dotSource präsentiert am 7. Juli 2026 in einer Live-Demo einen marktreifen Personal Assistant auf Basis des OpenClaw-Prinzips für Microsoft Teams. Unternehmen können damit agentische KI-Anwendungen ohne Copilot-, GitHub- oder Windows-11-Abhängigkeit nutzen. Die Lösung setzt auf kontrollierte Governance, Kostenüberwachung, Datenisolation und EU-AI-Act-Readiness. Gezeigt werden zehn praxisnahe Anwendungsfälle von Reporting bis Browser-Automatisierung und Kalenderassistenz.
Mit einer Live-Demo am 7. Juli 2026 zeigt dotSource, wie Unternehmen mit einem eigenen, OpenClaw-basierten Personal Assistant konkrete agentische Use-Cases in Microsoft Teams realisieren, ohne Copilot-Abo, ohne Github-Abo, ohne Windows-11-Pflicht und ohne zusätzliche US-Cloud-Abhängigkeiten. Der dotSource Personal Assistant ist marktreif, EU-AI-Act-ready und für Unternehmensumgebungen gehärtet. Für den Einsatz reicht M365 Business bzw. Enterprise mit Teams, OneDrive und Graph API.
Die Vision: OpenClaw-Prinzip, aber kontrolliert
Ausgangspunkt ist der aktuelle Agenten-Boom rund um OpenClaw und Microsoft Scout. Autonome KI-Agenten übernehmen eigenständig Aufgaben von der Kalenderpflege über Code-Generierung bis hin zu Reporting und Social Media Monitoring. Die zugrundeliegenden Frameworks setzen auf maximale Offenheit und Flexibilität. Doch für den Einsatz in Unternehmensumgebungen braucht es vor allem eins: Kontrolle.
Und hier entsteht das Problem: Große, nicht-EU-basierte Anbieter setzen auf proprietäre KI-Assistenten, die tief in Betriebssysteme, Web- und Kollaborationsplattformen wie Microsoft Scout mit M365 E5, GitHub Copilot Enterprise und Windows 11 integriert werden. Unternehmen, die sich darauf verlassen, werden früher oder später an datenschutzrechtliche Grenzen stoßen.
«OpenClaw und Microsoft Scout zeigen, wie mächtig agentische KI im Alltag bereits ist und gleichzeitig, wie schnell Unternehmen in Sicherheitsrisiken und Vendor-Lock-in geraten können», sagt Christian Grötsch, Gründer und Managing Director von dotSource. «Mit unserem Personal Assistant bringen wir die Idee des Traum-Assistenten in die Praxis, aber mit einer Architektur, die digitale Souveränität, EU-AI-Act-Compliance und Kontrolle über Kosten und Daten ins Zentrum stellt.»
Der dotSource Personal Assistant läuft als Teams-App, nutzt lokale LLM-Modelle in deutscher Infrastruktur oder ausgewählte Cloud-Modelle über einen eigenen LLM-Proxy und ist über MCP-Server tief in Unternehmenssysteme wie Jira und Confluence über Salesforce und Microsoft 365 bis zu CMS-, PIM- und ERP-Systemen integrierbar. Datenzugriffe pro Kunde und pro Agent bleiben strikt isoliert.
Grundlegender Unterschied zu OpenClaw
Als Teil der dotSource KI-Plattform verfügt der dotSource Personal Assistant über eine Governance-Schicht mit drei zentralen Funktionen:
Zugriff und Isolation
Es ist genau definiert, auf welche Accounts und damit E-Mails, Kalender, Ordner, Systeme und APIs der Assistent zugreifen darf. Einzelne -Instanzen sind voneinander isoliert.
Kostenkontrolle für LLMs
LLM-Kosten werden pro Nutzer und Team über das ebenfalls neue Produkt «dotSource AI Consumption Dashboard» transparent abgebildet. Unternehmen sehen, welche Anwendungsfälle welchen finanziellen Impact haben, und können so Budgets steuern.
Kontrollierter Zugriff statt Wildwuchs
Der dotSource Personal Assistant bietet einen zentralen Secret-Vault mit Dashboard, Logs und Policy Engine. Agents arbeiten u.a. mit Pseudo-Tokens, während echte Secrets erst zur Request-Zeit injiziert werden. Benutzerdefinierte Regeln lassen sich einfach anlegen.
Damit wird der Assistent nicht zum Sicherheitsrisiko, sondern lässt sich wie jeder andere Teil der IT-Infrastruktur planen und bei Bedarf prüfen.
Live-Demo aus der Praxis: Diese 10 Use Cases werden vorgestellt
In der 45-minütigen Online-Demo mit anschließendem Q&A zeigt dotSource anhand von zehn konkreten Use-Cases, wie der Personal Assistant im Alltag arbeitet:
- OneDrive-Datei-Agent: Durchsucht OneDrive sowie geteilte Drives und SharePoint-Bibliotheken nach veralteten, doppelten oder großen Dateien und macht Aufräumvorschläge.
- Inbox-Triage (Heartbeat): Prüft im 30–60-Minuten-Rhythmus Posteingänge auf dringende Mails und flaggt «Action Required» automatisch – als proaktive Hintergrundfunktion in Teams.
- Wettbewerbsanalyse per Browser-Automatisierung: Auf einem Server öffnet der Assistent Websites, extrahiert Preise, Produktdaten und Marktinformationen, etwa für regelmäßiges Wettbewerbsmonitoring, Trenderkennung und strategische Lageberichte.
- Dynamisches Reporting aus geteilten Datenquellen: Der Agent liest live aus geteilten Excels, Salesforce, Jira/Confluence oder ERP und erzeugt aktuelle Berichte statt statischer Dateianhänge.
- Browser-Automatisierung: Auf einem Server öffnet der Assistent Websites, navigiert, extrahiert Inhalte und befüllt Formulare – etwa für Wettbewerbsmonitoring, Preisvergleiche und Routineprozesse.
- Oppis-Scanner aus CRM: Der Agent identifiziert automatisch neue Opportunities aus Lead-Daten, Sales-Pipelines, Ausschreibungen und externen Quellen, bewertet und priorisiert sie.
- Skills als wiederverwendbare Rezepte: Typische Aufgaben wie Angebotsvorlagen, Meeting-Protokolle oder CRM-Updates werden als Skills gespeichert und per Teams-Nachricht ausgelöst.
- MCP-Integration in Kundeninfrastruktur: Pro Kunde isolierte Verbindungen zu Jira, Confluence, Salesforce, BCS und M365 ermöglichen Lesen und Schreiben ohne Datenvermischung.
- Kalender- & Meeting-Assistent: Vorbereitung von Terminen, Status-Abfragen, Protokollerstellung und Ablage etwa in Confluence, inklusive proaktiver Aktionen vor Meetings.
- Modell-Auswahl nach Aufgabe: Routineaufgaben laufen auf lokalen Modellen wie MiniMax M3 in deutscher Infrastruktur, komplexe Analysen auf Modellen wie Claude oder GPT – mit zentraler Kostenüberwachung.
