Die Frage ist hier bewusst eng gefasst: Welche Open-Source-Tools lassen einen leitenden Agenten eine Aufgabe zerlegen und die Teile an spezialisierte Unteragenten übergeben, auf Ihrem eigenen Rechner und mit Ihren eigenen API-Schlüsseln? Acht erfüllen die Kriterien. Drei sind fertige Produkte zum Installieren und Ansprechen; fünf sind Frameworks, aus denen Sie das Team selbst zusammenstellen. Eines der acht stammt von uns, und jede Zeile dazu sagt das ausdrücklich.
Ein Agent, der alles erledigt, ist eine andere Produktkategorie. Daher wird ein einzelner universeller Agent hier aufgeführt, aber nie an erster Stelle platziert. Unteragenten müssen vom Tool tatsächlich gestartet werden und dürfen nicht bloß durch zusätzliche Skripte entstehen.
Ein gehostetes Produkt, dessen Agent auf fremden Servern läuft, erfüllt die Kriterien nicht, egal wie gut es ist. Selbsthosting auf Ihrem eigenen Server zählt, ebenso eine Desktop-App auf Ihrem eigenen Laptop.
Die Tabelle nennt die Lizenz bei jedem Eintrag, bei dem wir sie anhand des Projekts selbst bestätigen konnten. Wo das nicht möglich war, steht dies in der Tabelle, statt eine Vermutung anzustellen.
Ein Tool, das nur mit dem Abonnement eines bestimmten Anbieters funktioniert, beantwortet diese Frage eingeschränkter. Daher wird das in der Tabelle vermerkt, statt es direkt auszuschließen.
Diese Liste wird von Orkas veröffentlicht, und Orkas ist eines der aufgeführten Tools. Jede Zeile, die Orkas beschreibt, ist gekennzeichnet. Die folgenden vier Kriterien wurden vor dem Verfassen der Liste festgelegt, und jedes Tool wird an denselben vier Kriterien gemessen.
Fertige Produkte — installieren und losreden
Ein Commander-Agent plus benannte Spezialisten — Recherche, Folien, Video, Office-Dokumente, UI, Code —, die eine Aufgabe innerhalb eines einzigen Desktop-Chats weiterreichen. MIT-lizenziert. Außerdem führt Orkas Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw und Hermes als lokale CLI-Backends aus. So wird ein vorhandener Terminal-Agent zu einem Mitglied des Teams.
Die Grenzen, klar benannt: Es gibt keine Orkas-Kommandozeile, und Orkas kann kein Modell auf Ihrer eigenen Hardware ausführen — Modellaufrufe gehen über das Netzwerk an einen Anbieter, entweder über die verwalteten offiziellen Modelle oder Ihren eigenen Schlüssel.
Sehen Sie, was Orkas mitbringt →Ein lokaler Open-Source-Agent mit vollständiger CLI neben der Desktop-App, Dutzenden MCP-Erweiterungen und einer großen Anbieterauswahl. Verbinden Sie ihn mit Ollama, und das Modell bleibt auf Ihrer Hardware — als einziger Eintrag unter den fertigen Produkten kann er das.
Es bleibt durchgehend ein universeller Agent, keine Gruppe benannter Spezialisten, die Arbeit untereinander weiterreichen. Wenn es Ihnen um Arbeitsteilung geht, liegt hier die Lücke.
Den vollständigen Goose-Vergleich lesen →Ein selbst gehostetes Gateway mit Kanal-Clients statt eines Desktop-Fensters. Konfigurierte Agenten, Routing sowie Hintergrundläufe oder verschachtelte Unteragentenläufe — abgesehen von unserem eigenen Eintrag kommt dies gestarteten Unteragenten auf dieser Liste am nächsten. Eine ausgereifte Skill-Bibliothek und stark bei der direkten Steuerung des Rechners.
Sie hosten es selbst. Das ist ein Vorteil, wenn Sie bereits einen Server betreiben, und zusätzlicher Aufwand, wenn nicht.
Den vollständigen OpenClaw-Vergleich lesen →Frameworks — Sie stellen das Team selbst zusammen
Ein MIT-lizenziertes Python-Framework für Teams aus mehreren Agenten. Sie definieren die Agenten, ihre Rollen und ihre Übergaben im Code. Die direkteste Framework-Antwort auf „ein leitender Agent koordiniert Spezialisten“ und diejenige mit dem wenigsten fertigen Produkt drumherum.
Den vollständigen CrewAI-Vergleich lesen →Das Entwickler-Framework zum Programmieren von LLM-Agenten. Mit Abstand das breiteste Ökosystem hier und die wenigsten Vorgaben dazu, wie ein Team aussehen sollte — Sie entscheiden über die Topologie.
Den vollständigen LangChain-Vergleich lesen →Auf Agenten aufgebaut, die selbstständig weiterlaufen. Wählen Sie es, wenn wirklich unbeaufsichtigte Arbeit das Ziel ist und Sie bereit sind, die Schleife selbst zu begrenzen.
