यहाँ सवाल जानबूझकर सीमित रखा गया है: कौन-से ओपन-सोर्स टूल एक प्रमुख एजेंट को काम के हिस्से करके विशेषज्ञ उप-एजेंटों को सौंपने देते हैं, और आपकी अपनी मशीन पर आपकी अपनी API कुंजियों के साथ चलते हैं? आठ इस कसौटी पर खरे उतरते हैं। तीन तैयार उत्पाद हैं जिन्हें आप इंस्टॉल करके उनसे बात करते हैं; पाँच ऐसे फ़्रेमवर्क हैं जिनसे आप स्वयं टीम बनाते हैं। आठ में से एक हमारा है, और उसके बारे में हर पंक्ति यह स्पष्ट करती है।
सब कुछ करने वाला एक एजेंट अलग उत्पाद श्रेणी है, इसलिए यहाँ एक सामान्य-उद्देश्य एजेंट सूचीबद्ध तो है, लेकिन कभी पहले स्थान पर नहीं रखा गया। उप-एजेंट ऐसे होने चाहिए जिन्हें टूल वास्तव में शुरू करता हो, न कि जिन्हें आप उसके आसपास स्क्रिप्ट लिखकर चलाते हों।
ऐसा होस्ट किया गया उत्पाद योग्य नहीं है जिसका एजेंट किसी और के सर्वर पर चलता हो, चाहे वह कितना भी अच्छा हो। अपने सर्वर पर स्वयं होस्ट करना मान्य है; अपने लैपटॉप पर डेस्कटॉप ऐप चलाना भी।
जिस भी प्रविष्टि का लाइसेंस हम प्रोजेक्ट से पुष्ट कर सके, उसके लिए तालिका में लाइसेंस का नाम दिया गया है। जहाँ हम प्रोजेक्ट से पुष्टि नहीं कर सके, वहाँ अनुमान लगाने के बजाय तालिका में यही बताया गया है।
जो टूल केवल किसी एक विशिष्ट विक्रेता की सदस्यता होने पर काम करता है, वह इस सवाल का अधिक सीमित उत्तर है, इसलिए उसे सीधे बाहर करने के बजाय तालिका में इसका उल्लेख किया गया है।
यह सूची Orkas ने प्रकाशित की है, और Orkas इसमें शामिल टूलों में से एक है। Orkas का वर्णन करने वाली हर पंक्ति चिह्नित है। नीचे के चार नियम सूची लिखने से पहले तय किए गए थे, और यहाँ हर टूल को उन्हीं चार नियमों पर परखा गया है।
तैयार उत्पाद — इंस्टॉल करें और बात करें
एक Commander एजेंट और नामित विशेषज्ञ — शोध, स्लाइड, वीडियो, कार्यालयी दस्तावेज़, UI, कोड — जो एक ही डेस्कटॉप चैट के भीतर एक काम को आपस में आगे सौंपते हैं। MIT लाइसेंस प्राप्त। यह Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw और Hermes को स्थानीय CLI बैकएंड के रूप में भी चलाता है, इसलिए मौजूदा टर्मिनल एजेंट टीम का एक सदस्य बन जाता है।
सीमाएँ साफ़-साफ़: Orkas की कोई कमांड लाइन नहीं है, और यह आपके अपने हार्डवेयर पर मॉडल नहीं चला सकता — मॉडल कॉल नेटवर्क के ज़रिए प्रदाता तक जाती हैं, चाहे प्रबंधित आधिकारिक मॉडलों के लिए हों या आपकी अपनी कुंजी से।
देखें Orkas में क्या मिलता है →डेस्कटॉप ऐप के साथ पूर्ण CLI, दर्जनों MCP एक्सटेंशन और प्रदाताओं की विस्तृत सूची वाला एक ओपन-सोर्स स्थानीय एजेंट। इसे Ollama से जोड़ें और मॉडल आपके हार्डवेयर पर रहता है — तैयार उत्पादों की श्रेणी में यही एक प्रविष्टि ऐसा कर सकती है।
पूरे काम में यह एक ही सामान्य-उद्देश्य एजेंट है, नामित विशेषज्ञों का समूह नहीं जो एक-दूसरे को काम सौंपें। अगर श्रम-विभाजन आपका उद्देश्य है, तो यही कमी है।
