Nelly · A complete AI agent platform

Was ist Nelly?

Nelly ist eine Plattform für Desktop-AI-Agenten, die von Pine Enterprises AB entwickelt wurde. Benutzer können mithilfe natürlicher Sprache Aufgaben, Ziele und Regeln beschreiben, um so AI-Agenten zu erstellen, die Tools sowie Unteragenten aufrufen können – ohne dass Code geschrieben werden muss.

Die Plattform setzt sich aus Komponenten wie Nelly Studio und Nelly Chat zusammen. Sie ermöglicht es, Agenten zu erstellen und zu testen, sowie diesen die Ausführung von Aufgaben zu übertragen. Das Produkt befindet sich derzeit noch in der Beta-Phase – Funktionen, die Anzahl der Nachrichten sowie die Preise können bei der offiziellen Veröffentlichung geändert werden.

Eine kurze Beschreibung

Nelly ist eine kodierfreie AI-Plattform, mit der man lokale Desktop-Umgebungen erstellen, mehrere Agententeams testen und nutzen sowie eigene große Modelle anschließen kann.

Hauptfunktionen

Intelligente Agenten mit natürlicher Sprache erstellen

Der Benutzer muss lediglich die Rolle, Aufgaben, Einschränkungen und Ausgabeanforderungen des Agenten angeben, um einen benutzerdefinierten Agenten zu erstellen. Die Anweisungen unterstützen Strukturen wie Überschriften und Listen, was es ermöglicht, Geschäftsregeln in wartbaren Beschreibungen zu organisieren.

Integrierte Tools

Agenten können mit Werkzeugen wie Browsern und Datenbanken Forschungs-, Eingab- und Abfragenaufgaben durchführen. Offiziell wird angegeben, dass weitere Werkzeuge hinzugefügt werden. Bevor Berechtigungen für Werkzeuge erteilt werden, sollten sie zunächst an Testdaten und mit Konten mit eingeschränkten Rechten getestet werden.

Unteragenten und Aufgabenteilung

Der Hauptagent kann komplexe Aufgaben in kleinere Teilaufgaben aufteilen und diese an spezielle Unteragenten delegieren, wodurch eine Zusammenarbeit mehrerer Agenten entsteht. Die Aufrufe der Unteragenten werden zusätzlich zur Nachrichtenmenge gezählt und können die Kosten, Verzögerungen sowie Fehlübertragungen erhöhen.

Agententests

Nelly Studio ermöglicht es, das Verhalten der Agenten in natürlicher Sprache zu testen und die Anweisungen wiederholt anzupassen. Die Tests sollten normale Eingaben, fehlende Informationen, widersprüchliche Anforderungen, Hinteinflussnahme sowie Tool-Fehler umfassen.

Threads und Kontexte

Dialoge können nach Threads organisiert werden, um den Aufgabenkontext sowie die Grenzen zwischen verschiedenen Projekten zu wahren. Langfristige Threads können dennoch unrelevanten Informationen anhäufen; wichtige Aufgaben sollten regelmäßig zusammengefasst werden, um einen klaren Kontext zu schaffen.

Abteilungs- und Teamorganisation

Benutzer können Agenten auf verschiedene Abteilungen ziehen und sie so als Forschungs-, Marketing-, Betriebs- oder Support-Teams simulieren. Die Abteilungen sind lediglich eine Art Organisationsschema; es werden keine tatsächlichen Unternehmensrechte oder Genehmigungssysteme automatisch erstellt.

Bewegungsbahn

Die Plattform kann Tools zur Aufrufüberwachung, Screenshote des Browsers sowie den Schritt-für-Schritt-Verlauf der Ausführung anzeigen, was die Überprüfung dessen erleichtert, was geschehen ist. Die Protokolle der Aktivitäten verbessern die Übersichtlichkeit, können jedoch nicht beweisen, dass die Ergebnisse korrekt sind oder dass die Aktionen autorisiert waren.

Anbieter für maßgeschneiderte große Modelle

Die Pay-as-you-go-Lösung ermöglicht die Verbindung mit OpenAI, Anthropic, OpenRouter und LM Studio. Wenn man seinen eigenen Anbieter verwendet, sind keine Beschränkungen bezüglich der eingebauten Nachrichtenmenge durch Nelly vorhanden – doch es gelten weiterhin die Preise, Geschwindigkeitsbeschränkungen sowie Richtlinien des Modellanbieters.

