen, keine Sicherheitsgrenze. Die Governance ist Single-Vendor, der heutige Apache-Grant ist also dauerhaft, aber die Commits von morgen lizenziert der Anbieter.

Auf einen Blick:

• Lizenz: Apache License 2.0, verifiziert in der LICENSE-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: TypeScript
• Autonomie: hoch, Headless-CLI-Modus plus paralleles Task-Board
• Sandbox enthalten: nein, Freigabe-Gating und git worktrees pro Task
• Eigenes Modell nutzbar: ja, API-Key oder Cline-Konto
• Wartungssignal: ~67k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 28. August 2026

5. OpenAI Codex CLI

Codex CLI ist OpenAIs Terminal-Agent, unter Apache 2.0 als Open Source veröffentlicht, und mit ~119k Sternen das zweitmeistgesternte Projekt in diesem Vergleich. Es ist in Rust geschrieben, installiert sich also als einzelne schnelle Binary statt als Node-Runtime plus Dependency-Baum.

Die LICENSE-Datei ist die vollständige Apache License 2.0 ohne Zusatzbedingungen, und auf den Default-Branch wurde zuletzt am 28. August 2026 committet, beim höchsten Commit-Volumen aller Projekte hier. Es liefert eine Sandbox- und Approvals-Schicht plus ein separates Execution-Policy-System, beides erstklassig behandelte Themen in den Repo-Docs. Die Authentifizierung läuft entweder über "Sign in with ChatGPT" mit einem Plus-, Pro-, Business-, Edu- oder Enterprise-Plan, oder über einen API-Key mit zusätzlichem Setup.

Diese Zeile ist der Tausch. Der Code ist Apache 2.0 und forkbar, der Standardweg zum Betrieb ist ein OpenAI-Konto, und die Sandbox- und Policy-Maschinerie setzt das voraus. Wirklich offene Lizenz, aber kein Weg zur Modellunabhängigkeit.

Auf einen Blick:

• Lizenz: Apache License 2.0, verifiziert in der LICENSE-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: Rust
• Autonomie: hoch, interaktive und nicht-interaktive Ausführungsmodi
• Sandbox enthalten: ja, dokumentierte Sandbox-, Approvals- und Execution-Policy-Schichten
• Eigenes Modell nutzbar: eingeschränkt, ChatGPT-Plan-Login oder OpenAI-API-Key
• Wartungssignal: ~119k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 28. August 2026

6. Gemini CLI

Gemini CLI ist Googles Open-Source-Terminal-Agent und die Antwort, nach der die meisten suchen, wenn sie einen kostenlosen KI-Coding-Agenten googeln. Es trug ~107k Sterne und ist in TypeScript geschrieben.

Die LICENSE-Datei ist die vollständige Apache License 2.0, und auf den Default-Branch wurde zuletzt am 26. August 2026 committet, auf einem Fix gegen SSRF in der MCP-OAuth-Metadata-Discovery, was dir etwas Nützliches darüber verrät, wie das Projekt mit Security-Meldungen umgeht. Das README dokumentiert zwei Auth-Pfade: ein privates Google-Konto mit einem Free Tier von 60 Requests pro Minute und 1,000 Requests pro Tag und ohne API-Key-Verwaltung, oder einen Gemini-API-Key, dokumentiert mit 1,000 Requests pro Tag über Gemini 3 Flash und Pro. Es verlinkt eine eigene Seite zu Sandboxing und Security.

Das ist der billigstmögliche Pilot: bedingungslose Lizenz, ein quantifizierter Free Tier, dokumentiertes Sandboxing. Wie bei Codex CLI führt der Modellpfad zu einem einzigen Anbieter, und ein Request-Limit pro Tag ist eine harte Obergrenze für unbeaufsichtigte Batch-Arbeit.

