Ishi

Eine kurze Beschreibung

Ishi ist ein lokaler, auf Personalcomputern laufender KI-Agent mit Priorität für lokale Aufgaben. Unter Genehmigung des Benutzers kann er Dateien lesen, erstellen, suchen, umbenennen und ändern sowie Modelle, MCP-Tools und Cloud-Workflows verbinden.

Einführung in die Tools

Ishi wurde von Ishi Technologies und dem Team von Pixel ML entwickelt. Das Produkt stellt den lokalen Desktop-Computer als die „Hand“ dar, die Aufgaben ausführt, während externe große Modelle sowie die Cloud-Dienste von AgenticFlow als das „Gehirn“ fungieren, das für die Logikverarbeitung und Organisation zuständig ist. Es richtet sich in erster Linie an Techniker, die Automatisierungen für Dateien, Daten sowie alltägliche Betriebsaufgaben benötigen.

Lokale Priorität bedeutet nicht, dass alle Berechnungen notwendigerweise offline stattfinden. Die Dateibearbeitung erfolgt auf dem Gerät, doch bei der Auswahl von Cloud-Modellen, über Netzwerk durchgeführten Suchvorgängen, entfernten MCP-Anfragen, AgenticFlow-Delegationen oder Session-Teilen werden die entsprechenden Anfragen den jeweiligen Diensten gesendet.

Hauptfunktionen

Automatisierung lokaler Dateien

Ishi kann Verzeichnisse ansehen, Dokumente lesen, Inhalte suchen, neue Dateien erstellen und vorhandene Dateien bearbeiten. Typische Aufgaben umfassen die Sortierung von Rechnungen nach Lieferanten und Datum, das Umschreiben von Screenshot-Namen nach ihrem Inhalt, das Extrahieren von Daten aus PDF-Dateien sowie das Eintragen der Ergebnisse in Tabellen.

• Scannen Sie den Download-Ordner und schlagen Sie neue Dateinamen sowie eine neue Ordnerstruktur vor.
• Felder aus PDFs, Dokumenten und Tabellen extrahieren und zusammenfassende Dateien erstellen.
• Suchen nach Schlüsselwörtern, Firmennamen oder Datenmustern in mehreren Dateien.
• Massenänderung von Dokumenttexten, Datumsangaben, Formatierung oder Metadaten.
• Vergleichen Sie die lokalen Tabellen mit externen Geschäftsdaten und ermitteln Sie die Unterschiede.
• Löschen Sie vor dem Teilen der Bilder unerwünschte Metadaten.

Ausführungsmechanismus der Glass Box

Ishi betont den vierphasigen Prozess von Draft, Plan, Simulate und Execute. Das Agent versteht zunächst die Anforderungen und erstellt einen Plan, zeigt anschließend mit Ghost Files die überarbeiteten virtuellen Ergebnisse und führt die Ausführung erst nach Bestätigung durch den Benutzer durch.

1. Beschreiben Sie in natürlicher Sprache das Ziel, den Verarbeitungskatalog und die Inhalte, die nicht berührt werden dürfen.
2. Überprüfen Sie die von Ishi erzeugten Schritte, den Dateibereich und die erwarteten Ergebnisse.
3. Überprüfen Sie den aktuellen Zustand, den geplanten Zustand der Änderungen sowie die Unterschiede in Ghost Preview.
4. Genehmigung einzeln, in Bündeln oder Ablehnung der Aktion.
5. Öffnen Sie nach der Ausführung den Historie-Verlauf, um die tatsächlichen Änderungen zu überprüfen.
6. Wenn das Ergebnis nicht den Erwartungen entspricht, wird mit Undo wiederhergestellt.

Ghost Files und Rückgängigmachen

Ghost Files zeigt die noch nicht ausgeführten Umbenennungen, Verschiebungen und Inhaltseinträge als halbtransparente Vorschau an. Bei Massenaufgaben kann man zunächst Beispiele ansehen oder alle Dateien einzeln überprüfen.

