AMD hat PrimusClaw als Open Source veröffentlicht, eine verwaltete Agenten-Laufzeitumgebung für AMD-Instinct-GPU-Cluster. Die Ankündigung erschien am 6. November 2026 im offiziellen ROCm-Blog, und der Code liegt im Repository AMD-AGI/PrimusClaw auf GitHub. Die Idee: Organisationen, die ihren eigenen GPU-Cluster betreiben, erhalten dieselbe verwaltete Erfahrung, die Anthropic, AWS, Google, Microsoft und OpenAI als Dienst anbieten — aber in der eigenen Infrastruktur.
Was PrimusClaw ist
PrimusClaw teilt einen Agentenlauf in drei Teile: eine dauerhafte Session, einen zustandslosen Harness, der die Agentenschleife ausführt (das „Brain“), und eine Sandbox pro Session, die die Aktionen des Agenten ausführt (die „Hands“). Alles läuft im eigenen Kubernetes-Cluster des Kunden, direkt neben den Instinct-GPUs. Jeder Lauf wird eine Zeile in einer PostgreSQL-Datenbank, und Harness-Replikate können mitten im Lauf aktualisiert werden oder ausfallen, ohne dass die Arbeit verloren geht: Ein anderes Replikat übernimmt sie ab einem Checkpoint.
Bereits im eigenen Produktionsbetrieb bei AMD bewährt
Laut AMD läuft das System im Unternehmen seit April 2026 in Produktion. Zwei Installationen haben bereits mehr als 40.000 Agenten-Sessions für mehr als 70 Nutzer gehostet — über 100.000 Agentenstunden, mehr als 4 Millionen Tool-Aufrufe und über 500 Milliarden Prompt-Tokens. In der Hauptinstallation dauerte ein Lauf im Median 3,4 Stunden.
Die Ausfallsicherheit wurde in Zahlen gemessen: Von 2.140 Läufen, die mitten in der Arbeit ihre Sandbox verloren, waren 2.047 (95,7 %) trotzdem erfolgreich. Bei drei fortlaufenden API-Updates mit 583 laufenden Läufen kamen 580 (99,5 %) zum Abschluss und 544 (93,3 %) waren erfolgreich — die übrigen Fehler waren Agenten- oder Sandbox-Fehler, kein verlorener Arbeitsprozess.
Offene Standards und GPU-Fokus
PrimusClaw spricht die Protokolle, die das Agenten-Ökosystem bereits nutzt: A2A 1.0, MCP in beide Richtungen — es verbindet sich mit MCP-Servern und stellt seine eigenen Operationen auch als MCP-Tools bereit — sowie ein Gateway, das mit den APIs von Anthropic und OpenAI kompatibel ist. Authentifizierung und GPU-Platzierung über mehrere Knoten werden an Primus-SaFE delegiert, AMDs offener Plattform für Instinct-Cluster. Sandboxes können Instinct-GPUs anfordern und von ROCm-basierten Images starten, und die Laufzeitumgebung hostet bereits GPU-Optimierungsagenten wie Hyperloom und GEAK.
Sicherheit: Anmeldedaten bleiben außerhalb der Sandbox
Das Design geht davon aus, dass modellgenerierter Code feindlich sein kann. Plattform-Anmeldedaten bleiben daher beim Harness und werden nicht an die Sandbox weitergegeben — die einzige Anmeldedaten in einer Sandbox ist der eigene Schlüssel des aufrufenden Nutzers. Mit den Härtungseinstellungen aus dem Sicherheitsleitfaden filtert die Sandbox außerdem ausgehenden Datenverkehr und verlangt bei jedem Aufruf ein kurzlebiges, an die Session gebundenes Token.
Das Repository steht unter der MIT-Lizenz, mit einer Ausnahme: Die Sandbox-Steuerungsebene ist ein Fork unter Apache-2.0-Lizenz des agent-sandbox-Projekts von Kubernetes SIG Apps. Die Veröffentlichung verstärkt AMDs Strategie, mit Nvidia nicht nur bei Hardware, sondern auch bei offener Software für KI-Rechenzentren zu konkurrieren.
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Quellen: ROCm Blogs — PrimusClaw: An Open-Source Managed Agent Runtime for AMD Instinct GPU Clusters; GitHub — AMD-AGI/PrimusClaw.
Bildnachweis: AMD / ROCm Blogs.
Transparenz: Dieser Artikel wurde mit Unterstützung künstlicher Intelligenz erstellt, unter Abgleich öffentlicher Beiträge auf X und Quellen aus dem Internet. Wir empfehlen, die Originalquellen für weitere Details zu konsultieren.
Muse