Den vollständigen AutoGPT-Vergleich lesen →Eine selbst hostbare Plattform zum Erstellen, Evaluieren und Bereitstellen von KI-Apps für Endnutzer. Die Evaluierungsfunktionen bietet sonst nichts auf dieser Liste.
Den vollständigen Dify-Vergleich lesen →Ein visueller Open-Source-Baukasten, den Sie hosten und als API bereitstellen. Wählen Sie ihn, wenn jemand den Ablauf ändern können muss, der kein Python schreiben wird.
Den vollständigen Flowise-Vergleich lesen →| Tool | Leitender Agent delegiert | Fertiges Produkt | Ihre eigenen Schlüssel |
|---|---|---|---|
| Orkas Unser Produkt | Commander plus benannte Spezialisten | Ja — Desktop-App, MIT | Verwaltete offizielle Modelle oder Ihr eigener Anbieterschlüssel |
| Goose | Durchgehend ein allgemeiner Agent | Ja — Desktop-App und CLI | Viele Anbieter sowie Ollama auf Ihrer Hardware |
| OpenClaw | Routing sowie Hintergrundläufe oder verschachtelte Unteragentenläufe | Ja — aber Sie hosten das Gateway | Konfigurierte Anbieter oder lokale Modelle |
| CrewAI | Ja, und Sie programmieren die Delegation | Nein — ein Python-Framework, MIT | Was Sie im Code konfigurieren |
| LangChain | Ja, wenn Sie diese Topologie aufbauen | Nein — ein Entwickler-Framework | Was Sie im Code konfigurieren |
| AutoGPT | Autonome Schleifen statt gezielter Übergaben | Nein — Sie führen die Schleife aus und begrenzen sie | Was Sie konfigurieren |
| Dify | Abläufe und Agenten, die Sie in der Plattform definieren | Nein — eine Plattform, die Sie hosten | In der Plattform konfiguriert |
| Flowise | Was der von Ihnen gezeichnete Ablauf ausführt | Nein — ein Baukasten, den Sie hosten und bereitstellen | Im Baukasten konfiguriert |
„Fertiges Produkt“ ist kein Lob und „Framework“ keine Kritik — sie beantworten unterschiedliche Fragen. Wenn ein Entwickler in Ihrem Team dafür zuständig sein wird, gibt Ihnen ein Framework mehr Kontrolle als jedes Produkt auf dieser Seite. Wenn die Person, die die Arbeit erledigt haben möchte, nicht dieser Entwickler ist, wird von beiden nur ein fertiges Produkt tatsächlich genutzt.
Orkas ist MIT-lizenziert und für macOS und Windows kostenlos herunterladbar. Es startet mit verwalteten offiziellen Modellen, sodass Sie beim ersten Einsatz kein Anbieterkonto benötigen. Sie können jederzeit auf Ihren eigenen Schlüssel umstellen.
Alle Repository-Fakten auf dieser Seite wurden am 11. September 2026 über die GitHub-API abgerufen und am selben Tag zweimal erneut gelesen. Die Belegdatei zeigt daher, welche Felder sich zwischen den Durchläufen geändert haben und welche nicht. Für jedes der acht Tools: der tatsächlich aufgelöste Slug, die von GitHub gemeldete Lizenz, der Archivierungsstatus des Repositorys und die neueste Veröffentlichung. Die Befehle stehen in der Datei. Ihre Ausführung ruft kein Modell auf und kostet nichts.
Was hier nicht abgedeckt wird: wie gut diese Tools delegieren, wie schnell sie sind oder wie gut ihre Ergebnisse sind. Es wurde kein Benchmark durchgeführt, daher sollte aus der Reihenfolge auch keiner abgeleitet werden. Zwei Befunde werden offen dokumentiert, statt stillschweigend bereinigt zu werden — FlowiseAI/Flowise ist archiviert, und GitHub meldet für vier der acht Tools keine Standardlizenz.
Weil das Weglassen die Liste weniger nützlich und nicht ehrlicher machen würde. Die Regeln wurden zuerst geschrieben; Orkas wird an denselben vier Regeln gemessen wie alles andere. Seine Grenzen stehen im eigenen Eintrag, und jede Zeile dazu ist gekennzeichnet. Lesen Sie die Liste im Wissen darum, wer sie geschrieben hat.
Goose kann es über Ollama. OpenClaw kann lokale Modelle nutzen. Orkas kann es nicht — seine Modellaufrufe gehen über das Netzwerk an einen Anbieter, entweder an verwaltete offizielle Modelle oder mit Ihrem eigenen Schlüssel. Müssen die Gewichte auf Ihrem Rechner bleiben, scheidet Orkas aus; genau das sagt die Tabelle.
Ja. Orkas führt Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw und Hermes als lokale CLI-Backends aus. Ihr bestehender Agent wird so zum Teammitglied, statt ersetzt zu werden. Diese fünf bilden die vollständige unterstützte Auswahl.
Orkas ist kostenlos und MIT-lizenziert. Ein Commander-Agent und benannte Spezialisten auf Ihrem Rechner, mit verwalteten offiziellen Modellen oder Ihrem eigenen Anbieterschlüssel.
