Agentenplattform als Open Source Cloudflare veröffentlicht seinen internen KI-Workspace

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Cloudflare stellt mit Cloudflare OS eine quelloffene Arbeitsumgebung vor, mit der Unternehmen jedem Beschäftigten einen eigenen KI-Agenten samt Workspace bereitstellen können. Der eigentliche Hebel ist weniger der Agent selbst als das Berechtigungsmodell darunter: Es soll nach Angaben des Anbieters protokollieren, welche Daten ein Agent tatsächlich gesehen hat, und daran knüpfen, wer die Ergebnisse anschließend einsehen darf.

Cloudflare hat Cloudflare OS veröffentlicht, eine modellunabhängige und quelloffene Plattform für den Einsatz von KI-Agenten im Unternehmen vorgestellt. Nach Angaben des Anbieters sollen damit die gesamte Belegschaft eines einsetzenden Unternehmens Rechercheaufgaben, Dokumentenerstellung, kleine Anwendungen und wiederkehrende Abläufe an Agenten übergeben können. Die Bedienung erfolgt im Browser über einen Workspace, der ohne Terminal oder Programmierkenntnisse auskommen soll. Der Quellcode steht im cloudflare-os-Repository auf GitHub bereit.

Die freigegebene Fassung basiert laut Cloudflare auf einer internen Vorversion, die das Unternehmen seit Mai 2026 der eigenen Belegschaft zur Verfügung gestellt hat.

Kontext und Skills statt wiederholter Erklärungen

Der Kerngedanke: Ein Agent soll die Terminologie, Prozesse und Datenquellen eines Unternehmens kennen, statt bei jeder Aufgabe neu instruiert zu werden. Dazu bringen die Workspaces dem Anbieter zufolge eine kuratierte Sammlung aus Kontext und sogenannten Skills mit, also festgehaltene Vorgehensweisen, auf die alle Beschäftigten zugreifen können. Ein Workspace bündle Agenten-Sitzungen, persistente Zustände, Dateien, Ressourcenzugriff und eine isolierte Laufzeitumgebung, in der ein Agent Code schreiben und ausführen kann.

Als Anwendungsfälle nennt Cloudflare Recherche, die Erzeugung von Dokumenten, Präsentationen und Tabellen sowie den Bau kollaborativer Apps und die Ausführung deterministischer Workflows. Erzeugte Ausgaben müssen dem Unternehmen zufolge keine statischen Dateien bleiben, sondern können mit Live-Daten verbunden bleiben und sich bei Änderungen der Quellen aktualisieren.

Kommentar von Rachel Laycock, Thoughtworks

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Agenten starten ohne jeden Zugriff

Den sicherheitstechnischen Kern bildet ein neues Governance-Modell. Nach Darstellung von Cloudflare starten Agenten und Apps zunächst ohne jeden Zugriff und müssen einzelne Ressourcen explizit anfragen, die gewährt oder verweigert werden. Generierter Server-Code laufe in einem Dynamic Worker ohne freien Internetzugang, Client-Code in einem isolierten Browser-Frame. Den Zugang zu Cloudflare OS selbst regelt Cloudflare Access.

Zwischen Plattform und externem Dienst sitzen dem Anbieter zufolge sogenannte Gatekeepers, dienstspezifische Worker, die die jeweilige API kennen und den Zugriff feingranular begrenzen. Ein Gatekeeper könne einem Agenten etwa nur ein einzelnes GitHub-Repository zugänglich machen, Lesezugriff auf Issues erlauben, den Quellcode aber sperren sowie eine Freigabe vor dem Zusammenführen eines Pull Requests verlangen.

Als konzeptionell wichtigsten Punkt beschreibt Cloudflare, dass die Berechtigung dem folgt, was ein Agent gesehen hat. Die Plattform protokolliere jede beobachtete Ressource. Versuche später eine andere Person, den Workspace zu öffnen oder dessen Ergebnisse einzusehen, prüften die Gatekeepers deren Zugriffsrecht auf die zugrunde liegenden Ressourcen. Ein aus sensiblen Daten erzeugtes Dashboard soll auf diese Weise nicht zum Umweg werden, über den unberechtigte Personen an die ursprüngliche Datenquelle gelangen.

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Jede App als eigener Worker, jedes Modell über das AI Gateway

Auf der App-Ebene ist laut Cloudflare jede Anwendung ein vollwertiger Full-Stack-Dienst mit Client-Code, Server-Code, API und dauerhaftem Zustand. Der Server werde als Dynamic Worker geladen und erhalte über ein Durable Object Facet eine eigene SQLite-Datenbank. Nutzer könnten entweder die App selbst teilen, wodurch mehrere Personen gemeinsam am selben Zustand arbeiten, oder einen Blueprint weitergeben, aus dem sich eine eigene Kopie ohne die Daten, Anmeldeinformationen und verbundenen Ressourcen des Originals erzeugen lässt.

Bestehende Model-Context-Protocol-Server (MCP) lassen sich dem Anbieter zufolge über MCP Server Portals einbinden. Sämtliche Inferenz-Aufrufe laufen über das Cloudflare AI Gateway, das die Auswahl der Modelle, die Zuordnung der Kosten zu Personen, Teams oder Workspaces sowie Budgets und Rate Limits steuern soll.

Für Implementierung und Anpassung nennt Cloudflare die Partner Presidio und Happy Cog. Neben dem Kern-Repository stellt der Anbieter ein Starter-Repository mit einer Beispielbereitstellung bereit. Als nächste Schritte kündigt Cloudflare eine vollständig verwaltete Variante im Cloudflare-Dashboard, Container für Entwicklungs-Workflows sowie die Anbindung an Slack und weitere Chat-Tools an.

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