AWS Emulator: kostenloser AWS-Klon für den Rechner, nur von KI geschrieben
AWS hat den AWS Emulator veröffentlicht, der AWS-APIs lokal nachbildet. Laut Amazon schrieben ausschließlich KI-Agenten den Code, ohne menschliche Prüfung.

Amazon Web Services hat ein kostenloses Werkzeug veröffentlicht, das AWS auf dem eigenen Rechner nachspielt. Den gesamten Code haben laut AWS KI-Agenten geschrieben. Kein Mensch hat eine Zeile verfasst, und kontrolliert hat auch niemand.
Der AWS Emulator läuft als lokales Programm und fungiert als AWS-API-Endpunkt. Eine grafische Oberfläche gibt es nicht. Wer AWS CLI oder ein AWS SDK per Umgebungsvariable darauf zeigen lässt, kann seinen bestehenden Code unverändert weiterverwenden. Ein AWS-Konto ist nicht nötig, zusätzliche Kosten entstehen nicht.
Grundlage sind 438 AWS-API-Modelle, abgedeckt sind die Schnittstellen von Hunderten Diensten. Wie viel davon tatsächlich umgesetzt ist, hängt vom Dienst und der Operation ab. Einen Wert für die „Treue“, also wie nah der Emulator am echten AWS liegt, veröffentlicht AWS mit jedem Release auf GitHub. Die zugehörigen Tests liegen im separaten Repository aws-emulator-evaluation-suite.
Wofür ist der AWS Emulator gedacht?
Vorgesehen sind lokale Tests, Integrationstests in CI/CD-Pipelines ohne echte AWS-Ressourcen und Prototypen für AWS-Apps mit KI-Coding-Agenten. Für Letztere gibt es einen Skill namens „aws-emulator“, der Installation, Start und Anbindung übernimmt.
Unter Linux installiert man ihn per RPM- oder Debian-Paket (x86_64 und aarch64). Unter macOS und Windows baut man aus dem Dockerfile des Projekts ein Image und startet es in Docker. Der Quellcode steht unter der CC0-Lizenz auf GitHub.
Kann man den AWS Emulator in der Produktion einsetzen?
Nein. Er ist nicht für den Produktivbetrieb gedacht. IAM-Richtlinien und ressourcenbasierte Richtlinien werden nicht wie bei AWS ausgewertet, deshalb rät AWS von Sicherheitstests ab. Alle Ressourcen liegen im Arbeitsspeicher und sind weg, sobald man den Emulator stoppt.
So bauten die KI-Agenten das Projekt
Leiter war Matthew Goldberg, Senior Principal Engineer bei AWS. Laut AWS begann alles als Wochenendexperiment, angeregt von einem Anthropic-Forscher, der dieses Jahr mit KI-Agenten einen C-Compiler baute. Goldberg ließ Kiro, die KI-Entwicklungsumgebung von AWS, in drei Schritten arbeiten: Tests auf Basis der AWS CLI schreiben, sie gegen echtes AWS korrigieren, bis sie bestehen, und eine In-Memory-Implementierung bauen, die sie erfüllt. Der erste Dienst, Amazon SQS, war nach etwa 15 Minuten fertig.
Heute arbeiten drei Arten von Agententeams parallel: eines erzeugt Tests aus den API-Modellen und prüft sie auf echtem AWS, eines lässt die Tests gegen den Emulator laufen und meldet Fehler, eines behebt sie. Hunderte Agenten arbeiten gleichzeitig und beheben täglich Tausende Probleme. Der Emulator wird mehrmals am Tag aktualisiert.
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