Hardware für Edge-Agenten — verifizierte Plattformen
Die quelloffene edge-agents-Runtime läuft verifiziert auf einer klar umrissenen Reihe von Plattformen — vom Raspberry Pi 5 über NVIDIA Jetson und x86-NUC bis zum STM32MP25 und der Bosch Rexroth ctrlX CORE.
Welche Geräte die Runtime nachweislich trägt — und für welche Aufgaben — zeigt diese Seite. Der Quelltext ist offen einsehbar: github.com/ForestHubAI/edge-agents.
Welche Hardware ist verifiziert?
| Plattform | Klasse | Verifiziert | Typischer industrieller Einsatz |
|---|---|---|---|
| Raspberry Pi 5 (8 GB) | Embedded SBC | Ja | Schlanke Agenten, Retrofit, Pilotinstallationen |
| NVIDIA Jetson Orin Nano (8 GB) | Embedded GPU | Ja | Lokale SLM-Inferenz, energieeffizient |
| x86 NUC (16 GB) | Industrie-PC-Klasse | Ja | Dokumentenassistenz, größere Modelle |
| STM32MP25 (1 GB) | Linux-MPU | Ja | Ressourcenarme Edge-Knoten, Schaltschrank |
| Bosch Rexroth ctrlX CORE | Industrie-Steuerung (Linux) | Ja | Agent als Container neben der Steuerungslogik |
Für die Entwicklung werden zusätzlich Linux (amd64/arm64) und macOS (arm64/amd64) unterstützt.
Roadmap-Hinweis: Bare-Metal-Mikrocontroller ohne Linux-Unterstützung gehören zur Roadmap, nicht zum aktuell verifizierten Stand. „Verifiziert” bezieht sich hier ausdrücklich auf die oben genannten Plattformen — nicht auf „läuft überall”.
Einordnung der Plattformen
Raspberry Pi 5 (8 GB) — Ein kostengünstiger Einstieg für schlanke Agenten und Retrofit-Szenarien. Für die kleinsten Sprachmodelle und für Hardware-I/O-nahe Aufgaben (GPIO, UART, MQTT) gut geeignet; für größere Modelle ist die Rechenleistung begrenzt.
NVIDIA Jetson Orin Nano (8 GB) — Embedded-GPU mit integriertem, geteiltem Speicher. Die energieeffizienteste der verifizierten Plattformen für lokale SLM-Inferenz. Geeignet für Modelle bis etwa 3 Milliarden Parameter.
x86-NUC (16 GB) — Industrie-PC-Klasse für Dokumentenassistenz und größere Modelle. Wenn Platz und Energiebudget vorhanden sind, bietet diese Klasse die größte Flexibilität bei der Modellgröße.
STM32MP25 (1 GB) — Ein Linux-fähiger Mikroprozessor (MPU) für ressourcenarme Edge-Knoten direkt im Schaltschrank. Geeignet für sehr schlanke Agenten und I/O-nahe Aufgaben, nicht für große Sprachmodelle.
Bosch Rexroth ctrlX CORE — Eine Linux-basierte Industrie-Steuerung, auf der die Runtime als Container neben der Steuerungslogik betrieben werden kann. Damit lässt sich ein Agent näher an die Anlage bringen, ohne die Regelungshoheit der Steuerung anzutasten.
Wie verhält sich das zur klassischen SPS?
Diese Seite ist runtime-konkret: Sie benennt, welche Targets verifiziert laufen. Die grundsätzliche Frage, warum ein KI-Agent nicht auf einer klassischen SPS, sondern auf dedizierter Edge-Hardware daneben läuft, behandelt — hersteller- und protokollneutral — die Seite Agenten auf Controllern. Die Einordnung von Modellgröße gegen verfügbaren VRAM steht unter Offline-KI in der Industrie.
FAQ
Heißt „verifiziert”, dass die Runtime auf jeder ähnlichen Hardware läuft? Nein. „Verifiziert” bezieht sich ausschließlich auf die genannten Plattformen. Andere Geräte derselben Klasse funktionieren in der Praxis oft, sind aber nicht ausdrücklich getestet.
Läuft die Runtime schon auf Bare-Metal-Mikrocontrollern? Bare-Metal-MCUs ohne Linux gehören zur Roadmap. Die aktuell verifizierten Targets sind Linux-fähige Geräte (inklusive Linux-MPU wie STM32MP25).
Welche Plattform für einen ersten Piloten? Für I/O-nahe, schlanke Agenten der Raspberry Pi 5; für lokale SLM-Inferenz der Jetson Orin Nano. Details im Quickstart.
Quelloffen auf GitHub
Die edge-agents-Runtime ist quelloffen verfügbar: github.com/ForestHubAI/edge-agents
Lizenz: Apache-2.0 (contract/, ts/workflow-core) bzw. AGPL-3.0-only oder kommerziell (go/, ts/workflow-builder, ts/workflow-cli). Für kommerzielle Lizenzierung: root@foresthub.ai.
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Herausgegeben von ForestHub.ai — einer Plattform für Embedded und Edge AI Agents.
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