Auf einen Blick:

• Lizenz: Apache License 2.0, verifiziert in der LICENSE-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: TypeScript
• Autonomie: hoch, interaktiver und skriptbarer Terminal-Agent
• Sandbox enthalten: ja, dokumentiertes Sandboxing und Security-Konfiguration
• Eigenes Modell nutzbar: eingeschränkt, Google-Konto oder Gemini-API-Key
• Wartungssignal: ~107k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 26. August 2026

7. Kilo Code

Kilo Code ist die pragmatische Wahl für ein Team, das einen Open-Source-KI-Agenten fürs Programmieren will, ohne vorher einen Modell-Beschaffungsprozess aufzubauen. Es läuft in VS Code, in JetBrains-IDEs und in einer CLI und trug ~27k Sterne.

Die LICENSE-Datei ist MIT und trägt zwei Copyright-Zeilen, "Copyright (c) 2026 Kilo Code" und "Copyright (c) 2025 opencode", was zu wissen sich lohnt, wenn dein Legal-Team Provenienz auditiert. Auf den Default-Branch wurde zuletzt am 28. August 2026 committet, auf einem JetBrains Release Candidate. Sein Kommerzmodell ist wirklich nützlich: Das README hält fest, dass du aus 500+ Modellen wählst, mitten in einer Aufgabe wechselst und den Satz des Anbieters ohne Aufschlag zahlst, ohne API-Keys für den Start.

Das entfernt den langsamsten Schritt einer zweiwöchigen Evaluierung. Der Tausch: Die Zero-Markup-Bequemlichkeit läuft über ein Kilo-Konto, die Beschaffung behandelt Kilo also als Auftragsverarbeiter im Pfad, auch wenn der Client MIT ist. Als Agent im Editor bringt es keine Ausführungsisolation mit.

Auf einen Blick:

• Lizenz: MIT, verifiziert in der LICENSE-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: TypeScript
• Autonomie: mittel bis hoch, Agent im Editor mit CLI-Modus
• Sandbox enthalten: nein, Editor- und CLI-Extension-Modell
• Eigenes Modell nutzbar: ja, 500+ Modelle zum Anbieterpreis, oder eigene Keys
• Wartungssignal: ~27k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 28. August 2026

8. mini-SWE-agent

mini-SWE-agent ist die Option in Forschungsqualität, gebaut vom Princeton- und Stanford-Team hinter SWE-bench, und es ist das Projekt, das die SWE-agent-Maintainer inzwischen gegenüber ihrem eigenen Original empfehlen: Das SWE-agent-README hält fest, es "has superseded SWE-agent" und die allgemeine Empfehlung sei, künftig dieses zu nutzen. Es trug 6,817 Sterne, mit Abstand die kleinste Zahl hier, und das sollte nicht gegen es sprechen.

Die Lizenzdatei ist LICENSE.md und enthält die MIT-Lizenz, Copyright "2025 Kilian A. Lieret and Carlos E. Jimenez". Auf den Default-Branch wurde zuletzt am 17. August 2026 committet. Die Agent-Klasse umfasst rund 100 Zeilen Python, und das README nennt einen Score über 74% auf SWE-bench Verified. Was für ein Platform-Team zählt, ist die Umgebungsabstraktion: lokal, Docker und Podman, Singularity und Apptainer, Bubblewrap und contree, denn subprocess.run gegen docker exec zu tauschen ist in einer Codebase dieser Größe eine Ein-Zeilen-Änderung.

Für Batch-Evaluierung, parallele Issue-Versuche oder ein internes Harness, das du selbst besitzen willst, ist das hier die sauberste Grundlage. Es ist kein Produkt und hat keine IDE-Oberfläche.

Auf einen Blick:

• Lizenz: MIT, verifiziert in der LICENSE.md-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: Python
• Autonomie: hoch, ausgelegt auf unbeaufsichtigtes Batch-Lösen von Issues
• Sandbox enthalten: ja, Docker-, Podman-, Apptainer-, Bubblewrap- und lokale Umgebungen
• Eigenes Modell nutzbar: ja, per Design modellagnostisch
• Wartungssignal: 6,817 Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 17. August 2026

9. Qwen Code

Qwen Code ist hier die stärkste Option für einen wirklich lokalen KI-Coding-Agenten, weil es das Anbieterprotokoll als Konfiguration behandelt statt als Architektur. Es trug ~27k Sterne, ist in TypeScript geschrieben und wird vom Qwen-Team bei Alibaba veröffentlicht.