• Zeigt beim Umbenennen den alten und neuen Namen gleichzeitig an.
• Beim Bearbeiten von Dokumenten wird die Unterschiedsansicht verwendet, um gelöschte und hinzugefügte Inhalte anzuzeigen.
• Die Ablehnung der Vorschau ändert die ursprüngliche Datei nicht.
• Nach der Freigabe wird die Aktion im Protokoll festgehalten.
• Ausgeführte Aktionen können auf der Historie-Seite rückgängig gemacht werden.
• Wichtige Verzeichnisse sollten weiterhin zuerst gesichert werden; die Rückschaltung darf nicht als einzige Wiederherstellungsmaßnahme dienen.

Rechte und Sicherheitsschalter

Rechte können auf drei Ebenen gesteuert werden: Allow, Ask und Deny. Es wird empfohlen, dass neue Benutzer zunächst für die Bearbeitung von Dateien, Systembefehle, das Verbinden ins Internet sowie Zugriff auf Verzeichnisse außerhalb des Projekts den Modus „Ask“ verwenden und erst allmählich Zugriffe auf weniger risikoreiche Aktionen gewähren.

Die Befehlsberechtigungen können außerdem nach Modellen unterteilt werden, beispielsweise das Öffnen von Dateien erlauben, vor dem Verschieben eine Anfrage stellen, Löschvorgänge zulassen sowie Administratorbefehle direkt ablehnen. Die konfigurierten Einstellungen auf Projektebene überschreiben die globalen Einstellungen, sodass sensible Projekte eigene, strengere Regeln anwenden können.

Integrierte Tools

Dass eine Funktion standardmäßig aktiviert ist, bedeutet nicht, dass sensible Aktionen automatisch ausgeführt werden – das endgültige Verhalten hängt weiterhin von den Berechtigungs-Einstellungen ab. Nach der Installation sollten Sie unverzüglich den Schalter der Funktion sowie die Berechtigungen überprüfen, anstatt sich auf die Standardwerte zu verlassen.

Modell und BYOK

Ishi unterstützt über das AI SDK und Models.dev mehr als 75 Modellservices und kann auch lokale Inferenzlösungen wie Ollama, LM Studio und llama.cpp verbinden. Benutzer können eigene Schlüssel für Dienste wie Anthropic, OpenAI, Google, OpenRouter usw. verwenden oder das einheitliche Gateway von Pixel ML nutzen.

Der Modell-Schlüssel wird in den Ishi-Zertifizierungsdateien des Benutzergeräts gespeichert. Der Schlüssel sollte weiterhin durch Berechtigungen eingeschränkt werden, regelmäßig ausgetauscht werden, und es sollte vermieden werden, die Zugangsdaten in gewöhnliche Projektdateien oder geteilte Sitzungen zu schreiben.

MCP-Erweiterung

Ishi unterstützt lokale und entfernte Model Context Protocol-Dienste; nach der Hinzufügung werden den Modellen die entsprechenden Tools zur Verfügung gestellt. Für entfernte Dienste können Request-Header, API-Schlüssel oder OAuth verwendet werden, wodurch eine dynamische Client-Anmeldung möglich ist.

• Der lokale MCP wird über Befehle gestartet, wobei die notwendigen Umgebungsvariablen übergeben werden können.
• Der Remote-MCP wird über die Service-Adresse verbunden, und es ist möglich, Authentifizierungs-Header zu konfigurieren.
• MCP kann global aktiviert werden oder nur bestimmten Agenten zugänglich gemacht werden.
• Nicht häufig genutzte Dienste können bei ihrer Konfiguration belassen, aber vorübergehend deaktiviert werden.
• Jedes MCP beansprucht einen Kontext; zu viele Tools können die Grenzen des Modells überschreiten.
• Dritte MCPs haben ihre eigenen Berechtigungen und Datenschutzrichtlinien, die vor der Installation separat geprüft werden müssen.

AgenticFlow-Cloud-Delegation

Ishi kann lokal vorbereitete Aufgaben an AgenticFlow delegieren, um komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen, zeitgesteuerte Workflows durchzuführen, mehrere Agenten zu koordinieren und externe Anwendungen zu integrieren. Auf der Produktseite wird angegeben, dass damit mehr als 2500 verschiedene Anwendungen verbunden werden können.

Lokale Dateien werden durch die Installation von Ishi nicht automatisch hochgeladen, aber für die Delegation in die Cloud ist eine ausdrückliche Genehmigung des Benutzers erforderlich. Vor der Ausführung sollten überprüft werden, welche Texte, Datein Inhalte und Anmeldeinformationen in die Cloud übertragen werden, sowie die Kosten für den Einsatz der Cloud-Dienste.