Goose की पूरी तुलना पढ़ें →डेस्कटॉप विंडो के बजाय चैनल क्लाइंट वाला स्वयं होस्ट किया गया गेटवे। कॉन्फ़िगर किए हुए एजेंट, रूटिंग, और पृष्ठभूमि या नेस्टेड उप-एजेंट रन — हमारी अपनी प्रविष्टि के अलावा इस सूची में नए उप-एजेंट शुरू करने के सबसे करीब यही है। परिपक्व कौशल लाइब्रेरी, और मशीन को संचालित करने में मज़बूत।
इसे आप होस्ट करते हैं। अगर आप पहले से सर्वर चलाते हैं तो यह फ़ायदा है, और अगर नहीं चलाते तो एक लागत।
OpenClaw की पूरी तुलना पढ़ें →फ़्रेमवर्क — टीम आप खुद तैयार करते हैं
बहु-एजेंट टीमों के लिए MIT लाइसेंस प्राप्त Python फ़्रेमवर्क। एजेंट, उनकी भूमिकाएँ और उनके कार्य-हस्तांतरण आप कोड में लिखते हैं। “विशेषज्ञों का समन्वय करता मुख्य एजेंट” का सबसे सीधा फ़्रेमवर्क उत्तर, और जिसके आसपास तैयार उत्पाद की परत सबसे कम है।
CrewAI की पूरी तुलना पढ़ें →कोड में LLM एजेंट बनाने का डेवलपर फ़्रेमवर्क। यहाँ इसका इकोसिस्टम बाकी सबसे कहीं अधिक व्यापक है, और टीम कैसी होनी चाहिए, इस पर यह सबसे कम पूर्वनिर्धारित मान्यताएँ रखता है — संरचना आप तय करते हैं।
LangChain की पूरी तुलना पढ़ें →ऐसे एजेंटों के इर्द-गिर्द बनाया गया है जो अपने आप चलते रहते हैं। इसे तब चुनें जब लक्ष्य सचमुच बिना निगरानी का काम हो और आप लूप की सीमाएँ खुद तय करने को तैयार हों।
AutoGPT की पूरी तुलना पढ़ें →अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए AI ऐप बनाने, उनका मूल्यांकन करने और उन्हें उपलब्ध कराने का प्लेटफ़ॉर्म, जिसे खुद होस्ट किया जा सकता है। मूल्यांकन वाला हिस्सा इस सूची के किसी अन्य विकल्प में नहीं है।
Dify की पूरी तुलना पढ़ें →एक ओपन-सोर्स विज़ुअल बिल्डर जिसे आप होस्ट करके API के रूप में उपलब्ध कराते हैं। इसे तब चुनें जब Python न लिखने वाले व्यक्ति को भी फ़्लो बदलने में सक्षम होना चाहिए।
Flowise की पूरी तुलना पढ़ें →| टूल | मुख्य एजेंट काम सौंपता है | तैयार उत्पाद | आपकी अपनी कुंजियाँ |
|---|---|---|---|
| Orkas हमारा | Commander और नामित विशेषज्ञ | हाँ — डेस्कटॉप ऐप, MIT | प्रबंधित आधिकारिक मॉडल या आपके अपने प्रदाता की कुंजी |
| Goose | पूरे काम में एक सामान्य एजेंट | हाँ — डेस्कटॉप ऐप और CLI | प्रदाताओं की विस्तृत सूची, साथ में आपके हार्डवेयर पर Ollama |
| OpenClaw | रूटिंग के साथ पृष्ठभूमि या नेस्टेड उप-एजेंट रन | हाँ — लेकिन गेटवे आप होस्ट करते हैं | कॉन्फ़िगर किए हुए प्रदाता या स्थानीय मॉडल |
| CrewAI | हाँ, और काम सौंपने की व्यवस्था आप लिखते हैं | नहीं — एक Python फ़्रेमवर्क, MIT | कोड में आप जो भी कॉन्फ़िगर करें |
| LangChain | हाँ, अगर आप वह संरचना बनाएँ | नहीं — एक डेवलपर फ़्रेमवर्क | कोड में आप जो भी कॉन्फ़िगर करें |
| AutoGPT | निर्देशित कार्य-हस्तांतरण के बजाय स्वायत्त लूप | नहीं — लूप आप चलाते हैं और उसकी सीमाएँ तय करते हैं | आप जो भी कॉन्फ़िगर करें |
