La domanda è volutamente circoscritta: quali strumenti open source consentono a un agente principale di suddividere un lavoro e affidarne le parti a sottoagenti specializzati, operando sul tuo computer con le tue chiavi API? Otto soddisfano i criteri. Tre sono prodotti pronti all'uso che installi e con cui parli; cinque sono framework con cui assembli autonomamente il team. Uno degli otto è il nostro, e ogni riga che lo riguarda lo dichiara.
Un agente che fa tutto appartiene a una categoria di prodotto diversa, quindi qui un singolo agente generico viene elencato ma mai classificato al primo posto. I sottoagenti devono essere effettivamente avviati dallo strumento, non aggiunti tramite script esterni.
Un prodotto ospitato in remoto, il cui agente viene eseguito sui server di qualcun altro, non soddisfa il requisito, per quanto valido sia. Ospitarlo sul tuo server conta; anche un'app desktop sul tuo portatile conta.
La licenza è indicata nella tabella per ogni voce che abbiamo potuto confermare tramite il progetto stesso. Dove non abbiamo potuto confermarla tramite il progetto, la tabella lo dichiara anziché tirare a indovinare.
Uno strumento che funziona solo se hai un abbonamento a uno specifico fornitore offre una risposta più limitata a questa domanda, quindi viene segnalato nella tabella anziché escluso a priori.
Questo elenco è pubblicato da Orkas e Orkas è uno degli strumenti presenti. Ogni riga che descrive Orkas è contrassegnata. Le quattro regole qui sotto sono state fissate prima di scrivere l'elenco e ogni strumento viene valutato secondo le stesse quattro regole.
Prodotti pronti all'uso — installali e parlaci
Un agente Commander e specialisti con un nome — ricerca, diapositive, video, documenti da ufficio, interfacce utente, codice — che si passano lo stesso lavoro all'interno di un'unica chat desktop. Con licenza MIT. Esegue anche Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw e Hermes come backend CLI locali, così un agente da terminale già esistente diventa un membro del team.
I limiti, detti chiaramente: non esiste una riga di comando Orkas e non può eseguire un modello sul tuo hardware — le chiamate ai modelli raggiungono un fornitore tramite la rete, con i modelli ufficiali gestiti o con la tua chiave.
Scopri cosa include Orkas →Un agente locale open source con una CLI completa accanto all'app desktop, decine di estensioni MCP e un ampio elenco di fornitori. Configuralo per usare Ollama e il modello resta sul tuo hardware — l'unico strumento nella categoria dei prodotti pronti all'uso che può farlo.
È un unico agente generico per tutto, non un insieme di specialisti con un nome che si passano il lavoro. Se il punto è la divisione del lavoro, questa è la lacuna.
Leggi il confronto completo con Goose →Un gateway ospitato sulla tua infrastruttura con client per i canali, anziché una finestra desktop. Agenti configurati, instradamento ed esecuzioni di sottoagenti in background o annidati — quanto di più vicino ci sia in questo elenco all'avvio di sottoagenti, a parte il nostro prodotto. Biblioteca di abilità matura e grande efficacia nel controllare il computer stesso.
Lo ospiti tu. È un vantaggio se gestisci già un server e un costo se non lo fai.
Leggi il confronto completo con OpenClaw →Framework — assembli tu il team
Un framework Python per team multiagente, con licenza MIT. Scrivi nel codice gli agenti, i loro ruoli e i passaggi di lavoro. La risposta più diretta tra i framework alla richiesta di «un agente coordinatore che gestisce specialisti», e quella con meno funzionalità di prodotto attorno.
Leggi il confronto completo con CrewAI →Il framework per sviluppatori per creare agenti LLM nel codice. Ha di gran lunga l'ecosistema più ampio tra quelli presenti e impone meno vincoli su come debba essere strutturato un team — decidi tu la topologia.
Leggi il confronto completo con LangChain →Costruito attorno ad agenti che continuano a lavorare da soli. Sceglilo quando l'obiettivo è davvero lavorare senza supervisione e sei pronto a delimitare il ciclo in autonomia.
Leggi il confronto completo con AutoGPT →Una piattaforma per creare, valutare e distribuire app IA agli utenti finali, che puoi ospitare sulla tua infrastruttura. La parte dedicata alla valutazione è ciò che nessun altro strumento in questo elenco offre.
