ここでの問いは意図的に絞っています。1 つのリードエージェントが仕事を分解し、その断片を専門サブエージェントに渡す — それを自分のマシンで、自分の API キーで動かせるオープンソースツールはどれか。該当するのは 8 つ。3 つはインストールして対話できる完成品、5 つは自分でチームを組み立てるフレームワークです。うち 1 つは当社製で、それに触れる行にはすべてその旨を記しています。
「1 つのエージェントが全部やる」は別カテゴリの製品です。そのため汎用の単一エージェントは掲載しますが、このリストで 1 位にはしません。サブエージェントはツール自体が生成するものであり、外側でスクリプトを書いて再現したものは含みません。
エージェントが他社のサーバーで動くホスト型製品は、どれほど優れていても対象外です。自分のサーバーでのセルフホストは対象、自分のノート PC 上のデスクトップアプリも対象です。
プロジェクト自体から確認できたものについては、表にライセンス名を記載しています。確認できなかった場合は推測せず、その旨を表に書いています。
特定ベンダーのサブスクリプションがないと使えないツールは、この問いに対してはより狭い答えなので、除外せず表に注記します。
このリストは Orkas が公開しており、Orkas 自身もリストに含まれます。Orkas に関する記述にはすべて印を付けています。下の 4 つの基準はリストを書く前に決めたもので、掲載するすべてのツールを同じ 4 基準で評価しています。
完成品 — インストールして対話する
Commander エージェントと、名前を持つ専門家（リサーチ・スライド・動画・オフィス文書・UI・コード）が、1 つのデスクトップ対話の中で仕事を受け渡します。MIT ライセンス。さらに Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Hermes をローカル CLI バックエンドとして動かせるため、既存のターミナルエージェントがチームの一員になります。
制約を率直に書きます。Orkas にコマンドラインはなく、モデルを自分のハードウェアで動かすこともできません。モデル呼び出しはネットワーク経由でプロバイダー（公式マネージドモデル、または自分のキー）に送られます。
Orkas が何を届けるか見る →オープンソースのローカルエージェント。デスクトップアプリに加えて本格的な CLI を備え、多数の MCP 拡張と幅広いプロバイダー対応があります。Ollama に向ければモデルは自分のハードウェア上に留まります — 完成品カテゴリでこれができる唯一の項目です。
全体を通して 1 つの汎用エージェントであり、互いに仕事を引き継ぐ名前付きの専門家群ではありません。分業そのものが目的なら、そこが差になります。
Goose の詳細な比較を読む →デスクトップウィンドウではなく、セルフホストのゲートウェイとチャネルクライアントという形です。設定済みエージェント、ルーティング、バックグラウンドまたはネストしたサブエージェント実行を備え、当社の項目を除けばこのリストで最も「サブエージェントを生成する」形に近い存在です。スキルライブラリが成熟し、マシン操作にも強みがあります。
自分でホストする必要があります。すでにサーバーを運用しているなら利点、そうでなければコストです。
OpenClaw の詳細な比較を読む →フレームワーク — チームは自分で組み立てる
マルチエージェントの「クルー」を作る Python フレームワーク（MIT ライセンス）。エージェント、役割、引き継ぎをコードで書きます。「リードエージェントが専門家を統率する」という問いに対して最も直接的なフレームワーク的回答であり、周辺の製品化は最も少ないものです。
CrewAI の詳細な比較を読む →コードで LLM エージェントを構築するための開発者向けフレームワーク。このリストの中でエコシステムが群を抜いて広く、チームの形についての前提が最も少なく、構成は自分で決めます。
LangChain の詳細な比較を読む →自律的に動き続けるエージェントを中心に据えた設計です。本当に無人で仕事を進めたく、ループの境界を自分で設ける用意があるなら、これを選びます。
AutoGPT の詳細な比較を読む →AI アプリをエンドユーザー向けに構築・評価・提供するためのプラットフォームで、セルフホスト可能です。評価の部分は、このリストの他のどれにもありません。