Lokale Ausführungsarchitektur

Laut den offiziellen FAQ-Hinweisen laufen die Agenten, Tools und Daten auf dem Computer des Benutzers und werden dort gespeichert. Die Dialoghistorie sowie der Kontext werden an das ausgewählte große Modell übermittelt. Nelly gibt an, dass diese Dialoginhalte nicht gespeichert werden, doch der Anbieter des Modells kann sie gemäß seinen eigenen Richtlinien verarbeiten.

Funktionen, die noch nicht offiziell bereitgestellt werden

• Nelly Marketplace: Die offizielle Website gibt an, dass es bald verfügbar sein wird; daher können die aktuellen Funktionen noch nicht beworben werden.
• Monetarisierung von Agenten und Tools: Teil der zukünftigen Planungen für den Marketplace.
• Custom MCP-Server: Auf der offiziellen Website wird er derzeit als bald verfügbar angezeigt.
• Team von intelligenten Agenten mit kontinuierlicher autonomer Betriebsfähigkeit: Dies gehört zur langfristigen Vision des Produkts, ist aber keine aktuelle Garantie.

Für welche Benutzer geeignet

• Individuelle Wissensarbeiter: Entwicklung von Agenten für Forschung, Schreiben und Informationsorganisation.
• Kleine Teams: Nutzung von Abteilungen zur Organisation von KI-Hilfskräften mit unterschiedlichen Aufgaben.
• Betriebsmitarbeiter: Ordnen Sie die Schritte für Browser und Datenbank in einen Proxy-Workflow ein.
• Produktmanager: Schnelle Erstellung von Agenten-Prototypen und Beobachtung des Ausführungsprozesses.
• Nicht-technische Benutzer: Erstellen und ändern Sie Proxy-Anweisungen in natürlicher Sprache.
• Lokale Modellnutzer: Verbinden Sie Ihr eigenes laufendes Modell über LM Studio.
• Entwickler und Tester: Überprüfung von Sub-Agenten, Nutzung von Tools sowie Aufgabenstrukturierungsplänen.

Pakete und Preise

Stand zum 24. August 2026 bietet Nelly drei öffentliche Pakete an: Free, Pro und Pro+. Zudem werden individuelle Anforderungen für Unternehmen berücksichtigt. Alle drei Pakete ermöglichen es, eine unbegrenzte Anzahl an AI-Agenten zu erstellen. Der Hauptunterschied liegt in der Anzahl der Nachrichten sowie in den Möglichkeiten bezüglich der eigenen Modelle.

Die oben genannten Preise und Limits gelten für die Beta-Phase; die offiziellen Stellen haben ausdrücklich angegeben, dass es bei der endgültigen Version zu Anpassungen kommen kann. Steuern, Währungen, automatische Verlängerung sowie Unternehmensfunktionen richten sich nach den Angaben auf der Kaufseite oder im Vertrag.

Wie werden Nachrichten gezählt?

Jede Nachricht, die ein Benutzer an den Proxy sendet, wird mitgezählt – genauso wie die Nachrichten, die der Proxy an die Unterproxys sendet. Wenn zum Beispiel ein Benutzer eine Anfrage sendet und der Hauptproxy anschließend einen Unterproxy um Hilfe bittet, werden insgesamt zwei Nachrichten verbraucht.

• Der Betrag wird für ein rollierendes Zeitfenster von 30 Tagen ab dem ersten Nachrichtenversand berechnet.
• Nicht verwendete Nachrichten können nicht in das nächste Fenster übertragen werden.
• Während der Beta-Phase können zusätzliche Nachrichtenpakete nicht einzeln erworben werden.
• Komplexe Mehr-Agenten-Workflows können bei einer Anfrage mehrere Lizenzen verbrauchen.
• Bei der Verwendung eigener Modelle gilt die Nelly-Limite nicht, doch der Modellanbieter erhebt weiterhin Gebühren oder setzt Limits.