Mehrfachagenten und Fähigkeiten

Ishi unterstützt isolierte Multi-Agenten-Sessions, wodurch verschiedene Agenten gleichzeitig unterschiedliche Aufgaben bearbeiten können. Skills dienen dazu, wiederkehrende Aufgaben zu kapseln, und auf der Pro-Seite werden außerdem mehr als 100 fortgeschrittene Skill-Markt-Vorteile aufgelistet.

• Unabhängige Agenten für Forschung, Finanzen, Dokumentenverwaltung und Inhaltsverarbeitung erstellen.
• Einschränkung der Verzeichnisse, MCPs und Befehle, die für jeden Agenten sichtbar sind.
• Legen Sie die Teamrichtlinien in die Projektregelwerke fest, um wiederholte Erklärungen zu vermeiden.
• Testen Sie zunächst Fähigkeiten Dritter an einer Kopie, bevor Sie die Verarbeitung der echten Daten gestatten.
• Parallelisierte Aufgaben sollten vermeiden, gleichzeitig denselben Datei- oder Verzeichnisinhalt zu ändern.

Installation und Support-Plattform

Die Download-Seite zeigt weiterhin mehrere Desktop-Buttons als bald verfügbar an, doch in den Dokumenten sowie im GitHub-Release-Bereich sind bereits Dateien für Mac und Windows x64 bereitgestellt. Bei der Installation sollte man zunächst die veröffentlichten Dateien, die digitale Signatur, die Systemarchitektur sowie das Versionsdatum überprüfen.

Installation und Erstkonfiguration

1. Überprüfen Sie die Computerarchitektur und die Systemversion und laden Sie das entsprechende Installationspaket für Mac oder Windows herunter.
2. Überprüfen Sie die Veröffentlichungsseite, den Dateinamen und die Signatur, bevor Sie die Installation durchführen.
3. Beim ersten Start wählen Sie entweder das Pixel ML-Gateway, eine eigenständige Cloud-Modell-Schlüssel oder ein lokales Modell.
4. Stellen Sie die Dateibearbeitung, Befehle, Netzwerkverbindungen sowie Verzeichnisse außerhalb des Projekts auf Ask ein.
5. Erstellen Sie ein Testverzeichnis, in das Sie wiederherstellbare Kopien von Dokumenten und Tabellen legen.
6. Führen Sie jeweils einen Test für Lesen, Anzeigen, Freigeben, Stornieren und Export durch.
7. Wenn externe Tools benötigt werden, fügen Sie die MCP- oder AgenticFlow-Verbindungen einzeln hinzu.
8. Bestätigen Sie die Kosten des tatsächlichen Modells sowie der Cloud-Dienste, bevor Sie mit dem offiziellen Projekt fortfahren.

Kostenlose Version und Pro-Preis

Der Rabatt von 49 Dollar gilt bis zum 28. Februar 2026. Auf der aktuellen Seite wird jedoch weiterhin dieser Preis sowie der Kauf-Link angezeigt; gleichzeitig wird 99 Dollar als Standardpreis bezeichnet. Vor dem Kauf muss man auf der Zahlelseite den tatsächlichen Betrag, die Währung, die Steuern sowie die Lizenzbedingungen überprüfen.

Die Grenzen der lebenslangen Lizenz

Die einmalige Pro-Lizenz umfasst Ishi Desktop, bedeutet aber nicht, dass alle AI-Modelle, AgenticFlow-Aufgaben sowie Drittanbieterdienste dauerhaft kostenlos sind. Die offizielle Beschreibung bezieht sich nur auf zukünftige V1.x-Updates und garantiert keine weiteren Hauptversionen.

• Die Kosten für die Inferenz mit einer eigenen API-Schlüssel werden vom jeweiligen Modellanbieter berechnet.
• Das Pixel ML-Gateway arbeitet nach dem Pay-as-you-go-Prinzip.
• Der AgenticFlow-Cloud-Dienst kann Verbrauchsgebühren verursachen.
• Dritte MCPs und Geschäftsanwendungen können weitere Abonnementgebühren haben.
• Die Unternehmensversion wird nach Anzahl der Plätze berechnet und ist nicht im persönlichen Pro-Lizenzpaket enthalten.
• Rückerstattungen, Übertragungen von Lizenzen sowie die Anzahl der Geräte werden auf der Preisseite nicht vollständig erläutert.

