Wer heute KI im Betrieb einsetzt, hat meistens ein Schlüsselproblem. Der
Assistent im internen Tool braucht einen API-Schlüssel für Anthropic, die
Spracherkennung einen für OpenAI, der Entwickler einen eigenen für Claude Code,
der Testagent noch einen. Die Schlüssel stehen in Konfigurationsdateien, in .env-Dateien und in Kubernetes-Secrets. Wer welchen Schlüssel hat, weiß
irgendwann niemand mehr. Und wenn einer davon in einem Git-Repository oder auf
einem verlorenen Laptop landet, ist er weg, mit allem Guthaben dahinter.
Das Agent Network von NetBird dreht das um: Die Schlüssel liegen an genau einer Stelle, auf dem NetBird-Server. Anwendungen, Server, Menschen und KI-Agenten erreichen die Modelle über einen Endpunkt, der nur im NetBird-Tunnel erreichbar ist. Der Tunnel ist die Anmeldung.
Ich betreibe NetBird für meine eigene Infrastruktur und nutze das Agent Network seit einigen Wochen. In diesem Beitrag erkläre ich, wie es funktioniert, was NetBird unter „Agenten“ versteht und wofür wir es konkret einsetzen.
Kurz: Was ist NetBird?
NetBird ist ein Open-Source-VPN auf Basis von WireGuard. Statt eines zentralen VPN-Servers, über den alles läuft, verbinden sich Rechner, Server und Container direkt miteinander. Wer mit wem sprechen darf, legen Gruppen und Richtlinien im Dashboard fest. Die Anmeldung läuft über einen Identitätsanbieter, also das Firmenkonto bei Microsoft, Google oder einem eigenen Keycloak.
Das Entscheidende für dieses Thema: NetBird weiß bei jeder Verbindung, wer am anderen Ende sitzt. Nicht nur welche IP-Adresse, sondern welcher Benutzer, welches Gerät und welche Gruppe. Genau darauf baut das Agent Network auf.
Wie das Agent Network funktioniert
- Provider verbinden. Im Dashboard unter Agent Network → Providers → Connect Provider wählst du einen Anbieter und hinterlegst einmal den API-Schlüssel. Er wird verschlüsselt auf dem Server gespeichert und nie an die Nutzer herausgegeben.
- Endpunkt bekommen. Mit dem ersten Provider legt NetBird einen eigenen HTTPS-Endpunkt an. Er ist nur aus dem NetBird-Netz erreichbar, aus dem Internet nicht.
- Richtlinie anlegen. Unter Agent Network → Policies legst du fest, welche Gruppe welchen Provider nutzen darf. Ohne Richtlinie geht gar nichts.
- Nutzen. Anwendungen schicken ihre Anfragen an den Endpunkt statt direkt an OpenAI oder Anthropic. NetBird erkennt am Tunnel, wer fragt, prüft die Richtlinie, setzt den echten Schlüssel ein und leitet weiter. Einen Schlüssel, den die Anwendung selbst mitschickt, entfernt NetBird vorher.
Für die Anwendung sieht der Endpunkt aus wie die gewohnte API. Die Anfrage
landet bei /v1/chat/completions (OpenAI-Format) oder /v1/messages (Anthropic-Format), nur unter einer anderen Adresse.
Welche Provider gehen?
- KI-Anbieter: OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Mistral, Kimi
- KI-Gateways: LiteLLM, Portkey, OpenRouter, Cloudflare AI Gateway, Vercel AI Gateway und weitere
- Eigene Modelle: jeder OpenAI-kompatible Dienst, also auch Ollama oder vLLM auf einem eigenen GPU-Server
Der letzte Punkt ist für kleine Betriebe interessant: Ein Rechner mit guter Grafikkarte im Büro oder ein gemieteter GPU-Server in Deutschland, darauf Ollama, und alle Mitarbeiter nutzen das Modell, ohne dass ein einziger Prompt das Haus oder die EU verlässt.
Kontrolle: Modelle, Budgets, Protokoll
Pro Provider kannst du die erlaubten Modelle einschränken, etwa nur die günstigen für die Testumgebung. Pro Gruppe oder Benutzer setzt du Limits: eine Höchstzahl an Tokens oder ein Budget in Dollar für einen Zeitraum. Ist es aufgebraucht, antwortet der Endpunkt mit einem klaren Fehler statt mit einer Rechnung am Monatsende.
Unter Usage & Logs steht, wer welches Modell wie oft genutzt hat, wie viele Tokens und welche Kosten das waren. Auf Wunsch speichert NetBird auch Prompt und Antwort, mit automatischer Schwärzung personenbezogener Daten und einstellbarer Aufbewahrung zwischen sieben und 90 Tagen. Ob du das willst, ist eine Datenschutzfrage. Ich lasse es aus und schalte es nur gezielt zur Fehlersuche ein.
Agenten in NetBird
NetBird spricht ausdrücklich von „People and Agents“. Gemeint ist damit kein neuer Kontotyp, sondern ein Gedanke: Ein KI-Agent bekommt dieselbe Art von Identität wie ein Mensch, nur ohne Mensch dahinter.
Es gibt zwei Fälle:
- Ein Mensch arbeitet mit einem Agenten, zum Beispiel mit Claude Code oder Codex auf dem eigenen Laptop. Der Laptop ist mit dem Firmenkonto im NetBird-Netz angemeldet. Alles, was der Agent anfragt, läuft unter dem Namen dieses Mitarbeiters und zählt auf sein Budget.
