AI Agent auf dem eigenen Server: Home Assistant mit AutoGPT und LangChain verbinden

Verbinde Home Assistant mit einem lokalen LLM und AutoGPT. So baust du einen AI Agenten, der dein Smart Home wirklich versteht — ohne Cloud, ohne Abo.

In diesem Projekt verbinden wir Home Assistant mit einem lokalen Large Language Model über LangChain, um einen AI Agenten zu bauen, der wirklich versteht was in deinem Smart Home passiert.

**Was du brauchst:**
- Home Assistant auf Raspberry Pi 5 oder NAS
- Ollama oder LM Studio mit Llama 3.3 70B
- LangChain Python-Bibliothek
- Ngrok oder Cloudflare Tunnel (für Fernzugriff)

**Schritt 1: Ollama installieren**
```
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama pull llama3.3:70b
```

**Schritt 2: LangChain Agent konfigurieren**
```python
from langchain.agents import AgentType, Tool, initialize_agent
from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun

llm = ChatOllama(model="llama3.3:70b", temperature=0.7)

tools = [
    Tool(name="HomeAssistant", func=ha_api_call,
         description="Steuere Smart Home Geräte"),
    DuckDuckGoSearchRun(),
]

agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True
)
```

**Schritt 3: Automatisierungen erstellen**
Jetzt kannst du natürliche Sprache nutzen: "Schalte das Licht im Wohnzimmer auf 50% und mach das Fenster im Bad zu wenn es regnet" — der Agent versteht und führt aus.

**Sicherheit:** Nutze HTTPS und prüfe jeden Agent-Befehl gegen eine Whitelist, bevor du Aktoren schaltest.