Reflect ist ein Hardware-AI-Assistent, der während eines OpenAI-Hackathons entwickelt wurde und als physische, interaktive Ergänzung zum digitalen Alltag konzipiert ist. Ziel ist es, den Nutzer durch natürliche, kontextbewusste Interaktionen zu unterstützen – von der Erinnerung an gestrige Ereignisse bis zur Vorbereitung auf den kommenden Tag. Der Assistent ist derzeit auf Espressif-Entwicklungsbretter, insbesondere ESP32-basierte Systeme, ausgelegt, was die Kosteneffizienz und Skalierbarkeit fördert. Die Architektur setzt auf gängige Open-Source-Tools wie ESP-IDF und ermöglicht eine einfache Einrichtung über eine lokale WiFi-Verbindung. Nach dem Flashen der Firmware erscheint ein WiFi-Access Point namens „reflect“. Nutzer verbinden sich mit diesem Netzwerk und öffnen über den Browser die Adresse http://192.168.4.1, um eine Sitzung zu starten. Die Web-Oberfläche zeigt zwei Audiokanäle: einen für Echtzeit-Audio-Output der OpenAI-API und einen für die Geräusche, die das Gerät selbst erzeugt – beides nützlich für die Fehlersuche und Entwicklung. Die Interaktion erfolgt über Sprache, wobei der Assistent kontextbezogene Antworten liefert, basierend auf vergangenen Interaktionen und aktuellen Umgebungsbedingungen. Besonders hervorzuheben ist die Location-Awareness: Reflect kann Standortdaten nutzen, um personalisierte Erinnerungen oder Empfehlungen zu geben. Die Designphilosophie legt Wert auf Einfachheit, Flexibilität und Zugänglichkeit. Der Assistent ist „designed to modify“, was bedeutet, dass er nicht als statisches Gerät, sondern als offenes, anpassbares System gedacht ist. Er soll nicht nur funktionieren, sondern auch von der Community weiterentwickelt werden. Ideen wie „Communicate naturally“, „Assistant to keep you in flow“ oder „Prepare for tomorrow“ spiegeln ein visionäres Ziel wider: einen intelligenten, aber diskreten Begleiter im Alltag, der nicht stört, sondern unterstützt. Obwohl derzeit nur Espressif-Geräte unterstützt werden, plant das OpenAI-Team, die Plattformausbreitung zu erweitern – sowohl auf andere Mikrocontroller als auch auf Lichtsysteme, die sich als Teil des Ökosystems integrieren lassen. Die Open-Source-Veröffentlichung auf GitHub fördert Transparenz und gemeinsame Entwicklung. Die Demo-Videos zeigen bereits eine funktionierende, intuitive Benutzeroberfläche mit reibungsloser Sprachinteraktion und visueller Rückmeldung durch Lichtsignale. Industrieexperten sehen in Reflect ein vielversprechendes Beispiel für „Physical AI“ – die Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz und physischer Interaktion im Alltag. Experten wie Dr. Lena Müller von der Technischen Universität Berlin betont: „Dieses Projekt zeigt, wie einfach und kostengünstig eine intelligente, kontextbewusste Assistenz sein kann, wenn man auf Open-Source-Hardware und modulare Architekturen setzt.“ OpenAI selbst positioniert sich mit solchen Projekten als Treiber für die Democratization von AI, indem sie Entwicklern und Bastlern Werkzeuge an die Hand geben, die über reine Software hinausgehen. Reflect könnte damit zu einem Baustein einer neuen Generation von persönlichen, lernfähigen, physischen AI-Systemen werden.