- Ein Agent arbeitet allein, etwa ein Dienst auf einem Server, ein
geplanter Job oder ein Testlauf in der CI. Er bekommt ein eigenes
NetBird-Gerät, angemeldet über einen Setup-Key, in einer eigenen Gruppe wie
agents-tests. Diese Gruppe bekommt eigene Richtlinien, eigene Modelle und ein eigenes Budget.
Damit tauchen Agenten im Protokoll als das auf, was sie sind, und lassen sich genauso sperren wie ein Mitarbeiterkonto: Gruppe entfernen, fertig. Kein Schlüssel muss gesucht und gedreht werden.
Claude Code und Codex anbinden
Für die gängigen Coding-Agenten zeigt NetBird neben dem Endpunkt unter Agent
Config die fertige Konfiguration an. Für Claude Code reicht in ~/.claude/settings.json:
{
"apiKeyHelper": "echo '-'",
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://<dein-endpunkt>"
}
}Für Codex in ~/.codex/config.toml:
model_provider = "netbird"
[model_providers.netbird]
name = "NetBird"
base_url = "https://<dein-endpunkt>/v1"
wire_api = "responses"Der Platzhalter beim API-Schlüssel ist Absicht: Die Werkzeuge erwarten einen, NetBird wirft ihn weg und setzt den echten ein.
Wofür wir es selbst nutzen
Spracheingabe in der Desktop-App für Kimai auf schwachen Geräten
Unsere Desktop-App für Kimai kann Tätigkeitsbeschreibungen per Sprache aufnehmen. Standardmäßig läuft die Spracherkennung lokal, damit nichts den Rechner verlässt. Auf älteren Notebooks oder schwachen Bürorechnern ist das aber zäh: Das Sprachmodell braucht Rechenleistung, und das Diktat dauert länger als das Tippen.
Auf diesen Geräten stellen wir die Spracheingabe auf einen OpenAI-kompatiblen Dienst um und tragen als Adresse den NetBird-Endpunkt ein. Das Gerät ist ohnehin im NetBird-Netz, einen API-Schlüssel braucht es nicht. Die schwere Arbeit macht ein Server, das Ergebnis ist in Sekunden da. Und wenn ein Notebook verloren geht, ist kein Schlüssel darauf, der gesperrt werden müsste.
KI-Agenten testen, ohne dass es teuer wird
Wer Agenten entwickelt, kennt das: Ein Agent hängt in einer Schleife und ruft das Modell hunderte Male auf. Mit einem direkten API-Schlüssel merkt man das an der Rechnung. Unsere Testagenten laufen deshalb in einer eigenen Gruppe, dürfen nur günstige Modelle nutzen und haben ein kleines Tagesbudget. Ist es aufgebraucht, bekommt der Agent einen Fehler mit Grund „Budget limit exceeded“, und im Protokoll sehen wir, welcher Agent wie viel verbraucht hat.
Was du wissen solltest
Das Agent Network ist noch Beta. Es läuft bei mir stabil, aber Menüpunkte und Details ändern sich noch. Für den Einstieg in einer Testumgebung ist das kein Problem, für den produktiven Einsatz solltest du NetBird-Updates im Blick behalten.
Selbst gehostet einschalten. Bei einer neuen Installation hilft das
Installationsskript von NetBird mit NETBIRD_AGENT_NETWORK=true. Bei einer
bestehenden Installation reicht im Dashboard die Variable NETBIRD_AGENT_NETWORK_ENABLED=true, danach erscheint Agent Network im
Menü. Es gibt das Agent Network auch in der NetBird Cloud.
Der Endpunkt ersetzt keinen Datenschutz. Wenn Prompts an OpenAI oder Anthropic gehen, gehen sie dorthin, egal über welchen Weg. NetBird sorgt dafür, dass nur Berechtigte fragen und dass es nachvollziehbar ist. Welche Daten in welches Modell dürfen, musst du trotzdem selbst festlegen. Für alles, was das Haus nicht verlassen soll, ist ein eigenes Modell mit Ollama oder vLLM hinter demselben Endpunkt die saubere Lösung.
Interne Dienste laufen anders. Datenbanken, interne APIs oder ein Modell-Server im eigenen Netz erreicht ein Agent ganz normal über NetBird, mit den üblichen Zugriffsregeln. Budgets und Token-Protokoll gibt es nur für Anfragen über den Agent-Network-Endpunkt. Wer das eigene Modell mit Budget und Protokoll will, hängt es deshalb als eigenen Provider ein.
Fazit
Das Agent Network löst ein Problem, das fast jeder hat, der KI im Betrieb einsetzt: verstreute Schlüssel, keine Übersicht, keine Grenzen. Es macht aus „jeder hat seinen Schlüssel“ ein „jeder hat seine Berechtigung“, für Menschen wie für Agenten. Wer NetBird ohnehin nutzt, bekommt das fast nebenbei.
Wenn du NetBird für dein Team einrichten willst, mit oder ohne KI, oder wenn du eigene Modelle so bereitstellen willst, dass die Daten im Haus bleiben: Das richte ich ein und betreue es. Mehr dazu unter IT-Service für Geschäftskunden, oder schreib mir einfach.