Die LICENSE-Datei ist die vollständige Apache License 2.0, und auf den Default-Branch wurde zuletzt am 28. August 2026 committet, auf Migrationsarbeit am Terminal-UI. Das README dokumentiert Multiprotokoll-Support für OpenAI-, Anthropic-, Gemini- und Qwen-APIs, jeden beliebigen Drittanbieter und lokale Modelle über Ollama oder vLLM, zur Laufzeit umschaltbar über /auth. Seine Feature-Tabelle listet Auto Mode, Sandbox und git worktrees.

Wenn du einen lokalen KI-Coding-Assistenten willst, der nie aus deinem Netzwerk hinausruft, ist das der kürzeste Weg: ein Client unter Apache 2.0, ein lokaler vLLM-Endpunkt und Open Weights, die du ebenfalls kontrollierst. Das Gegengewicht: Anbieterwechsel zur Laufzeit ist nur so sicher wie deine Egress-Policy, kombiniere es also mit Netzwerkkontrollen.

Auf einen Blick:

• Lizenz: Apache License 2.0, verifiziert in der LICENSE-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: TypeScript
• Autonomie: hoch, Auto-Modus mit git-worktree-Unterstützung
• Sandbox enthalten: ja, Sandbox in der eigenen Feature-Tabelle des Projekts gelistet
• Eigenes Modell nutzbar: ja, OpenAI-, Anthropic-, Gemini- und Qwen-Protokolle plus Ollama und vLLM
• Wartungssignal: ~27k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 28. August 2026

10. Aider

Aider ist der Terminal-Pair-Programmer, der die Kategorie definiert hat, und mit ~49k Sternen hat es weiterhin die drittgrößte Gefolgschaft in diesem Vergleich. Seine Kernideen, Repository-Mapping für Kontext in großen Codebases und automatische git-Commits mit sinnvollen Nachrichten, wurden von fast allem darüber kopiert.

Die Lizenzdatei ist LICENSE.txt und enthält die vollständige Apache License 2.0. Der Wartungsfakt, den du brauchst: Der letzte Commit auf dem Default-Branch war am 22. Mai 2026, drei Monate bevor wir geprüft haben, und die Modellempfehlungen im README nennen weiterhin Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek R1 und Chat V3 sowie OpenAI o1, o3-mini und GPT-4o. Es verbindet sich mit fast jedem LLM inklusive lokaler Modelle, deckt 100+ Sprachen ab und bindet Linting und Testing in seine Edit-Schleife ein.

Aider ist nicht archiviert, und der Grant nach Apache 2.0 auf bestehenden Code ist unwiderruflich, dich hindert also nichts daran, es zu betreiben. Aber wenn das eine Zwei-Jahres-Abhängigkeit ist, schreib dieses Commit-Datum neben die Lizenz ins Risikoregister und entscheide, ob du einen Fork pflegen würdest.

Auf einen Blick:

• Lizenz: Apache License 2.0, verifiziert in der LICENSE.txt-Datei des Repositories am 28. August 2026
• Sprache: Python
• Autonomie: mittel, interaktives Pair Programming im Terminal mit Watch-Modus
• Sandbox enthalten: nein, arbeitet direkt auf deinem Working Tree
• Eigenes Modell nutzbar: ja, fast jeder Anbieter inklusive lokaler Modelle
• Wartungssignal: ~49k Sterne, letzter Commit auf dem Default-Branch am 22. Mai 2026

Projekte, die wir geprüft und nicht gerankt haben

Eine Übersicht von 2026, die ein totes Repository listet, ist schlimmer als nutzlos. Hier ist, was ausgeschlossen wurde, und der verifizierte Grund, alles geprüft am 28. August 2026.

