La pregunta aquí es deliberadamente específica: ¿qué herramientas de código abierto permiten que un agente principal divida un trabajo en partes y las asigne a subagentes especializados, ejecutándose en tu propio equipo con tus propias claves de API? Ocho cumplen los requisitos. Tres son productos terminados que instalas y con los que conversas; cinco son frameworks con los que montas el equipo por tu cuenta. Uno de los ocho es nuestro, y cada línea sobre él lo indica.
Un agente que lo hace todo pertenece a otra categoría de producto, por lo que aquí se incluye un único agente de propósito general, pero nunca ocupa el primer puesto. Los subagentes deben ser algo que la herramienta realmente cree, no algo que tú programes mediante scripts a su alrededor.
Un producto alojado en el que el agente se ejecuta en servidores ajenos no cumple el criterio, por bueno que sea. Autoalojarlo en tu propio servidor sí cuenta; también una aplicación de escritorio en tu propia computadora portátil.
La tabla indica la licencia de cada opción que pudimos confirmar a partir del propio proyecto. Cuando no pudimos confirmarla a partir del proyecto, la tabla lo dice en lugar de adivinar.
Una herramienta que solo funciona si tienes una suscripción de un proveedor específico es una respuesta más limitada a esta pregunta, así que se señala en la tabla en lugar de excluirla por completo.
Orkas publica esta lista y es una de las herramientas incluidas. Cada fila que describe Orkas está marcada. Las cuatro reglas siguientes se fijaron antes de redactar la lista, y todas las herramientas se evalúan según esas mismas cuatro reglas.
Productos listos para usar — instálalos y habla con ellos
Un agente Commander y especialistas con nombre propio —investigación, diapositivas, video, documentos de oficina, interfaz de usuario y código— que se pasan un mismo trabajo dentro de un único chat de escritorio. Con licencia MIT. También ejecuta Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw y Hermes como backends de CLI locales, de modo que un agente de terminal existente se convierte en un miembro del equipo.
Límites, expresados con claridad: Orkas no tiene una interfaz de línea de comandos y no puede ejecutar un modelo en tu propio hardware; las llamadas a los modelos se envían a un proveedor a través de la red, ya sea a los modelos oficiales gestionados o mediante tu propia clave.
Ver qué incluye Orkas →Un agente local de código abierto con una CLI completa junto a su aplicación de escritorio, decenas de extensiones MCP y una amplia lista de proveedores. Configúralo para usar Ollama y el modelo permanecerá en tu hardware: es la única opción de la categoría de productos listos para usar que puede hacerlo.
Es un único agente de propósito general durante todo el proceso, no un conjunto de especialistas con nombre propio que se pasan el trabajo entre sí. Si lo que buscas es la división del trabajo, esa es la carencia.
Leer la comparación completa con Goose →Una pasarela autoalojada con clientes de canales en lugar de una ventana de escritorio. Agentes configurados, enrutamiento y ejecuciones de subagentes en segundo plano o anidadas: lo más cercano en esta lista a la creación de subagentes, aparte de nuestra propia herramienta. Una biblioteca de habilidades madura y gran capacidad para controlar el propio equipo.
Tú lo alojas. Eso es una ventaja si ya administras un servidor y un costo si no lo haces.
Leer la comparación completa con OpenClaw →Frameworks — tú mismo armas el equipo
Un framework de Python para equipos multiagente, con licencia MIT. Defines los agentes, sus funciones y sus transferencias de tareas mediante código. Es el framework que responde de forma más directa a «un agente principal que coordina especialistas», y el que menos funcionalidades de producto ofrece a su alrededor.
Leer la comparación completa con CrewAI →El framework para desarrolladores que permite crear agentes LLM mediante código. Tiene, por mucho, el ecosistema más amplio de esta lista y es el que menos impone cómo debe organizarse un equipo: tú decides la topología.
Leer la comparación completa con LangChain →Creado en torno a agentes que siguen ejecutándose por su cuenta. Elígelo cuando el objetivo sea realmente trabajar sin supervisión y estés dispuesto a limitar el bucle por tu cuenta.
Leer la comparación completa con AutoGPT →Una plataforma que puede autoalojarse para crear, evaluar y entregar aplicaciones de IA a usuarios finales. La parte de evaluación es lo que ninguna otra opción de esta lista ofrece.