Unternehmensversion

Enterprise bietet zentrale Konfiguration, SSO sowie Zugang über ein internes AI-Gateway. Es ist möglich, andere Modellservices zu blockieren, sodass nur Anfragen an die von der Organisation genehmigte Infrastruktur weitergeleitet werden. Die Preise sind sitzbezogen kalkuliert; bei Verwendung des eigenen LLM-Gateways wird nicht mehr nach Modell-Tokens an Ishi bezahlt.

Privatsphäre und Datenpfade

Die Datenschutzerklärung besagt, dass Ishi keine lokalen Dateien oder Ordnungsstrukturen hochlädt, darauf zugreift oder sie speichert. Die Bearbeitung von Dateien erfolgt direkt auf dem Gerät. Auf der Kontoebene können jedoch E-Mail-Adressen, Namen, Benutzeridentifikatoren, Zahlungsinformationen, IP-Adressen, Gerätedaten, Nutzungsdaten sowie Fehler- und Leistungsdaten verarbeitet werden.

Lokale Priorisierung kann nur das Risiko einer Datenoffenlegung teilweise verringern und ersetzt nicht die Klassifizierung von Daten, das Prinzip der geringsten Berechtigungen sowie die Überprüfung durch Modelleigentümer. Insbesondere wenn der Inhalt von Dateien in Cloudmodelle eingegeben wird, verlässt der entsprechende Text das Gerät bereits, selbst wenn die ursprüngliche Datei nicht hochgeladen wurde.

Code, Ausgabe und Lizenz

Die Nutzungsbedingungen besagen, dass die Benutzerdateien weiterhin im Besitz des Benutzers bleiben, und Ishi beansprucht auch nicht das Eigentum an der Verarbeitung der Daten sowie an den erzeugten Ergebnissen. Der Benutzer muss weiterhin sicherstellen, dass die eingegebenen Materialien, der von Modellen erzeugte Code sowie die Abhängigkeiten gegenüber Drittanbietern den Urheberrechten, Lizenzen und Kundenverträgen entsprechen.

Das offizielle GitHub-Repo ist öffentlich einsehbar, doch die LICENSE legt ausdrücklich eine proprietäre Software-Lizenz fest, die das Kopieren, Ändern, Verbreiten, Weiterverkaufen und Reverse Engineering ohne schriftliche Genehmigung verbietet. Dass das Repo öffentlich ist, bedeutet nicht, dass es Open Source ist, und man darf daraufhin keine eigenen modifizierten Versionen veröffentlichen.

GitHub und Dokumenteneinheitlichkeit

Der aktuelle Speicher enthält hauptsächlich veröffentlichte Ressourcen, Installationslinks, Dokumentationen sowie proprietäre Lizenzen – es handelt sich dabei nicht um ein vollständiges Open-Source-Projekt, das frei weiterentwickelt und verteilt werden kann. In den Lizenzen ist noch der alte Produktname „Claw“ enthalten, was darauf hindeutet, dass in den Migrationsdokumenten noch unverarbeitete Inhalte vorhanden sind.

In den Unternehmensdokumenten steht „Ishi ist Open Source“, was im direkten Widerspruch zu den Angaben zur Lizenz sowie zu den Hinweisen in der README-Datei steht, wonach es sich um ein proprietäres Produkt handelt. Die Katalogangaben sollten sich an der jeweiligen Lizenz richten – das Produkt sollte als proprietär gekennzeichnet werden. Es sollte abgewartet werden, bis das Team die Dokumente korrigiert hat, bevor eine Anpassung vorgenommen wird.

Für welche Benutzer geeignet

• Technische Betriebsmitarbeiter, die dazu in der Lage sind, Downloadverzeichnisse, Rechnungen, Screenshot sowie Projektdokumente in großen Mengen zu organisieren.
• Vorsichtige Benutzer, die vor der Ausführung die Dateidifferenzen sehen und eine manuelle Genehmigung wünschen.
• Entwickler, die bereits einen API-Schlüssel für große Modelle besitzen und frei zwischen Anbietern wechseln möchten.
• Automatisierte Benutzer, die lokale Tools, Datenbanken und Geschäftsdienste über eine MCP-Verbindung verbinden müssen.
• Teams, die wünschen, sensible Projekte mit lokalen Modellen oder internen Gateways zu verarbeiten.
• Organisationen, die eine zentrale Konfiguration, SSO sowie ein Unternehmens-AI-Gateway benötigen.