Continue ist ausgeschlossen, weil das Projekt es selbst sagt. Sein README hält fest, das Repository "is no longer actively maintained and is read-only for all users", verzeichnet ein finales 2.0.0-Release, und die Organisation continuedev hostet ein Repo, das als "Static archive of continue.dev (acquired by Cursor)" beschrieben wird. Der Code bleibt Apache 2.0, Copyright 2023 bis 2026 Continue Dev, Inc., ein Fork ist also rechtlich sauber. Es ist schlicht nichts, was man neu adoptiert.

Roo Code und Void sind auf GitHub beide als archiviert markiert, bei ~24k und ~29k Sternen, zuletzt gepusht am 15. Mai 2026 und am 2. Juni 2026, beide Apache 2.0. gpt-engineer ist archiviert, MIT, ~55k Sterne, zuletzt gepusht am 14. Mai 2025. Devika ist MIT und nicht archiviert, wurde aber zuletzt am 25. September 2025 gepusht, elf Monate bevor wir geprüft haben. SWE-agent selbst, MIT bei ~20k Sternen, ist nicht tot, wird aber von seinen eigenen Maintainern bewusst abgelöst, deshalb ist stattdessen der Nachfolger gerankt.

OpenClaw verdient eine Notiz, denn mit ~388k Sternen ist es das meistgesternte Projekt irgendwo in der Nähe dieses Felds und es dominiert diese Suchen. Es ist echt und aktuell, auf seinen Default-Branch wurde am 28. August 2026 committet, und seine LICENSE-Datei ist die MIT-Lizenz, Copyright "2026 OpenClaw Foundation", mit einer angehängten Zeile, die festhält, dass die Third-Party-Notices in THIRD_PARTY_NOTICES.md liegen. Genau diese angehängte Zeile ist der Grund, warum GitHub seine Lizenz als NOASSERTION statt als MIT meldet, und warum man die Datei liest. Wir haben es nicht gerankt, weil es kein Coding-Agent ist: Es beschreibt sich selbst als persönlichen KI-Assistenten für eine einzelne Person, der Modelle, Tools und Messaging-Kanäle über ein Gateway verbindet.

Open Weights: die Modelle, die du hinter diesen Agents betreiben würdest

Jeder Agent oben ist ein Harness. Die Fähigkeit kommt vom Modell, und wenn dein Grund für Open Source Datenkontrolle ist, entscheidet das Modell, ob Code dein Netzwerk verlässt. Alle Lizenzen unten wurden am 28. August 2026 aus der Hugging-Face-Modellkarte und der LICENSE-Datei gelesen.

Apache 2.0, bedingungslos. Qwen3-Coder-Next und das kleinere Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, mit dem die meisten Teams auf einem einzelnen Node starten, Mistrals Devstral-Small-2507, OpenAIs gpt-oss-120b und Kwaipilots KAT-Coder-V2.5-Dev. Keine Bedingungen für kommerzielle Nutzung, kein Umsatz-Trigger, keine Attributionspflicht.

MIT. DeepSeek-V4-Pro-0813 und DeepSeek-V4-Flash-0731. Z.ais GLM-5.2 und GLM-5.3-Flash.

Permissiv mit einer Bedingung, wo Teams hängenbleiben. Moonshots Kimi K2 und Kimi K2.7 Code sind als modified-mit gekennzeichnet, und die Modifikation steht explizit in der LICENSE: Wird die Software oder ein Derivat in einem kommerziellen Produkt mit mehr als 100 Millionen monatlich aktiven Nutzern oder mehr als 20 Millionen US-Dollar Monatsumsatz eingesetzt, musst du den Modellnamen prominent in der Produktoberfläche anzeigen. Qwen3.8-2.4T-A95B ist überhaupt nicht Apache 2.0, es erscheint unter einer eigenen "Qwen3.8-Max License", die zusätzlich zu diesem Trigger eine zweite Bedingung setzt: Betreibst du ein Model-as-a-Service- oder AI-Work-Assistant-Geschäft und übersteigt der Konzernumsatz 50 Millionen US-Dollar über beliebige zwölf aufeinanderfolgende Monate, musst du vor der kommerziellen Nutzung eine separate Lizenz von Qwen einholen, mit einer Ausnahme für interne Nutzung, die Dritten nicht zugänglich ist. Metas Llama-Familie bleibt unter ihrer eigenen Community-Lizenz statt unter einer OSI-anerkannten, und ihr jüngstes Hugging-Face-Release, Llama 4, wurde zuletzt im Mai 2025 geändert.