Dify の詳細な比較を読む →セルフホストして API として公開する、オープンソースのビジュアルビルダーです。Python を書かない人がフローを変更できる必要がある場合に選びます。
Flowise の詳細な比較を読む →| ツール | リードが委任 | 完成品か | 自分のキー |
|---|---|---|---|
| Orkas 当社製品 | Commander と名前付き専門家 | はい — デスクトップアプリ、MIT | 公式マネージドモデル、または自分のプロバイダーキー |
| Goose | 全体を通して 1 つの汎用エージェント | はい — デスクトップアプリと CLI | 幅広いプロバイダー対応に加え、自分のハードウェアで Ollama |
| OpenClaw | ルーティングと、バックグラウンドまたはネストしたサブエージェント実行 | はい — ただしゲートウェイは自分でホスト | 設定したプロバイダー、またはローカルモデル |
| CrewAI | あり。ただし委任は自分で書く | いいえ — Python フレームワーク、MIT | コードで設定したものすべて |
| LangChain | その構成を自分で作れば可能 | いいえ — 開発者向けフレームワーク | コードで設定したものすべて |
| AutoGPT | 指示された引き継ぎではなく自律ループ | いいえ — ループの実行と境界設定は自分で | 設定したものすべて |
| Dify | プラットフォーム上で定義するフローとエージェント | いいえ — 自分でホストするプラットフォーム | プラットフォームで設定 |
| Flowise | 自分が描いたフロー次第 | いいえ — 自分でホストして公開するビルダー | ビルダーで設定 |
「完成品」は褒め言葉ではなく、「フレームワーク」は苦情でもありません。答えている問いが違うだけです。チームの開発者がこれを担当するなら、フレームワークはこのページのどの製品よりも高い制御性を与えます。しかし成果物を必要としている人がその開発者でないなら、実際に使われるのは完成品のほうだけです。
Orkas は MIT ライセンスで、macOS と Windows 向けに無料でダウンロードできます。初回は公式マネージドモデルで動くためプロバイダーのアカウントは不要で、いつでも自分のキーに切り替えられます。
このページのリポジトリに関する事実はすべて、2026 年 9 月 11 日に GitHub API から読み取り、同じ日にさらに 2 回、独立して取得し直しました。そのためエビデンスファイルでは、3 回の間で変化した項目とそうでない項目が分かります。8 つそれぞれについて、slug が実際にどこへ解決されるか、GitHub が報告するライセンス、リポジトリがアーカイブ済みかどうか、最新リリースを確認しています。コマンドはファイル内にあり、実行してもモデルは呼ばれず、費用もかかりません。
対象外：各ツールの委譲の巧拙、速度、出力品質。ベンチマークは実施していないため、順位にその意味は含まれません。2 件は静かに直さず未解決として記録しています —— FlowiseAI/Flowise はアーカイブ済みであること、8 つのうち 4 つは GitHub が標準ライセンスを検出できないことです。
外したところでリストの有用性が下がるだけで、正直さが増すわけではないからです。基準は先に定め、Orkas も他と同じ 4 基準で評価し、制約は自らの項目に明記し、関連する行にはすべて印を付けています。誰が書いたかを踏まえて読んでください。
Goose は Ollama 経由で可能です。OpenClaw はローカルモデルを利用できます。Orkas はできません。モデル呼び出しはネットワーク経由でプロバイダー（公式マネージドモデル、または自分のキー）に送られます。重みを自分のマシンに置くことが要件なら Orkas は対象外で、表にもそう書いています。
はい。Orkas は Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Hermes をローカル CLI バックエンドとして動かすため、今使っているエージェントは置き換えられるのではなくチームの一員になります。対応しているのはこの 5 つですべてです。
Orkas は無料・MIT ライセンスです。Commander エージェントと名前付きの専門家が自分のマシンで動き、公式マネージドモデルか自分のプロバイダーキーを使えます。
