Rakazo-review: zelf altijd actieve bots hosten, elk met een eigen computer

Rakazo, dat wij zelf maken, heeft een andere vorm dan de meeste agents op deze lijst. In plaats van één assistent op uw machine draait het meerdere persistente bots, elk met eigen chats, geheugen, routines en een computer (browser, terminal en desktop) die in een container leeft in plaats van op uw host. Het is Apache-2.0, verscheen in augustus 2026, had 7.538 GitHub-sterren toen we op 8 november keken, en noemt zichzelf bèta. We leggen het langs dezelfde checklist als al het andere hier; deze review gaat over het zelf draaien.

Voor wie het geschikt is

Rakazo past bij mensen die bots terugkerend werk willen laten doen terwijl ze weg zijn: een bot die elke ochtend een inbox sorteert, een die een repo in de gaten houdt, een die een wekelijks rapport voorbereidt. Wilt u één chatmaatje op uw laptop, dan is het meer systeem dan u nodig hebt. Het is een webapp met een database en een worker, geen enkele binary, en de installatie weerspiegelt dat.

Installatie: één script, alles in Docker

De installatie uit de README vereist Docker Engine met de Compose-plugin, curl en OpenSSL. Geen clone, geen Node:

mkdir -p rakazo && cd rakazo &&
curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/elie222/rakazo/main/infra/compose/install-images.sh &&
bash install-images.sh

Het script downloadt de Compose-bestanden, schrijft een .env met willekeurige geheimen en start alles. Daarna opent u http://127.0.0.1:5173, maakt u een account aan en koppelt u een model. Opnieuw uitvoeren behoudt uw bestaande .env, wat upgrades minder spannend maakt.

Voor bots die blijven werken als uw laptop dicht is, draait dezelfde installer op een VPS: --prepare-only schrijft de configuratie, u stelt uw domein in, en u zet HTTPS voor poort 5173 (de productiegids behandelt Caddy en het harden van de host). De desktop- en mobiele apps kunnen dan verbinden met uw eigen instantie. Er is ook een desktopapp die de stack lokaal in Docker draait, en een Railway-template.

Vergeleken met OpenClaw of Hermes Agent zijn er meer bewegende delen (Postgres, een worker, de webapp), maar de installer verbergt de meeste. De kosten komen later: er is meer om te back-uppen en meer om te monitoren.

Isolatie: de computer van de bot is de sandbox

Op een zelf gehoste installatie is de computer van elke bot standaard een lokale Docker-container, met een virtueel scherm en een volledige Chromium. De documentatie over Docker-computers stelt standaard limieten in: 2 GB geheugen, 2 CPU’s en 2.048 processen per computer, allemaal aanpasbaar. De shell en browser van de agent draaien dus nooit op uw host, anders dan bij de standaardinstellingen van OpenClaw of Hermes.

Twee eerlijke kanttekeningen uit dezelfde documentatie. Ten eerste houdt een supervisorservice de Docker-socket vast om die containers te beheren, wat gelijkstaat aan controle over de Docker-host; die is niet blootgesteld op de host en heeft een eigen token nodig, maar het is het onderdeel dat u moet beschermen. Ten tweede is het netwerk van de computers niet afgeschermd totdat u actie onderneemt: om ze weg te houden van uw LAN en van cloud-metadata-endpoints draait u een firewallscript op de host, dat de standaard egress-instelling auto vervolgens oppikt (of stel SANDBOX_COMPUTER_EGRESS=restricted in om computers zonder dat script te weigeren). Doe die stap op een cloud-VM.

Wilt u helemaal geen containers draaien, dan kunnen computers ook draaien bij een externe sandboxprovider met een API-sleutel.

Goedkeuringen

Goedkeuringen stelt u in de app in, niet in een configuratiebestand. Met Ask vraagt de bot het vóór alles wat iets verandert, Auto gebruikt een apart goedkeuringsmodel om acties die bij de taak horen door te laten en over de rest te vragen, en Never ask voert alles uit. Goedkeuringsverzoeken verschijnen als kaarten in de chat, en u kunt een tool of site permanent toestaan zodra u die vaak genoeg hebt gezien.

Telemetrie en privacy

Een zelf gehoste installatie verstuurt geen productanalytics of foutrapporten tenzij de beheerder die configureert; de desktopapp controleert op app-updates. Met een lokaal model via Ollama of LM Studio verlaat niets uw machine, behalve waar de bot zelf naartoe browst.

Modellen en kosten

U kiest het model per bot: een bestaand Claude- of ChatGPT-abonnement, een API-sleutel (Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Grok) of lokale modellen. Zelf hosten is gratis. De kostenpost om in de gaten te houden is hardware: elke actieve botcomputer is een draaiende desktop en browser, en elke computer kan standaard tot 2 GB geheugen gebruiken, dus dimensioneer de server op hoeveel bots u tegelijk verwacht te laten werken.

Overstappen vanaf OpenClaw of Hermes

Rakazo kan een agent importeren uit een map of back-up van ~/.openclaw of ~/.hermes. U kiest wat er meekomt: instructies, geheugen, skills, MCP-servers en geplande taken (die gepauzeerd binnenkomen). API-sleutels worden alleen gelezen als u het vakje aanvinkt.

Wat nog ruw is

Het is bèta, met frequente releases, dus reken op veranderingen. Telegram, WhatsApp en iMessage zijn alleen beschikbaar als u zelf host, en de chatapps vormen een korte lijst (Slack, Telegram, WhatsApp, iMessage, SMS en Feishu), tegenover 29 kanalen bij OpenClaw.

Hoe het zich verhoudt

Voor één persoonlijke agent met de breedste kanaalondersteuning is OpenClaw eenvoudiger. Voor een ontwerp met een container per agent in een veel kleinere codebase, zie NanoClaw. Agent Zero komt qua opzet het dichtst in de buurt en geeft zijn agent een eigen Docker-Linux-werkruimte. Ons overzicht beste zelf gehoste AI-agent zet ze naast elkaar.

Oordeel

Rakazo is gebouwd voor een team bots dat zelfstandig werkt, met isolatie standaard aan en zonder telemetrie. Het vraagt meer van uw server dan een agent met één proces, en het is nog bèta. Als altijd actief werk met meerdere bots is wat u zoekt, is het het bekijken waard; wilt u één assistent in uw chats, begin dan ergens anders.