Filtere auf die Lizenzdatei, bevor du auf das Leaderboard filterst. Eine Bedingung, die du entdeckst, nachdem dein Inference-Stack steht, ist ein Architekturproblem, kein Papierkram.

Was ein kostenloser KI-Coding-Agent wirklich kostet

Der Agent ist kostenlos. Die Inference meistens nicht. Jedes hier gerankte Projekt kann unter MIT oder Apache 2.0 heruntergeladen, geändert und in einem kommerziellen Produkt ausgeliefert werden, gebührenfrei, dauerhaft. Das ist nicht die Zahl, nach der dein CFO fragt. Es gibt drei Kostenformen, und du wirst irgendeine Kombination aus allen dreien treffen.

Anbieter-Tokens, der Standard für acht der zehn. Die Kosten skalieren mit Tokens, was mit dem Anteil der Codebase skaliert, den der Agent liest, und mit der Zahl seiner Versuche, nicht mit dem Headcount. Zwei kostenlose Einstiege sind echt: die dokumentierten 60 Requests pro Minute und 1,000 pro Tag von Gemini CLI auf einem privaten Google-Konto, und dass Codex CLI in bestehenden ChatGPT-Plus-, Pro-, Business-, Edu- und Enterprise-Plänen enthalten ist. Kilo Codes Durchleitung ohne Aufschlag zeigt dir die echten Anbieterkosten, ohne Anbietermarge dazwischen.

Eigene GPUs, wenn der Punkt ist, dass Code nie dein Netzwerk verlässt. Als öffentlicher Anker: Die GPU-Cloud-Preisliste von Lambda nennt am 28. August 2026 On-Demand H100 SXM 80 GB ab 3.99 US-Dollar pro GPU-Stunde und B200 SXM6 180 GB ab 6.69 US-Dollar pro GPU-Stunde. Eine einzelne dauerhaft laufende H100 zu diesem Satz sind rund 2,900 US-Dollar im Monat, bevor ein einziger nützlicher Token bedient ist, und ein Modell der Klasse Qwen3-Coder-Next oder DeepSeek-V4-Pro ist kein Single-GPU-Deployment.

Engineer-Zeit, die Position, die unterschätzt wird. Jemand besitzt Sandbox-Provisionierung und -Teardown, Secret-Scoping, damit kein Run ein dauerhaftes Credential hält, Egress-Policy, Lebensdauern von Repository-Tokens, Upgrade-Kadenz über Projekte hinweg, die täglich committen, Modell-Routing und Failover, Run-Logging und Aufbewahrung, und die On-Call für all das. Bepreise das mit voll belasteten Engineering-Kosten und vergleiche es mit der Token-Rechnung. Für viele Teams ist die Compute die kleine Zahl.

Roll es auf einer Queue aus, bevor du es auf zehn ausrollst

Was ist CodeCourier? Eine autonome KI-Software-Engineering-Plattform, die aus einem getrackten Issue einen getesteten Pull Request macht, mit jedem Run isoliert in seiner eigenen Wegwerf-Sandbox, Agent-Personas, die abbilden, wie dein Team wirklich Code schreibt, einer Learning Engine, die auf deinem Repository mit der Zeit schärfer wird, und Engineering-Analytics, die deine Leads auditieren können, über GitHub, Jira, Linear, Slack und Sentry hinweg. Sprich mit uns über ein Team-Rollout.

