Mein Smart Home pflegt sich (fast) von selbst

Ausgangslage

Ich betreibe zu Hause seit Jahren openHAB: KNX, PV-Anlage mit Batterie, Wallbox, Lüftung und ein Dutzend weitere Systeme. Die Installation läuft, aber jede Änderung kostet Abende. Regeln schreiben, die Ansicht in der App anpassen, im Log den einen relevanten Fehler suchen.

Seit ein paar Wochen mache ich das anders. Ich schreibe in einem Chat, was ich will. Ein KI-Agent (Kiro Crew) setzt es um, als Änderungsvorschlag in meinem Git-Repo. Ich lese ihn, klicke "Merge", und eine kleine Pipeline spielt die Änderung ein und prüft selbst, ob alles sauber läuft.

Der Aufbau

1. Ein Agent mit Zugriff auf das Richtige. Kiro Crew läuft auf meinem Heimserver. Er darf drei Dinge: die openHAB-Logs lesen, über die REST-API den aktuellen Zustand aller Geräte abfragen und in einer Kopie meines Konfigurations-Repos Änderungen vorbereiten. Dazu habe ich ihm ein paar Regeln mitgegeben, etwa: Nie direkt am Live-System ändern und Bei Fragen zuerst das Log lesen und nur mit Beleg antworten. Korrigiere ich ihn, merkt er sich das für das nächste Mal.

2. Ein privates GitHub-Repo. Meine ganze openHAB-Konfiguration liegt in einem privaten Repo. Jede Änderung ist ein Pull Request (PR) mit Beschreibung: Was war das Problem, was wurde geändert, wie wurde getestet. Passwörter bleiben draussen.

3. Eine Pipeline, die sich selbst kontrolliert. Auf dem openHAB-Server läuft ein GitHub-Actions-Runner, also ein kleiner Dienst, der bei jedem Merge automatisch loslegt:

Ich (Chat)  →  Kiro Crew  →  Pull Request  →  ich: Merge
                                                  │
                        Pipeline auf dem openHAB-Server:
                        Konfiguration holen → Neuladen abwarten → Log prüfen
                              │                                   │
                        ✅ Nachricht "Deploy OK"        ⚠ automatisch zurück
                                                          auf die alte Version

Steht nach dem Einspielen ein Fehler im Log, wird die Änderung automatisch zurückgenommen. Eine kaputte Regel ist also höchstens eine Minute aktiv.

Ein typischer Abend

Ich: Das Gartenlicht sollte längst an sein. Warum ist es aus?

Der Agent liest das Log. Die Dämmerungs-Regel hat pünktlich ausgelöst, der Befehl kam aber nie an. Das KNX-Gateway war seit dem Mittag nicht mehr erreichbar, alle KNX-Werte waren seither eingefroren. Ich starte das Gateway neu, er prüft die Verbindung, und das Licht geht von selbst an.

Ich: Bau mir eine Meldung, wenn KNX ausfällt.

Zehn Minuten später liegt ein PR bereit, offline getestet. Ich merge, die Pipeline spielt ihn ein, und der Agent bestätigt im Log, dass die neue Regel läuft.

So läuft praktisch jede Änderung: Wunsch → Diagnose mit Beleg → PR → Merge → Kontrolle.

Was so entstanden ist

In gut zwei Monaten sind 34 Pull Requests zusammengekommen, von der automatischen Bewässerung bis zum TV-Simulator. Vier davon zeigen gut, was möglich ist:

Wäsche trocknen im Büro. openHAB vergleicht die Luftfeuchte im Büro mit den Messwerten der nächsten MeteoSwiss-Station und berechnet den Taupunkt. In der App steht "lüften" oder "nicht lüften", bei Bedarf kommt eine Push-Meldung, und später eine zweite, dass das Fenster wieder zu kann.

"Alexa, einen schönen Tag." Beim Weggehen schaltet das Licht im Erdgeschoss und die Lüftung aus, und Alexa sagt an, ob noch eine Tür oder ein Fenster offen ist. "Alexa, ist etwas offen?" beantwortet genau diese Frage.

Ein Fehler, den ich nie gefunden hätte. Eine bestehende Regel sollte verhindern, dass das Auto beim Einstecken sofort aus dem Netz lädt. Sie hat nie funktioniert, weil sie auf einen Status wartete, den meine Wallbox gar nicht meldet. Der Agent hat es über den Quellcode der Wallbox-Anbindung herausgefunden.

Eine übersichtliche Startseite. Die App zeigt jetzt auf einen Blick, was zählt:

PV-Anlage      ☀510W 🏠722W 🔋37%
Storen         2/9 ZU
Temp/Wetter    10.5 °C · nicht lüften
Waschmaschine  noch 42 min
Wallbox        LÄDT · 3.7 KW

Auch kleine Wünsche wie "mach das in Grossbuchstaben" oder "nimm ein Haus-Icon" sind jetzt in zwei Minuten erledigt. Früher hätte ich mir dafür nie die Zeit genommen.

Was mich überzeugt

• Diagnose statt Raten. Der Agent zeigt mir, was passiert ist, mit Logzeilen als Beleg.
• Ich behalte die Kontrolle. Ohne meinen Merge geht nichts live, und jede Änderung ist nachvollziehbar.
• Es lernt mit. Einen Fehler, auf den ich ihn hinweise, macht er nicht noch einmal.

Was man wissen sollte

• Grenzen sind gewollt. Für alles mit Admin-Rechten oder Passwörtern gibt mir der Agent den Befehl, ausführen tue ich ihn selbst.
• Den Praxistest mache ich. Ob Alexa wirklich spricht oder die Zeile in der App passt, sehe nur ich. Mein "sie sagt nichts" hat einmal erst zum eigentlichen Fehler geführt.
• Passwörter gehören nicht ins Repo.

Fazit

Ein Agent mit Zugriff auf Log, Konfiguration und API, dazu ein privates Repo und eine Pipeline, die sich selbst kontrolliert: Damit ist meine Home Automation von "never touch a running system" zu etwas geworden, das ich gerne und laufend erweitere.

Zum Nachbauen: Kiro Crew unter einem eigenen Benutzer installieren und den Setup-Prompt in den ersten Chat kopieren. Der Agent führt durch den Rest.

AGENTIC AI SMART HOME OPENHAB