AMD veröffentlicht PrimusClaw als Open Source: Eine verwaltete Agenten-Laufzeitumgebung zum Selbsthosten direkt neben den GPUs
AMD stellt den Code von PrimusClaw als Open Source bereit. Die Laufzeitumgebung führt seit April unternehmenseigene Agenten auf Instinct-GPU-Clustern aus: persistente Sitzungen, zustandslose Agentenschleife und pro Sitzung eine Sandbox – alles auf Kubernetes. Laut AMD wurden bereits über 40 000 Sitzungen und 100 000 Agentenstunden im Produktivbetrieb absolviert.
Einen Agenten stundenlang arbeiten zu lassen, geschieht längst nicht mehr im Terminal: Anthropic, AWS, Google, Microsoft und OpenAI vermieten mittlerweile Umgebungen, die Agentenschleife, Sandbox und Sitzungsspeicher hosten. AMD geht nun den umgekehrten Weg. Am 6. November stellte der Konzern in seinem ROCm-Blog PrimusClaw vor und veröffentlichte das Projekt als Open Source: dieselbe Art von Umgebung, jedoch für die Installation auf dem eigenen Kubernetes-Cluster direkt neben den Instinct-GPUs.
Gehirn, Hände und Logbuch
PrimusClaw unterteilt eine Agentenausführung in drei Komponenten: eine persistente Sitzung, die in PostgreSQL gespeichert wird; eine zustandslose Agentenschleife namens Brain, die Modelle aufruft und Werkzeuge auswählt; sowie eine Sandbox pro Sitzung, die Hands, in der Befehle ausgeführt werden. Da jede Ausführung einer Datenbankzeile mit Lease-Zuweisung entspricht, kann jedes beliebige Replikat sie übernehmen: Bei einem Update nehmen alte Replikate keine neuen Aufgaben mehr an, schreiben einen Checkpoint und übergeben die Arbeit.
Auf Schnittstellenebene beherrscht das Tool die aktuellen Standards: eine API, die mit dem Onboarding-Pfad von Claude Managed Agents kompatibel ist, A2A v1.0 und MCP in beide Richtungen sowie Modellaufrufe über ein Anthropic- oder OpenAI-kompatibles Gateway. Somit lassen sich sowohl kommerzielle Modelle als auch lokal gehostete Open-Source-Modelle anbinden. Die Sandboxen können Instinct-GPUs anfordern: Dies entspricht dem ursprünglichen Einsatzzweck bei AMD, bei dem Agenten stundenlang Rechenkerne oder Inferenzserver optimieren.
Sechs Monate Produktivbetrieb bei AMD
Laut AMD wurden von April bis Oktober auf zwei internen Deployments über 40 000 Sitzungen, mehr als 100 000 Agentenstunden und über 4 Millionen Tool-Aufrufe abgewickelt. Die Ausführungszeiten fallen lang aus: im Median 3,4 Stunden, in der Spitze bis zu 50,1 Stunden. Von 2 140 Ausführungen, die unterwegs ihre Sandbox verloren, waren dennoch 95,7 Prozent erfolgreich; während dreier API-Updates liefen 99,5 Prozent der aktiven Ausführungen vollständig durch.
Was man selbst aktivieren muss
AMD weist ausdrücklich darauf hin, dass maximale Sicherheit nicht ab Werk bereitgestellt wird. Die Sandboxen laufen standardmäßig mit runc, das den Kernel des Hostsystems teilt. Eine VM-basierte Isolation (Kata Containers), die Filterung ausgehenden Datenverkehrs und sitzungsgebundene Tokens müssen vor der Freigabe eines Deployments eigenhändig aktiviert werden; die Messungen im Produktivbetrieb fanden noch ohne Kata oder Egress-Proxy statt. Ein Produktiv-Setup setzt zudem Primus-SaFE voraus, AMDs Plattform für das Clustermanagement.
Unsere Einschätzung
PrimusClaw zahlt in erster Linie auf die Strategie von AMD ein: die eigenen GPUs attraktiver zu machen, indem die Software drumherum direkt mitgeliefert wird, anstatt sie wie bei den großen Hyperscalern als Dienstleistung mieten zu müssen. Für Entwicklerteams, die bereits über eigene GPU-Cluster verfügen und Prompts, Tool-Ergebnisse sowie Code nicht an Drittanbieter übermitteln wollen, ist dies eine fundierte, gut dokumentierte Option mit in diesem Segment seltenen Produktivitätskennzahlen. Die Kehrseite benennt AMD selbst: Wer selbst hostet, trägt Verantwortung für Compliance, Hochverfügbarkeit und Absicherung allein – Faktoren, die man sonst beim Provider mitbezahlt. Die Zahlen aus dem Produktiveinsatz stammen zudem ausschließlich von AMD selbst.
Quellen
- AMD ROCm Blogs — PrimusClaw: An Open-Source Managed Agent Runtime for AMD Instinct GPU Clusters (6. November 2026) Primärquelle
- GitHub — AMD-AGI/PrimusClaw Primärquelle
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