Vorteile des Produkts

• Dateioperationen werden lokal ausgeführt und bieten eine Simulation vor der Ausführung sowie einen Vorschau der Unterschiede.
• Allow, Ask, Deny können in den Bereich von Tools, Befehlen und Verzeichnissen unterteilt werden.
• Unterstützung für mehr als 75 Modellservices sowie verschiedene Arten der Ausführung lokaler Modelle.
• Lokale und entfernte MCPs können Datenbanken sowie Geschäftswerkzeuge erweitern.
• Pro verwendet eine einmalige Lizenz; es gibt keine feste monatliche Gebühr für die Desktop-Funktionen.
• Für Mac Intel, Apple Silicon und Windows x64 gibt es verfügbare Ressourcen.
• Die Unternehmensversion ermöglicht eine zentrale Steuerung der Modell-Gateways sowie die Anbindung an SSO.

Nutzungsbeschränkungen

• Das Produkt befindet sich noch in der Phase der öffentlichen Testung, wodurch die Benutzeroberfläche, die Installation sowie die Dokumentation schnell ändern können.
• Für Linux und Windows ARM64 wurden noch keine offiziellen Installationspakete bestätigt.
• Auf den Webseiten, den Download-Seiten, den npm-Paketen sowie in den Lizenzen finden sich noch Überreste der alten Namen Ishi und Claw.
• Die Aktion zum Preis von 49 Dollar ist bereits vorbei, doch die Preisanzeigen auf der Seite wurden nicht aktualisiert.
• Externe Modelle, einheitliche Gateways sowie Kosten für die Delegation in die Cloud sind nicht im lebenslangen Desktop-Lizenzpaket enthalten.
• Lokale Dateioperationen bedeuten nicht, dass Cloud-Modelle, entfernte MCPs und Share-Sessions lokal bleiben.
• Systembefehle und Batch-Datei-Tools können zerstörerisch wirken; eine fehlerhafte Autorisierung kann dennoch zu Datenverlusten führen.
• Offene GitHub-Repositorien verwenden proprietäre Lizenzen und können nicht als Open Source gekennzeichnet werden.
• Die selbsthostete Teilen-Seite bleibt im Roadmap – es handelt sich dabei nicht um eine derzeit verfügbare Unternehmensfunktion.

Empfehlungen für eine sichere Verwendung

1. Zuerst wird mit einem wiederherstellbaren Testverzeichnis das Lesen, Bearbeiten, Verschieben und Rückgängigmachen überprüft.
2. Alle sensiblen Berechtigungen beginnen mit „Ask“ oder „Deny“; der vollständig automatische Modus wird nicht aktiviert.
3. Definieren Sie klare Ablehnungsregeln für Löschvorgänge, Administratorbefehle und Verzeichnisse außerhalb des Projekts.
4. Minimieren Sie die dem Modell bereitgestellten Dateien, Texte und Verzeichnisse nach Aufgabe.
5. Für geheime Projekte werden vorrangig lokale Modelle oder genehmigte interne Gateways verwendet.
6. Überprüfen Sie nacheinander die Berechtigungen der MCP-, Skill- und AgenticFlow-Connector.
7. Erstellen Sie unabhängige Backups wichtiger Verzeichnisse und testen Sie die Wiederherstellung regelmäßig.
8. Beibehalten Sie das Betriebsprotokoll, und bei Auftreten von Fehlern sollten die entsprechenden Schlüssel umgehend zurückgenommen und ausgetauscht werden.

Häufige Fragen

Ist Ishi kostenlos?

Es gibt das kostenlose Ishi Free für einen langfristigen Gebrauch – es umfasst die grundlegenden Desktop-Funktionen, die Vorschau von Dateien, lokale Verarbeitung, BYOK sowie eine begrenzte Anzahl an Testsitzungen mit Pixel ML. Der Aufruf externer Modelle oder Cloud-Dienste kann jedoch weiterhin Kosten verursachen.