Build versus Buy, ehrlich formuliert

Für viele Teams ist Self-Hosting die richtige Antwort, und wir sagen das lieber klar, als schlecht dagegen zu verkaufen. Was du bekommst: volle Kontrolle über Modell und Datenpfad, belegbar mit einer Netzwerk-Policy statt mit einem Vertrag. Keine Kosten pro Seat, die Ökonomie bestraft dich also nicht fürs Einstellen. Kein Anbieter, also keine Verlängerungsverhandlung, keine Roadmap, die du nicht beeinflussen kannst, kein Dienst, den du nicht forken kannst, und kein Lieferant, dessen Ausfall zu deinem Incident wird. Unter einem bedingungslosen Grant nach MIT oder Apache 2.0 gehört dir die heutige Version dauerhaft, egal was das Projekt als Nächstes tut. Wenn du bereits ein Platform-Team, ein Modell-Gateway und eine interne VM- oder Kubernetes-Flotte betreibst, ist die zusätzliche Arbeit Integration statt Erfindung, und du solltest wahrscheinlich self-hosten.

Was du übernimmst. Sandbox-Isolation zuerst: Ein Agent führt nicht vertrauenswürdige, vom Modell generierte Befehle aus, jeder Run braucht also eine Wegwerf-Umgebung ohne dauerhafte Credentials, mit eingegrenztem Egress und hartem Zeitlimit. Dieses Argument wird sauber ausgeführt in warum isolierte Code-Ausführung nicht verhandelbar ist und definiert in What Is a Code Sandbox?, wir rollen es hier also nicht neu auf. Dann Orchestrierung: Queueing, Retries, Parallelitätsgrenzen, und was passiert, wenn ein Agent um 02:00 einen schlechten Pull Request öffnet. Dann der dauerhafte Repository-Kontext, der einen Agenten über die erste Aufgabe hinaus nützlich macht, ein Engineering-Problem für sich. Dann Upgrades gegen täglich committende Projekte, und die On-Call, die all das abdeckt. Hier hört Open-Source-Vibe-Coding auf, ein nützlicher Rahmen zu sein: dich zu einem Prototyp zu prompten und eine Agent-Flotte gegen einen gemeinsamen Issue-Tracker zu betreiben sind unterschiedliche Disziplinen, wie was agentic Coding wirklich bedeutet darlegt.

CodeCourier ist der Managed-Gegenpol. Es verwandelt ein getracktes Issue in einen getesteten Pull Request, gibt jedem Run seine eigene isolierte, wegwerfbare Sandbox, kodiert Team-Konventionen als Agent-Personas statt als einen generischen Agenten, baut dauerhaften Kontext über die Learning Engine und liefert Analytics, die deine Leads auditieren können, über GitHub, Jira, Linear, Slack und Sentry hinweg. Die Modell-Keys bleiben deine: Jeder Tarif läuft auf deinen eigenen Anbieter-Keys, und du zahlst OpenAI, Anthropic und E2B direkt, während CodeCourier für die Koordinationsschicht abrechnet. Die veröffentlichten Preise starten bei 0 US-Dollar für den Free Tier, 23 US-Dollar pro Monat für Solo bei jährlicher Abrechnung oder 29 bei monatlicher, und 159 pro Monat für Team bei jährlicher Abrechnung oder 199 bei monatlicher, Enterprise auf Anfrage. Zur Compliance, damit die Beschaffung von einer korrekten Basis startet: Unsere SOC-2-Seite hält fest, dass die Type-I-Controls gemappt sind und das Type-II-Beobachtungsfenster mit einer unabhängigen CPA-Firma offen ist, die korrekte Formulierung heute ist also in Arbeit, nicht zertifiziert. Die Haltung zu DSGVO und Schweizer DSG, der AVV und die Liste der Unterauftragsverarbeiter stehen im Trust Center.

Nimm den Rahmen, der deine eigenen Zahlen übersteht.

Vergleichstabelle der Open-Source-KI-Coding-Agenten

Diese Projekte sehen in einem README austauschbar aus. Lizenz, Isolationsmodell und Wartungskadenz sind die Stellen, an denen sie auseinandergehen, und das sind die Spalten, über die ein Platform-Review tatsächlich streitet. Jeder Fakt unten steht im jeweiligen Eintrag darüber.