Leer la comparación completa con Dify →Un constructor visual de código abierto que tú alojas y expones como API. Elígelo cuando alguien que no va a escribir Python necesite poder modificar el flujo.
Leer la comparación completa con Flowise →| Herramienta | El agente principal delega | Producto listo para usar | Tus propias claves |
|---|---|---|---|
| Orkas Nuestra herramienta | Commander y especialistas con nombre propio | Sí — aplicación de escritorio, MIT | Modelos oficiales gestionados o tu propia clave de proveedor |
| Goose | Un único agente general durante todo el proceso | Sí — aplicación de escritorio y CLI | Amplia lista de proveedores, además de Ollama en tu hardware |
| OpenClaw | Enrutamiento y ejecuciones de subagentes en segundo plano o anidadas | Sí — pero tú alojas la pasarela | Proveedores configurados o modelos locales |
| CrewAI | Sí, y tú programas la delegación | No — un framework de Python, MIT | Lo que configures en el código |
| LangChain | Sí, si construyes esa topología | No — un framework para desarrolladores | Lo que configures en el código |
| AutoGPT | Bucles autónomos en lugar de transferencias dirigidas de tareas | No — tú ejecutas y limitas el bucle | Lo que configures |
| Dify | Flujos y agentes que defines en la plataforma | No — una plataforma que tú alojas | Se configura en la plataforma |
| Flowise | Lo que haga el flujo que dibujes | No — un constructor que tú alojas y expones | Se configura en el constructor |
«Producto listo para usar» no es un elogio y «framework» no es una queja: responden a preguntas distintas. Si un desarrollador de tu equipo va a hacerse cargo, un framework te da más control que cualquier producto de esta página. Si quien necesita que se haga el trabajo no es ese desarrollador, un producto listo para usar es la única de las dos opciones que llega a utilizarse.
Orkas tiene licencia MIT y se puede descargar gratis para macOS y Windows. Comienza con modelos oficiales gestionados, de modo que el primer uso no requiere una cuenta de proveedor, y puedes configurarlo para usar tu propia clave cuando quieras.
Todos los datos sobre repositorios de esta página se consultaron en la API de GitHub el 11 de septiembre de 2026 y se volvieron a consultar dos veces más ese mismo día, por lo que el archivo de evidencias muestra qué campos cambiaron entre ejecuciones y cuáles no. Para cada una de las ocho opciones: el slug al que realmente se resuelve, la licencia que indica GitHub, si el repositorio está archivado y la versión publicada más reciente. Los comandos están en el archivo. Ejecutarlos no llama a ningún modelo ni tiene costo.
Lo que esto no cubre: qué tan bien delega cada herramienta, qué tan rápida es o qué tan buenos son sus resultados. No se realizó ninguna prueba comparativa de rendimiento, así que el orden no debe interpretarse como tal. Dos hallazgos se registran como pendientes en lugar de corregirse en silencio: FlowiseAI/Flowise está archivado y GitHub no indica ninguna licencia estándar para cuatro de las ocho opciones.
Porque excluirlo haría que la lista fuera menos útil y no más honesta. Las reglas se escribieron primero, Orkas se evalúa con los mismos cuatro criterios que todos los demás, sus límites se indican en su propia entrada y cada fila sobre él lleva una marca. Lee la lista teniendo presente quién la escribió.
Goose puede hacerlo a través de Ollama. OpenClaw puede usar modelos locales. Orkas no puede: sus llamadas a modelos se envían a un proveedor a través de la red, ya sea mediante los modelos oficiales gestionados o con tu propia clave. Si el requisito es mantener los pesos del modelo en tu equipo, eso descarta a Orkas y la tabla lo indica.
Sí. Orkas ejecuta Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw y Hermes como backends de CLI locales, de modo que el agente que ya tienes se convierte en un miembro del equipo en lugar de ser algo que reemplazas. Esos cinco son el conjunto completo de opciones compatibles.
Orkas es gratuito y tiene licencia MIT. Un agente Commander y especialistas con nombre propio, en tu equipo, con modelos oficiales gestionados o tu propia clave de proveedor.