Abonnement und Rückerstattung

Nelly gewährt keine Rückerstattung für die Zahlungen der Mitgliedschaft. Der Nutzer kann die Mitgliedschaft jederzeit kündigen, wobei die Vorteile bis zum Ende des aktuellen Abrechnungszyklus weiterhin bestehen bleiben.

Bevor man kauft, sollte man zunächst mit Free die Kompatibilität des eigenen Geräts, die Stabilität der Tools sowie die Leistung des Arbeitsablaufs überprüfen. Wenn eigene Modelle verwendet werden, müssen außerdem die Kosten für eine Nelly-Abonnement sowie die Kosten für die Model-API oder lokale Hardware berücksichtigt werden.

Vergleich von Modellen und Kosten

Schneller Einstiegsführer

1. Laden Sie Nelly unter Verwendung des Betriebssystems herunter und überprüfen Sie, dass das Installationspaket von der offiziellen Seite stammt.
2. Erstellen Sie ein kostenloses Konto und beginnen Sie mit einfachen Aufgaben, die keine sensiblen Daten beinhalten.
3. Erstellen Sie im Studio einen neuen Agenten und geben Sie dort Rolle, Ziel, Eingang, Ausgang sowie verbotene Elemente an.
4. Geben Sie zunächst keine Schreibrechte an den Browser oder die Datenbank, testen Sie nur das Textverhalten.
5. Erstellen Sie eine Gruppe von normalen, verschwommenen, konfliktreichen und bösartigen Eingaben für den Test.
6. Überprüfen Sie die Aktivitätsverläufe, Toolaufrufe und Browser-Screenshots, um die fehlerhaften Schritte zu finden.
7. Wenn komplexe Aufgaben anfallen, fügt man einen speziellen Unteragenten hinzu und beobachtet den Nachrichtenverbrauch.
8. Legen Sie vor dem Bezahlen für die Verbindung zu Ihren eigenen Modellen ein API-Budget, Geschwindigkeitslimits sowie Protokollierungsrichtlinien fest.
9. Vor dem eigentlichen Betrieb sollten Verfahren für manuelle Überprüfung, Berechtigungen, Backups und Rollback eingerichtet werden.

Struktur der Prompt-Anweisungen zur Erstellung zuverlässiger Agenten

1. Rolle: Beschreibt, wofür der Agent verantwortlich ist und wofür nicht.
2. Ziel: Definieren des akzeptablen Endresultats statt einer allgemeinen Formulierung wie „gut gemacht“.
3. Eingabe: Liste der verfügbaren Daten, Dateien und Tools.
4. Schritte: Legen Sie die Reihenfolge fest, bei der zuerst geprüft und anschließend gehandelt werden muss.
5. Einschränkungen: Das Senden, Löschen, Bezahlen oder Abrufen von nicht autorisierten Daten ist verboten.
6. Ausgabe: Angabe von Feldern, Format, Länge und Anforderungen an Belege.
7. Fehlerbehandlung: Bei Berechtigungs-, Daten- oder Toolfehlern wird die Aktion gestoppt und ein Bericht erstellt.
8. Überprüfung: Vor einer Aktion mit hohem Einfluss ist eine manuelle Bestätigung erforderlich.

Vorschläge zur Gestaltung von Unteragenten

• Jeder Unteragent ist nur für ein klares Aufgabengebiet zuständig, um Überschneidungen der Zuständigkeiten zu vermeiden.
• Der Hauptagent übermittelt nur den minimal notwendigen Kontext, um die Privatsphäre und die Kosten für Nachrichten zu verringern.
• Es wird verlangt, dass der Unterverwalter strukturierte Ergebnisse, unsichere Elemente sowie die Gründe für Misserfolge zurückgibt.
• Beschränken Sie die Tiefe der rekursiven Aufrufe, um zu verhindern, dass Schleifenprozesse Ressourcen verbrauchen.
• Legen Sie separate Berechtigungen für Browser, Datenbanken und externe Konten fest.
• Überprüfen Sie durch Aktivitätsprotokolle, ob der Hauptagent die Ergebnisse der Unteragents korrekt versteht.