Agent	Lizenz	Sprache	Autonomie	Sandbox enthalten	Eigenes Modell nutzbar	Aktiv gepflegt
OpenHands	MIT	TypeScript	Hoch	Ja, Docker, VM, eigene Infra	Ja, plus ACP-Agents	Ja, 27. Aug. 2026
opencode	MIT	TypeScript	Hoch	Nein, Permissions und Policies	Ja, großes Anbieterverzeichnis	Ja, 28. Aug. 2026
goose	Apache 2.0	Rust	Hoch	Nein, läuft auf dem Host	Ja, 15+ Anbieter und Ollama	Ja, 27. Aug. 2026
Cline	Apache 2.0	TypeScript	Hoch	Nein, Freigaben und Worktrees	Ja, Keys oder Cline-Konto	Ja, 28. Aug. 2026
OpenAI Codex CLI	Apache 2.0	Rust	Hoch	Ja, Sandbox und Exec-Policy	Eingeschränkt, nur OpenAI	Ja, 28. Aug. 2026
Gemini CLI	Apache 2.0	TypeScript	Hoch	Ja, dokumentiertes Sandboxing	Eingeschränkt, nur Google	Ja, 26. Aug. 2026
Kilo Code	MIT	TypeScript	Mittel bis hoch	Nein, Editor- und CLI-Extension	Ja, 500+ Modelle zum Einkaufspreis	Ja, 28. Aug. 2026
mini-SWE-agent	MIT	Python	Hoch	Ja, Docker, Podman, Apptainer	Ja, modellagnostisch	Ja, 17. Aug. 2026
Qwen Code	Apache 2.0	TypeScript	Hoch	Ja, laut Feature-Tabelle	Ja, inkl. Ollama und vLLM	Ja, 28. Aug. 2026
Aider	Apache 2.0	Python	Mittel	Nein, arbeitet auf deinem Tree	Ja, fast jedes LLM	Verlangsamt, 22. Mai 2026

Wie du diese Evaluierung in zwei Wochen durchziehst

Drei Faktoren entscheiden, keiner davon eine Feature-Liste. Erstens die Lizenzdatei, wörtlich gelesen, inklusive allem Angehängten, denn eine umsatzgetriggerte Bedingung ist eine Architekturvorgabe und keine Fußnote. Zweitens die Isolationsgrenze: Vier dieser zehn liefern eine mit, sechs erwarten, dass du sie baust, üblicherweise der größte versteckte Kostenblock in einem Self-Hosting-Business-Case. Drittens das Wartungssignal mit Datum, abgewogen gegen die Frage, ob du wirklich einen Fork pflegen würdest.

Die schnellste ehrliche Evaluierung ist eng geschnitten. Nimm eine Queue mit hohem Volumen und geringer Mehrdeutigkeit, Fixes für flaky Tests, Dependency-Bumps, kleine Bugs mit klarer Reproduktion, und fahre sie zwei Wochen lang zweigleisig: einen Open-Source-Agenten aus dieser Liste, den du selbst hostest, und einen Managed-Run. Miss gemergte Pull Requests, Review-Zeit pro Pull Request und die Stunden, die deine eigenen Engineers aufgewendet haben, um den jeweiligen Pfad am Leben zu halten. Diese letzte Zahl entscheidet, und sie ist die, die niemand instrumentiert. Was auf keinem der beiden Pfade automatisiert werden sollte, ist dasselbe: architektonische Änderungen, mehrdeutige Anforderungen und Cross-Service-Arbeit brauchen weiterhin einen Menschen, der die Entscheidung besitzt.

Wenn dein Build-Case an der Betriebsspalte auseinanderfällt, bring uns die Queue und die Zahlen statt eines Demo-Repos. Bring uns dein Security Review. Sprich mit uns über ein Team-Rollout.

FAQ: Open-Source-KI-Coding-Agenten

Gibt es einen kostenlosen KI-Agenten fürs Programmieren?