Ist Ishi Pro wirklich eine lebenslange Lizenz?

Die Seite beschreibt Pro als eine einmalige, lebenslange Desktop-Lizenz, die ausdrücklich die V1.x-Update beinhaltet. Sie stellt jedoch keine dauerhafte kostenlose Nutzung aller zukünftigen großen Versionen, Model-Token, AgenticFlow oder Drittanbieterdienste dar.

Ist der aktuelle Preis 49 Dollar oder 99 Dollar?

Die Seite zeigt weiterhin den Preis von 49 Dollar für den öffentlichen Test an; außerdem ist der reguläre Preis von 99 Dollar angegeben. Allerdings ist die Gültigkeitsdauer des Rabatts von 49 Dollar bereits abgelaufen. Es gilt der endgültige Betrag, der auf der Zahlungsseite angezeigt wird.

Wird Ishi meine Dateien hochladen?

Die Verarbeitung lokaler Dateien erfolgt direkt auf dem Gerät; der Inhalt der Dateien wird nicht gespeichert. Bei der Verwendung von Cloud-Modellen, entfernten MCP-Diensten, AgenticFlow oder Session-Sharing können die für die Erledigung der Aufgaben benötigten Daten an die entsprechenden Dienste gesendet werden.

Welche Systeme werden unterstützt?

GitHub bietet Installationspakete für macOS Apple Silicon, macOS Intel und Windows x64 an. Für Linux und Windows ARM64 gibt es bislang keine offiziellen Desktop-Versionen.

Kann man lokale Modelle verwenden?

Es ist möglich, lokale Modellservices wie Ollama, LM Studio und llama.cpp zu konfigurieren. Ob eine vollständige Offline-Funktion möglich ist, hängt davon ab, ob die Netzwerkwerkzeuge, MCP, Cloud-Delegationen sowie die Modellkonfigurationen alle deaktiviert sind.

Wird MCP unterstützt?

Es wird sowohl lokale als auch entfernte MCPs unterstützt, außerdem kann die OAuth-Autentifizierung für entfernte Dienste abgewickelt werden. Zu viele Tools verbrauchen viel Speicherplatz – daher sollten nur die Dienste aktiviert werden, die vom jeweiligen Agenten tatsächlich benötigt werden.

Ist Ishi ein Open-Source-Projekt?

Nein. Obwohl die GitHub-Repositorys öffentlich zugänglich sind, geben die LICENSE-Datei sowie die README-Datei klar an, dass es sich um proprietäres Software handelt. Es ist daher ohne Genehmigung nicht erlaubt, diese Software zu kopieren, zu ändern oder zu verbreiten. Die Angaben zu Open Source in den Unternehmensdokumenten stehen im Widerspruch zu den Lizenzen.

Kann die Enterprise-Version privat bereitgestellt werden?

Die Unternehmensversion bietet zentrale Konfiguration, SSO sowie ein internes AI-Gateway; außerdem können externe Modellservices deaktiviert werden. Die selbst gehostete Seitenfreigabe ist weiterhin im Roadmap-Plan enthalten und kann nicht als vollständige Plattform angesehen werden, da sie derzeit noch nicht für eine private Bereitstellung geeignet ist.

Zusammenfassung

Ishi eignet sich für technische Betreuer, die möchten, dass künstliche Intelligenz tatsächlich lokale Dateien verarbeiten kann, ohne auf Funktionen wie Vorschau, Freigabe und Rückschritt verzichten zu müssen. Durch freie Auswahl von Modellen sowie Verbindungen über MCP und AgenticFlow erweitert es die Desktop-Verarbeitung auf komplexere Automatisierungsprozesse.

Es ist weiterhin ratsam, die Unstimmigkeiten zwischen dem Status der öffentlichen Tests, den Preisbedingungen, der Installationsseite sowie den Angaben zur Open-Source-Natur mit Vorsicht zu betrachten. Zunächst sollten Sicherheitstests im Kopiierverzeichnis unter Verwendung von Free durchgeführt werden. Erst danach sollten die Endpreise, die Kosten für Cloud-Dienste sowie die Datenwege überprüft werden, bevor man mit langfristigen oder unternehmensinternen Workflows fortfährt.