Lokale Daten und Cloud-Modelle

Die Konfiguration der Agenten, die Tools sowie die damit verbundenen Daten werden lokal gespeichert, was jedoch nicht bedeutet, dass alle Verarbeitungen offline stattfinden. Bei der Verwendung der integrierten Modelle Claude, OpenAI, Anthropic oder OpenRouter werden das Dialogverlauf, der Kontext der Aufgaben sowie die notwendigen Daten an das entsprechende Cloud-Modell übertragen.

Die Verbindung mit LM Studio ermöglicht das Ausführen kompatibler Modelle lokal, doch der Zugriff über den Browser, externe Websites sowie andere Integrationen können weiterhin Netzwerkverbindungen erfordern. Die Benutzer sollten die Datengrenzen durch Tests unter tatsächlichen Netzwerkkonditionen und mit den entsprechenden Berechtigungen überprüfen.

Schwerpunkte der Datenschutzerklärung

Die Datenschutzerklärung wurde zuletzt am 8. April 2025 aktualisiert. Der Betreiber ist das schwedische Unternehmen Pine Enterprises AB. Die Plattform verarbeitet E-Mail-Adressen, IP-Adressen, Gerätedaten sowie Daten zum Browsergebrauch und zur Diagnose. Zudem können diese Daten mit Zahlungsdienstleistern, Dienstleistern, verbundenen Unternehmen und Geschäftspartnern geteilt werden.

Laut der CCPA-Regelung gilt das Verkaufen von personenbezogenen Daten nicht als solches im üblichen Sinne. Doch bestimmte Handlungen, bei denen Daten aus wirtschaftlichen Gründen geteilt werden, können nach dem Gesetz als Verkauf betrachtet werden. In den letzten 12 Monaten könnten dabei Identifikatoren, Geschäftsdaten sowie Online-Aktivitäten gemeint sein. Nutzer in Kalifornien können beantragen, dass ihre Daten nicht verkauft oder geteilt werden, sowie dass die Verwendung sensibler Informationen eingeschränkt wird.

Empfehlungen zur Nutzung der Privatsphäre

• Schreiben Sie keine Passwörter, Schlüssel, Kundenlisten oder nicht veröffentlichte Informationen in die Proxy-Anweisungen.
• Überprüfen Sie je nach ausgewähltem Modell die Richtlinien von OpenAI, Anthropic, OpenRouter oder dem lokalen Modell.
• Datenbankwerkzeuge verwenden zunächst eine nur zum Lesen zugängliche Testdatenbank sowie Konten mit minimalen Berechtigungen.
• Regelmäßig löschen Sie lokale Threads, Screenshote, Cache sowie nicht mehr benötigte Proxy-Daten.
• Unternehmen sollten vor der Nutzung die Datenverarbeitungsvereinbarungen, die Subverarbeiter der Modelle sowie die grenzüberschreitende Übertragung überprüfen.
• Bei Bedarf das Recht ausüben, den Verkauf oder die Weitergabe von Daten sowie die Verbreitung sensibler Informationen einzuschränken.

Plattform- und Systemsupport

Die Unterstützung für Windows und Linux wird im Juni 2025 bekannt gegeben; die Download-Seite ist weiterhin als Beta gekennzeichnet. Vor der Einsatz in der Produktion sollten Systemrechte, Browser-Automatisierung, Datenbanktreiber sowie die Wiederherstellung aus dem Ruhezustand getestet werden.

Vorteile des Produkts

• Erschaffen von Agenten in natürlicher Sprache – geeignet für Nicht-Programmierer, um schnell loszulegen.
• Agenten, Tools und Daten laufen und werden hauptsächlich lokal gespeichert.
• Unterstützung der Aufteilung der Aufgaben auf Unterauftragnehmer sowie einer hierarchischen Organisationsstruktur.
• Aktivitätsverläufe, Browser-Screenshots und Tool-Protokolle erleichtern die Überprüfung.
• Abonnenten können mehrere Cloud-Modelle mit LM Studio verbinden.
• Das Free-Angebot ermöglicht es, die grundlegenden Funktionen ohne Kreditkarte zu überprüfen.
• Er umfasst die drei gängigen Desktop-Systeme macOS, Windows und Linux.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Das Produkt befindet sich noch in der Beta-Phase; Preis, Kapazitäten und Funktionen können sich ändern.
• Free bietet nur 30 Nachrichten – mehr Aufrufe über verschiedene Agenten führen schnell zum Verbrauch der Limits.
• Unverwendete Nachrichten werden nicht übertragen, und es ist auch nicht möglich, zusätzliche Nachrichtenpakete zu kaufen.
• Für Abonnementsgebühren wird kein Erstattung gewährt.
• Die Cloud-Modelle erhalten weiterhin die Gesprächshistorie und den Kontext der Aufgabe.
• Browser und Datenbankwerkzeuge können fehlerhafte oder übermäßige Aktionen ausführen.
• Eigene MCP-Server und Marketplace sind derzeit noch in Entwicklung.
• Die Windows- und Linux-Versionen sind weiterhin als Beta gekennzeichnet.
• Die Aufzeichnungen der Agentenaktivitäten bedeuten nicht, dass die Ergebnisse bereits überprüft wurden.

