Making-of „News Radar“
Wie ich FHEM per MQTT mit einer KI-Steuerung verknüpft habe
Künstliche Intelligenz wird meistens als Text-Generator verstanden: Ich frage etwas, die KI antwortet im Chatfenster. Doch das wahre Potenzial liegt in der Agentic Process Automation (APA). Das bedeutet: Die KI agiert nicht nur als Orakel, sondern als autonomer Agent, der Entscheidungen trifft und Aktionen in der realen Welt auslöst.
In diesem Projekt („KI-News-Radar“) wollte ich genau das beweisen. Das Ziel: Die KI soll die weltweite Nachrichtenlage analysieren und mein Smart Home (FHEM) steuern. Wenn die Weltlage „rot“ ist, soll auch mein Arbeitszimmer rot leuchten.
Die Architektur: Die „Brain-to-Reality“ Bridge
Das System besteht aus zwei Welten, die normalerweise nicht miteinander sprechen:
Python & LLM
Ein Python-Skript auf dem Raspberry Pi, das Nachrichten liest und via Google Gemini bewertet („Analyst Agent“).
FHEM & IoT
Mein bestehender Home-Automation-Server, der Lampen und Displays steuert.
Die Brücke zwischen diesen Welten ist MQTT (Message Queuing Telemetry Transport). Es ist das Standard-Protokoll für IoT – leichtgewichtig, schnell und perfekt zum Entkoppeln von Systemen.
Der „Dispatcher Agent“: Wenn Python funken lernt
In meiner Agenten-Architektur gibt es einen speziellen Agenten für den Output: den DispatcherAgent. Seine Aufgabe ist es, das abstrakte Analyse-Ergebnis der KI in einen physischen Befehl zu übersetzen.
import paho.mqtt.client as mqtt
class DispatcherAgent:
def __init__(self):
# Verbindung zum MQTT Broker (FHEM-Server)
self.mqtt = mqtt.Client(mqtt.CallbackAPIVersion.VERSION2)
self.mqtt.connect("192.168.178.xx", 1883, 60)
def trigger_iot(self, analysis):
hype = analysis['hype']
if hype > 80:
# Alarmstufe Rot
self.mqtt.publish("home/office/light/set", "rgb FF0000")
self.mqtt.publish("home/office/matrix/text", "ALERT: HIGH HYPE")
elif hype < 40:
# Entwarnung / Grün
self.mqtt.publish("home/office/light/set", "rgb 00FF00")
else:
# Normalbetrieb / Weiß
self.mqtt.publish("home/office/light/set", "rgb FFFFFF")FHEM Seite: Der Empfänger
Auf der Seite des Smart Home Servers (FHEM) muss lediglich ein MQTT_DEVICE angelegt werden, das auf diese Topics lauscht. Das Schöne an MQTT ist das „Fire and Forget“-Prinzip: Das Python-Skript muss nicht wissen, welche Marke die Lampe hat (Hue, Zigbee, WLAN). Es sendet einfach „Mach Rot“, und FHEM kümmert sich um den Rest.
Fazit: Agentic Automation als Filter
Dieses Experiment zeigt das Potenzial moderner KI-Architekturen: Wir verschieben den „Human-in-the-Loop“ an die Stelle, wo er am wichtigsten ist. Weg vom mühsamen Sichten der Rohdaten, hin zur Bewertung der qualifizierten Analyse.
Mein News-Radar wird so zum Ambient Interface. Ich muss nicht aktiv suchen, um informiert zu bleiben. Ein Blick auf die Lichtfarbe im Raum genügt, um zu wissen, ob die Nachrichtenlage meine Aufmerksamkeit erfordert.
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