Mein KI gesteuertes Smart Home
Mein Smart Home basiert auf zwei KI-Säulen: einer KI-DevOps-Pipeline, die alles baut und wartet — und einer KI-Automatisierungsschicht, die die ganze Familie täglich nutzt. In diesem Beitrag erkläre ich euch die komplette Architektur und wie alles zusammenspielt.
Die zwei Säulen
Die meisten Smart Homes haben eine einzige Ebene: Geräte, Automationen, Dashboards. Meines hat zwei grundlegend verschiedene KI-Ebenen, die völlig unterschiedliche Zwecke erfüllen.
Säule 1: KI-DevOps — Das Smart Home bauen
Hier wird das Smart Home gebaut. Ich arbeite mit Claude Code (Opus) als meinem KI-Coding-Partner. Zusammen schreiben wir n8n-Workflows, Home Assistant-Automationen, ESPHome-Gerätekonfigurationen und sogar 3D-Druck CAD-Dateien.
Mehr zur lokalen Seite davon in einem eigenen Beitrag: Meine lokalen KI-Agenten fangen an, ihre eigene Arbeit zu bewerten.
Der Workflow sieht so aus:
- Task-Management: Alle Aufgaben liegen in der Nova Tasks API, einem selbst gebauten Task-System. Claude Code liest sie zu Beginn jeder Session, arbeitet sie ab und hakt sie bei Erledigung ab.
- Nova Notebook: Konzepte, Analysen und Entscheidungen werden in einem durchsuchbaren Notebook dokumentiert — so geht kein Kontext zwischen Sessions verloren.
- Zusammenfassungen: Nach jeder erledigten Aufgabe bekomme ich eine Nachricht auf Telegram mit dem, was gemacht wurde, was sich geändert hat und wie ich es testen kann.
- Git: Jede Änderung wird committed und gepusht — volle Versionshistorie, immer.
- Lokale Agenten-Flotte: Neben Claude Code betreibe ich eine wachsende Flotte spezialisierter Sub-Agenten — einen für CAD, einen zur Prüfung von Home-Assistant-Konfigurationen, einen für Firmware, einen für Content und mehr. Claude bewertet die Arbeit jedes Agenten wie einen Pull Request, und der Agent sammelt dabei über die Zeit einen Konfidenz-Wert; ist er zuverlässig genug, darf er die Kategorie eigenständig übernehmen. Die gesamte Flotte läuft rund um die Uhr auf einem kleinen N100-Mini-PC.
Das bedeutet: Ich kann in natürlicher Sprache beschreiben, was ich will, und die KI übernimmt die Implementierung über mehrere Plattformen hinweg — n8n, Home Assistant, ESPHome, WordPress, was auch immer die Aufgabe erfordert.
Säule 2: KI Smart Home — Leben mit KI
Das ist es, womit die Familie tatsächlich interagiert. Mein KI-Assistent Nova ist über mehrere Kanäle erreichbar:
- Telegram Chat — das primaere Interface, Text- und Sprachnachrichten
- Home Assistant Voice PE — Sprachsteuerung im Haus
- HA App & Dashboards — visuelle Steuerung auf Handys und Tablets
- Sensoren & Geräte — Bewegung, Temperatur, Lärm, Türsensoren
- Zeitplaene — zeitbasierte Automationen im Hintergrund
Der Nachrichten-Flow
Wenn jemand eine Nachricht an Nova über Telegram schickt, passiert Folgendes:
- Telegram — Der Nutzer schreibt oder spricht eine Nachricht
- Router — Erkennt den Kontext: Ist das ein Smart-Home-Befehl, eine Frage, eine Erinnerung, eine Content-Idee?
- PII-Schutz — Persönliche Daten werden anonymisiert, bevor sie eine Cloud-KI erreichen
- KI-Agent — Versteht die Absicht und entscheidet, was zu tun ist
- Home Assistant — Führt die Aktion aus (Licht, Klima, Benachrichtigungen usw.)
Datenschutz: PII-Schutz
Das ist einer der Teile, auf die ich am stolzesten bin. Ich nutze teilweise auch Cloud-KI (Claude, GPT-4o) für die Intelligenz — aber persönliche Daten verlassen nie mein lokales Netzwerk.
So funktioniert es:
- Eine Nachricht wie „Ruf Lukas an“ kommt rein
- Presidio (selbst gehostet, lokal) anonymisiert sie zu „Ruf [PERSON_1] an“
- Die anonymisierte Nachricht geht an die Cloud-KI
- Die KI antwortet mit [PERSON_1]-Platzhaltern
- Presidio de-anonymisiert die Antwort lokal — ersetzt Platzhalter durch echte Namen
- Der Nutzer bekommt eine natürliche Antwort mit dem echten Namen
Die Cloud-KI sieht nie echte Namen, Adressen oder persönliche Informationen. Das Beste aus beiden Welten: Cloud-Intelligenz mit lokalem Datenschutz.
Was Nova kann (Beispiele)
Hier sind einige der KI-gestützten Features, die ich täglich nutze:
- Morgen-Briefing — Wetter, Kalender, Müllabfuhr, wichtige News, Inspiration und ein Familien-Stress-Score — per Sprachausgabe
- Geburtstags-Bot — Erinnert an Geburtstage und entwirft personalisierte WhatsApp-Grüße mit Kontext zur Person
- Inventar-Verwaltung — Foto einer Komponente → KI-Erkennung → Projektzuordnung → durchsuchbares Dashboard (mehr dazu in einem folgenden Beitrag!)
- Email-Agent — Nova beantwortet Emails und trackt Amazon-Bestellungen automatisch
- Smarte Benachrichtigungen — Kontextbezogene Alerts: L#rmpegel-Warnungen, Türklingel, Bewegungserkennung
- Koffein-Tracker — Zählt Kaffeetassen und warnt beim Erreichen der WHO-Tageslimits
- Familien-Dashboard — Stress-Score, Schlafqualität, Energielevel und Kalender auf einen Blick
- Content-Pipeline — YouTube-Uploads lösen automatisch Blog-Post-Entwürfe, Social-Media-Texte und Podcast-Transkripte aus
Tech Stack
Hier ist alles, was dieses Setup antreibt:
- Home Assistant — Der Smart-Home-Hub (selbst lokal gehostet)
- n8n — Workflow-Automatisierung (50+ Workflows, selbst lokal gehostet)
- Claude Code — KI-Entwicklungspartner
- GPT-4o — Bilderkennung, Textverarbeitung
- Presidio — PII-Anonymisierung (selbst lokal gehostet)
- Telegram Bot API — Primaeres Chat-Interface
- ESPHome — Eigenentwickelte IoT-Geräte
- Tailscale — Mesh-VPN, das alle Server verbindet
- Docker — Alles containerisiert
- Lokaler Server (Mac Mini) — Betreibt lokale Dienste
- Zigbee / MQTT — Geräte-Protokolle
- UniFi — Netzwerk-Infrastruktur mit VLANs
- N100-Mini-PC — Beherbergt die lokale Agenten-Flotte, läuft 24/7
- Ollama (lokales LLM) — Betreibt lokale Modelle wie llama3 für datenschutzsensible oder dauerhaft laufende Aufgaben, z. B. einen Datei-Sortier-Agenten, der nie die Cloud berührt
Interaktive Architektur-Übersicht
Willst du die komplette Architektur interaktiv erkunden? Schau dir die AI-Architektur-Seite auf meiner Website an — dort gibt es visuelle Diagramme jeder Schicht, den Nachrichten-Flow, die PII-Pipeline und das Inventar-System.
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