Ja, und die Unterscheidung zählt: der Agent ist kostenlos, die Inference meistens nicht. Jedes hier gerankte Projekt lässt sich unter MIT oder Apache 2.0 kostenlos herunterladen, betreiben und ändern. Geld kostet das Modell dahinter. Gemini CLI kommt am nächsten an kostenlos im Betrieb heran, mit einem dokumentierten Tier von 60 Requests pro Minute und 1,000 pro Tag auf einem privaten Google-Konto (Repo-README, geprüft am 28. August 2026). Alles andere rechnet ab: als API-Tokens, als Seat in einem Anbieterplan oder als GPU-Stunden, wenn du Open Weights selbst hostest.

Gibt es Open-Source-KI fürs Programmieren?

Davon gibt es viel, und 2026 ist es keine zweite Liga mehr. Zehn aktiv gepflegte Projekte sind in diesem Artikel gerankt, alle unter OSI-anerkannten Lizenzen: OpenHands, opencode, goose, Cline, OpenAI Codex CLI, Gemini CLI, Kilo Code, mini-SWE-agent, Qwen Code und Aider. Alle zehn sind permissiv für die kommerzielle Nutzung lizenziert, ohne Umsatzschwelle und ohne Einschränkung des Einsatzbereichs. Die Open Weights, die du dahinter betreiben würdest, darunter Qwen3-Coder-Next und DeepSeek-V4-Pro, sind ebenfalls offen lizenziert.

Was ist das beste Open-Source-KI-Modell fürs Programmieren?

Für ein Team, das null Lizenzbedingungen will, sind Qwen3-Coder-Next unter Apache 2.0 und DeepSeek-V4-Pro-0813 unter MIT die zwei saubersten Optionen (Hugging-Face-Modellkarten, geprüft am 28. August 2026). Wenn du eine bedingte Lizenz akzeptieren kannst: Kimi K2.7 Code steht unter modified MIT, du musst den Modellnamen anzeigen, sobald dein Produkt 100 Millionen monatlich aktive Nutzer oder 20 Millionen US-Dollar Monatsumsatz überschreitet. Lies die Lizenzdatei, nicht das Lizenz-Tag, bevor du dich festlegst.

Ist OpenClaw kostenlos?

Ja. OpenClaw erscheint unter der MIT-Lizenz, mit einer Schlusszeile, die für eingebundenen Code auf THIRD_PARTY_NOTICES.md verweist (LICENSE-Datei, geprüft am 28. August 2026). Es ist kostenlos zu betreiben, und mit ~388k Sternen ist es das meistgesternte Projekt irgendwo in der Nähe dieses Felds. Ein Team-Coding-Agent ist es aber nicht: Es beschreibt sich selbst als persönlichen KI-Assistenten für eine einzelne Person, der Modelle, Tools und Messaging-Kanäle über ein Gateway verbindet. Es ist nicht das, was du für einen an die CI angebundenen Engineering-Workflow evaluierst.

Was ist der beste Open-Source-Coding-Agent für ein Platform-Team?

OpenHands, wenn du eine self-hosted Control Plane willst statt einer einzelnen Terminal-Binary. Es ist MIT-lizenziert, es betreibt Agents über Docker-Container, VMs oder deine eigene Firmeninfrastruktur, und es steuert Third-Party-Agents über das Agent Client Protocol, statt dich an einen zu binden. Wenn dir herstellerneutrale Governance wichtiger ist: goose ist das einzige Projekt hier mit einer Foundation dahinter, es gehört zur Agentic AI Foundation bei der Linux Foundation.

Wie betreibe ich einen self-hosted KI-Coding-Assistenten sicher?

Geh davon aus, dass der Agent nicht vertrauenswürdige, vom Modell generierte Befehle ausführt, denn genau das tut er. Gib jedem Run eine Wegwerf-Umgebung ohne dauerhafte Credentials, mit eingegrenztem Netzwerk-Egress, einem kurzlebigen Repository-Token und einem harten Zeitlimit, und zerstöre sie danach. Von den zehn hier gerankten Projekten liefern vier eine Ausführungsisolation mit, die du einschalten kannst: OpenHands, OpenAI Codex CLI, Gemini CLI und mini-SWE-agent. Bei den anderen sechs ist diese Grenze etwas, das dein Platform-Team baut und betreibt.