Agentic AI fürs Smart Home: openHAB 5.2 bringt Chat-Interface und MCP-Server
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Die Open-Source-Plattform openHAB öffnet sich in Version 5.2 für LLMs und Agentic AI. Die Plattform zur Smart-Home-Steuerung bringt eine Anbindung an Sprachmodelle und führt den openHAB MCP Server ein.
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LLM-Chat statt Regelwerk für die Steuerung
Das UI von openHAB bringt ein neues Chat-Interface, das sich direkt an die einzelnen Geräte der Plattform anbinden lässt. Für Aufgaben zur Gerätesteuerung zeigt das Chat-Interface das zugehörige Widget an.
openHAB bietet Tools, um die einzelnen Geräte an das LLM anzubinden, um den Status abzurufen oder Steuerbefehle zu senden.
Die User entscheiden, welche Geräte für das Chat-Interface ansprechbar sind. Der Parameter permission in den voiceSystem-Metadaten der einzelnen Items (die Smart-Home-Einheiten in openHAB) kennt drei Einstellungen: NO_ACCESS, READ_ONLY und READ_WRITE.
Gedächtnis und Tools für das LLM
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Die Plattform speichert den Verlauf des Chats und kann ihn dem LLM bei weiteren Aufrufen mitgeben. Wie weit sich openHAB den Chatverlauf merkt und ihn weitergibt, lässt sich in den Einstellungen festlegen. Der System-Prompt für das LLM ist ebenfalls anpassbar.
Ein Tooling-Framework öffnet den LLMs den Zugang zu den Geräten und weiteren Informationen. Drei Tools bringt Version 5.2 von Haus aus mit: get-date-time gibt die Zeit und das Datum bezogen auf die aktuelle Zeitzone zurück, item-get-state ruft den Status eines Items ab und item-send-command schickt einen Befehl an ein Item.
openHAB ist zwar an kein bestimmtes LLM gebunden, bietet zum Start allerdings zunächst nur eine Anbindung an Google Gemini. Bindings für OpenAI und dazu kompatible Modelle sind in Kürze geplant.
Agentic AI mit dem openHAB MCP Server
Einen Schritt weiter als die LLM-Anbindung geht der openHAB MCP Server, der die Plattform für Agentic AI öffnet. Die KI-Agenten können die Geräte steuern und verwalten.
Außerdem lassen sich die KI-Agenten nutzen, um eigene Regeln für openHAB zu erstellen. Dabei hat man die Wahl zwischen Regeln für wiederkehrende Aufgaben und einmaligen Regeln. Letztere löscht der Agent nach der Ausführung selbsttätig.
Die Agenten können wahlweise direkt über das Netzwerk, über die openHAB-Cloud oder eine Node.js-Bridge mit openHAB kommunizieren. Damit die Agenten mit der Plattform interagieren können, benötigen sie ein openHAB-API-Token. Weitere Informationen zur Anbindung und Authentifizierung finden sich in der Dokumentation zum openHAB MCP Server.
Funktionen jenseits von KI
Neben der LLM- und Agentic-AI-Anbindung bringt openHAB 5.2 zahlreiche weitere Ergänzungen. Unter anderem lassen sich Komponenten für das UI neuerdings in YAML erstellen. Außerdem hat das openHAB-Team die DSL (Domain Specific Language) zum Erstellen von Regeln erweitert.
Weitere Neuerungen wie die dauerhaft angezeigte Log-Konsole und die erweiterten Charts lassen sich dem openHAB-Blog entnehmen. Die vollständige Liste der Neuerungen findet sich in den Release Notes.