| Dify | प्लेटफ़ॉर्म में आपके परिभाषित किए हुए फ़्लो और एजेंट | नहीं — एक प्लेटफ़ॉर्म जिसे आप होस्ट करते हैं | प्लेटफ़ॉर्म में कॉन्फ़िगर किया जाता है |
| Flowise | आपके बनाए फ़्लो के अनुसार | नहीं — एक बिल्डर जिसे आप होस्ट करके उपलब्ध कराते हैं | बिल्डर में कॉन्फ़िगर किया जाता है |
“तैयार उत्पाद” कोई तारीफ़ नहीं है और “फ़्रेमवर्क” कोई शिकायत नहीं — वे अलग सवालों के जवाब हैं। अगर आपकी टीम का कोई डेवलपर इसकी ज़िम्मेदारी लेने वाला है, तो फ़्रेमवर्क आपको इस पेज के किसी भी उत्पाद से अधिक नियंत्रण देता है। अगर काम करवाने वाला व्यक्ति वह डेवलपर नहीं है, तो दोनों में केवल तैयार उत्पाद ही इस्तेमाल होगा।
Orkas MIT लाइसेंस प्राप्त है और macOS तथा Windows के लिए मुफ़्त डाउनलोड किया जा सकता है। यह प्रबंधित आधिकारिक मॉडलों से शुरू होता है, इसलिए पहली बार चलाने के लिए प्रदाता का खाता नहीं चाहिए, और जब चाहें आप अपनी कुंजी इस्तेमाल कर सकते हैं।
इस पेज पर रिपॉज़िटरी से जुड़ा हर तथ्य 11 सितंबर 2026 को GitHub API से पढ़ा गया और उसी दिन दो बार फिर पढ़ा गया, इसलिए साक्ष्य फ़ाइल दिखाती है कि किन फ़ील्ड में रन के बीच बदलाव आया और किनमें नहीं। आठों के लिए: स्लग वास्तव में जहाँ पहुँचता है, GitHub द्वारा बताया गया लाइसेंस, रिपॉज़िटरी संग्रहित है या नहीं, और नवीनतम रिलीज़। कमांड फ़ाइल में हैं। उन्हें चलाने पर किसी मॉडल को कॉल नहीं किया जाता और कोई खर्च नहीं होता।
इसमें क्या शामिल नहीं है: इनमें से कोई टूल कितनी अच्छी तरह काम सौंपता है, कितना तेज़ है, या उसका आउटपुट कितना अच्छा है। कोई बेंचमार्क नहीं चलाया गया, इसलिए क्रम से ऐसा कोई अर्थ नहीं निकालना चाहिए। दो निष्कर्ष चुपचाप सुधारने के बजाय खुले तौर पर दर्ज हैं — FlowiseAI/Flowise संग्रहित है, और GitHub आठ में से चार के लिए कोई मानक लाइसेंस नहीं बताता।
क्योंकि उसे हटाने से सूची कम उपयोगी होती, अधिक ईमानदार नहीं। नियम पहले लिखे गए थे, Orkas को बाकी सभी की तरह उन्हीं चार कसौटियों पर परखा गया है, उसकी सीमाएँ उसकी अपनी प्रविष्टि में बताई गई हैं, और उससे जुड़ी हर पंक्ति पर चिह्न है। सूची पढ़ते समय ध्यान रखें कि इसे किसने लिखा है।
Goose, Ollama के ज़रिए ऐसा कर सकता है। OpenClaw स्थानीय मॉडल इस्तेमाल कर सकता है। Orkas नहीं कर सकता — उसकी मॉडल कॉल नेटवर्क के ज़रिए प्रदाता तक जाती हैं, चाहे वे प्रबंधित आधिकारिक मॉडल हों या आपकी अपनी कुंजी वाले। यदि मॉडल के वेट आपकी मशीन पर रखना आवश्यक है, तो Orkas उपयुक्त नहीं है और तालिका में यह बताया गया है।
हाँ। Orkas, Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw और Hermes को स्थानीय CLI बैकएंड के रूप में चलाता है, इसलिए आपका मौजूदा एजेंट बदले जाने के बजाय टीम का एक सदस्य बन जाता है। समर्थित एजेंटों की पूरी सूची यही पाँच हैं।
Orkas मुफ़्त और MIT लाइसेंस प्राप्त है। आपकी मशीन पर एक Commander एजेंट और नामित विशेषज्ञ, प्रबंधित आधिकारिक मॉडलों या आपके अपने प्रदाता की कुंजी के साथ।