Leggi il confronto completo con Dify →Uno strumento di creazione visuale open source che ospiti e rendi accessibile tramite API. Sceglilo quando anche chi non scriverà codice Python deve poter modificare il flusso.
Leggi il confronto completo con Flowise →| Strumento | L'agente coordinatore delega | Prodotto pronto all'uso | Le tue chiavi |
|---|---|---|---|
| Orkas Il nostro | Commander e specialisti con un nome | Sì — app desktop, MIT | Modelli ufficiali gestiti o la tua chiave del fornitore |
| Goose | Un unico agente generico per tutto | Sì — app desktop e CLI | Ampio elenco di fornitori, più Ollama sul tuo hardware |
| OpenClaw | Instradamento ed esecuzioni di sottoagenti in background o annidati | Sì — ma il gateway lo ospiti tu | Fornitori configurati o modelli locali |
| CrewAI | Sì, e scrivi tu la delega | No — un framework Python, MIT | Qualunque soluzione configuri nel codice |
| LangChain | Sì, se costruisci quella topologia | No — un framework per sviluppatori | Qualunque soluzione configuri nel codice |
| AutoGPT | Cicli autonomi anziché passaggi di lavoro guidati | No — esegui e delimiti tu il ciclo | Qualunque soluzione configuri |
| Dify | Flussi e agenti che definisci nella piattaforma | No — una piattaforma che ospiti tu | Configurate nella piattaforma |
| Flowise | Dipende da cosa fa il flusso che disegni | No — uno strumento di creazione che ospiti e rendi accessibile tu | Configurate nello strumento di creazione |
«Prodotto pronto all'uso» non è un complimento e «framework» non è una critica — rispondono a domande diverse. Se sarà uno sviluppatore del tuo team a occuparsene, un framework offre più controllo di qualsiasi prodotto in questa pagina. Se la persona che ha bisogno del lavoro finito non è quello sviluppatore, un prodotto pronto all'uso è l'unico dei due che verrà utilizzato.
Orkas ha licenza MIT ed è scaricabile gratuitamente per macOS e Windows. Parte con modelli ufficiali gestiti, quindi al primo avvio non serve un account presso un fornitore, e puoi configurarlo per usare la tua chiave quando vuoi.
Ogni dato sui repository presente in questa pagina è stato letto dall'API di GitHub l'11 settembre 2026 e riletto altre due volte nello stesso giorno, quindi il file dei dati di verifica mostra quali campi sono cambiati tra un'esecuzione e l'altra e quali no. Per ciascuno degli otto: lo slug a cui rimanda effettivamente, la licenza riportata da GitHub, se il repository è archiviato e l'ultima versione pubblicata. I comandi sono nel file. Eseguirli non chiama alcun modello e non costa nulla.
Cosa non copre questa analisi: quanto bene ciascuno di questi strumenti delega, quanto è veloce o quanto sono validi i suoi risultati. Non è stato eseguito alcun benchmark, quindi l'ordine non va interpretato come se ne riflettesse uno. Due riscontri sono riportati apertamente anziché corretti in silenzio — FlowiseAI/Flowise è archiviato e GitHub non segnala alcuna licenza standard per quattro degli otto strumenti.
Perché escluderlo renderebbe l'elenco meno utile e non più onesto. Le regole sono state scritte prima, Orkas viene valutato secondo gli stessi quattro criteri applicati a tutti gli altri, i suoi limiti sono dichiarati nella relativa scheda e ogni riga che lo riguarda è contrassegnata. Leggi l'elenco sapendo chi lo ha scritto.
Goose può farlo tramite Ollama. OpenClaw può usare modelli locali. Orkas non può: le sue chiamate ai modelli vengono inviate a un fornitore tramite la rete, attraverso i modelli ufficiali gestiti oppure usando la tua chiave. Se il requisito è mantenere i pesi sul tuo computer, questo esclude Orkas e la tabella lo indica.
Sì. Orkas esegue Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw e Hermes come backend CLI locali, quindi l'agente che hai già diventa un membro del team anziché qualcosa da sostituire. Questi cinque costituiscono l'insieme completo dei backend supportati.
Orkas è gratuito e distribuito con licenza MIT. Un agente Commander e specialisti con un nome, sul tuo computer, con modelli ufficiali gestiti o la tua chiave del fornitore.
