A pergunta aqui é estreita de propósito: quais ferramentas open source permitem que um agente líder divida um trabalho e entregue as partes a subagentes especialistas, rodando na sua máquina com suas próprias chaves de API? Oito se qualificam. Três são produtos prontos que você instala e conversa; cinco são frameworks com os quais você monta a equipe. Uma das oito é nossa, e toda linha sobre ela diz isso.
Um agente que faz tudo é outra categoria de produto, então um agente único de uso geral aparece, mas nunca em primeiro aqui. Subagentes precisam ser algo que a ferramenta realmente cria, não algo que você script ao redor dela.
Um produto hospedado, em que o agente roda nos servidores de outra pessoa, não se qualifica, por melhor que seja. Self-hosting no seu servidor conta; um app desktop no seu laptop também.
A licença é nomeada na tabela para cada item que pudemos confirmar no próprio projeto. Onde não pudemos confirmar, a tabela diz isso em vez de adivinhar.
Uma ferramenta que só funciona com a assinatura de um fornecedor específico é uma resposta mais estreita a esta pergunta, então fica anotada na tabela em vez de ser excluída.
Esta lista é publicada pela Orkas, e o Orkas é uma das ferramentas nela. Toda linha que descreve o Orkas está marcada. As quatro regras abaixo foram definidas antes de a lista ser escrita, e todas as ferramentas são avaliadas pelas mesmas quatro.
Produtos prontos — instale e converse
Um agente Commander mais especialistas nomeados — pesquisa, slides, vídeo, documentos de escritório, UI, código — que passam um trabalho adiante dentro de um único chat desktop. Licença MIT. Também roda Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw e Hermes como backends de CLI locais, então um agente de terminal existente vira um membro da equipe.
Limites, sem rodeios: não há linha de comando do Orkas, e ele não roda um modelo no seu próprio hardware — as chamadas de modelo vão a um provedor pela rede, seja com os modelos oficiais gerenciados, seja com sua chave.
Veja o que o Orkas entrega →Um agente local open source com um CLI completo ao lado do app desktop, dezenas de extensões MCP e uma ampla lista de provedores. Aponte para o Ollama e o modelo fica no seu hardware — a única entrada da categoria de produtos prontos que faz isso.
É um único agente de uso geral do começo ao fim, não um conjunto de especialistas nomeados que passam trabalho entre si. Se a divisão de trabalho é o ponto, essa é a lacuna.
Ler a comparação completa de Goose →Um gateway self-hosted com clientes de canal, em vez de uma janela desktop. Agentes configurados, roteamento e execuções de subagentes em segundo plano ou aninhadas — o mais próximo de subagentes gerados nesta lista, fora a nossa entrada. Biblioteca de skills madura e forte em operar a própria máquina.
Você o hospeda. É uma vantagem se já roda um servidor e um custo se não roda.
Ler a comparação completa de OpenClaw →Frameworks — você monta a equipe
Um framework Python para “crews” multiagente, licença MIT. Você escreve os agentes, seus papéis e as passagens de trabalho em código. A resposta de framework mais direta a “um agente líder coordenando especialistas”, e a com menos produto em volta.
Ler a comparação completa de CrewAI →O framework de desenvolvedor para construir agentes de LLM em código. O ecossistema mais amplo desta lista, e o menos opinativo sobre como uma equipe deve ser — a topologia é sua.
Ler a comparação completa de LangChain →Construído em torno de agentes que continuam rodando sozinhos. Escolha quando o objetivo é trabalho realmente sem supervisão e você está pronto para limitar o loop.
Ler a comparação completa de AutoGPT →Uma plataforma para construir, avaliar e entregar apps de IA a usuários finais, com self-hosting. A parte de avaliação é o que mais nada nesta lista tem.
Ler a comparação completa de Dify →Um construtor visual open source que você hospeda e expõe como API. Escolha quando quem vai mudar o fluxo não escreve Python.
Ler a comparação completa de Flowise →| Ferramenta | Agente líder delega | Produto pronto | Suas chaves |
|---|---|---|---|
| Orkas Nosso | Commander mais especialistas nomeados | Sim — app desktop, MIT | Modelos oficiais gerenciados ou sua chave |
| Goose | Um agente geral do começo ao fim | Sim — app desktop e CLI | Ampla lista de provedores, mais Ollama no seu hardware |
| OpenClaw | Roteamento mais execuções de subagentes em segundo plano ou aninhadas | Sim — mas você hospeda o gateway | Provedores configurados ou modelos locais |
| CrewAI | Sim, e você escreve a delegação | Não — um framework Python, MIT | O que você configurar em código |
| LangChain | Sim, se você construir essa topologia | Não — um framework de desenvolvedor | O que você configurar em código |
| AutoGPT | Loops autônomos em vez de passagens dirigidas | Não — você roda e limita o loop | O que você configurar |
| Dify | Fluxos e agentes definidos na plataforma | Não — uma plataforma que você hospeda | Configurado na plataforma |
| Flowise | O que o fluxo que você desenhar fizer | Não — um construtor que você hospeda e expõe | Configurado no construtor |
“Produto pronto” não é elogio e “framework” não é reclamação — eles respondem perguntas diferentes. Se um desenvolvedor da sua equipe vai cuidar disso, um framework dá mais controle que qualquer produto desta página. Se quem precisa do trabalho pronto não é esse desenvolvedor, só o produto pronto acaba sendo usado.
O Orkas tem licença MIT e download gratuito para macOS e Windows. Ele começa com modelos oficiais gerenciados, então a primeira execução não exige conta de provedor, e você pode apontar para sua chave quando quiser.
Todo fato sobre repositórios nesta página foi lido da API do GitHub em 11 de setembro de 2026 e lido mais duas vezes no mesmo dia, então o arquivo de evidências mostra quais campos mudaram entre as execuções e quais não. Para cada uma das oito: o slug para onde ela realmente resolve, a licença que o GitHub reporta, se o repositório está arquivado e o último release. Os comandos estão no arquivo. Executá-los não chama nenhum modelo e não custa nada.
O que isto não cobre: quão bem cada ferramenta delega, quão rápida é, ou a qualidade da saída. Nenhum benchmark foi executado, então nada disso deve ser lido na ordem. Dois achados ficam registrados em aberto em vez de corrigidos em silêncio — o FlowiseAI/Flowise está arquivado, e o GitHub não reporta licença padrão para quatro das oito.
Porque deixá-lo de fora tornaria a lista menos útil e não mais honesta. As regras foram escritas primeiro, o Orkas é avaliado pelas mesmas quatro regras, seus limites estão na própria entrada e toda linha sobre ele tem um marcador. Leia a lista sabendo quem a escreveu.
O Goose consegue, via Ollama. O OpenClaw pode usar modelos locais. O Orkas não — suas chamadas de modelo vão a um provedor pela rede, com os modelos oficiais gerenciados ou com sua chave. Se manter os pesos na sua máquina é requisito, isso exclui o Orkas, e a tabela diz isso.
Sim. O Orkas roda Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw e Hermes como backends de CLI locais, então o agente que você já tem vira um membro da equipe em vez de algo a substituir. Esses cinco são o conjunto completo suportado.
O Orkas é grátis e licenciado sob MIT. Um agente Commander e especialistas nomeados, na sua máquina, com modelos oficiais gerenciados ou sua chave.