Open Source und GitHub-Status

Bis zu dieser Überprüfung konnten weder offizielle GitHub-Quellcode-Repositorys noch Open-Source-Lizenzen für die Nelly-Desktop-Anwendung, Studio, Chat oder den Proxy während des Betriebs gefunden werden. Die Hauptplattform des Produkts sollte als nicht open source gekennzeichnet werden.

Die Verbindung mit LM Studio oder anderen Open-Source-Modellen bedeutet nicht, dass Nelly selbst open source ist. Die zukünftige Unterstützung von MCP-Servern dient lediglich der Erweiterung der Protokollfähigkeiten und lässt keine Rückschlüsse auf die Lizenzbedingungen des Plattformcodes zu.

Grundlegende Informationen

Häufige Fragen

Ist Nelly kostenlos?

Es gibt eine kostenlose Version, mit der eine unbegrenzte Anzahl an Agenten erstellt werden kann. Pro 30 Tagen sind maximal 30 Nachrichten möglich – ein Kreditkarten ist nicht erforderlich. Bei komplexen Aufgaben entstehen durch den Einsatz von Unteragenten zusätzliche Kosten in Form von Nachrichten.

Sind die Proxy-Daten alle lokal?

Agenten und Daten werden lokal gespeichert, doch das Chatverlauf sowie der Kontext werden an das ausgewählte Großmodell übertragen. Eine weitere Reduzierung der Übertragung in die Cloud ist nur möglich, wenn ein lokales Modell verbunden ist und andere Netzwerkwerkzeuge gesteuert werden.

Kann man seine eigene API verwenden?

Ja, Pro und Pro+ unterstützen OpenAI, Anthropic, OpenRouter und LM Studio. Die Obergrenze für Nelly-Nachrichten gilt nicht mehr, doch die Gebühren und Einschränkungen der Modellanbieter bestehen weiterhin.

Wird Windows und Linux unterstützt?

Unterstützung: Windows erfordert Windows 10 oder neuer, Linux bietet eine 64-Bit-Version – beides ist derzeit noch als Beta gekennzeichnet. Für macOS steht auch eine offizielle Download-Möglichkeit zur Verfügung.

Wird ein MCP-Server unterstützt?

Die offizielle Website kennzeichnet den benutzerdefinierten MCP-Server derzeit als bald verfügbar, sodass er nicht mit den vorhandenen Funktionen genutzt werden kann. Es sollte auf die offizielle Veröffentlichung des Produkts gewartet werden, um die Anleitung zu den Sicherheitsrechten einzusehen.

Ist Nelly Open Source?

Nein, es wurden bisher weder offizielle Quellcodes noch eine Open-Source-Lizenz gefunden. Die Verwendung lokaler Open-Source-Modelle ändert den Lizenzstatus der Nelly-Plattform selbst nicht.

Zusammenfassung

Nelly eignet sich für Nutzer, die eine Proxy-Team-Struktur in natürlicher Sprache am Desktop erstellen, die Ausführung von Tools überwachen und eigene Modelle verbinden möchten. Derzeit sollte es als Beta-Tool betrachtet werden, wobei mit Aufgaben niedriger Berechtigungen getestet werden sollte, und dabei besonders auf den Nachrichtenverbrauch, den Datentransfer der Modelle, die Rechte der Tools sowie das Risiko von Rückerstattungen geachtet werden muss.