Un programme de agents de Manus pour la vie quotidienne : chaque agent recoit sa boite, son numero, son portefeuille et un ordinateur en nuage pour repondre et payer dans la limite fixee.

Un agent autonome libre de Nous Research : les taches terminees deviennent des competences reutilisables qui se corrigent, les preferences restent dans des fichiers locaux entre deux sessions.

Une plateforme du assistant publiee par Tencent Cloud sous licence MIT : conversations, espaces et cles restent sur votre machine, neuf messageries y arrivent.

Une execution agent libre publiee par DeepSeek : la version bureau embarque Node.js et Python, propose quatre modes, une page de extensions et une vue de trace.

Recherche, extraction et interaction passent par une seule interface, et l'on récupère du markdown propre, du JSON calé sur un modèle ou une capture. Proxys, anti-robots et rendu sont l'affaire du service — c'est-à-dire la partie ingrate.

Quatre couches selon la profondeur — une interface sans code, une couche conversationnelle, un cœur événementiel et un pack d'extensions. Le framework est en maintenance : la vraie question est donc de démarrer dessus ou seulement de le laisser tourner.

Les nœuds sont des étapes, les arêtes des transitions, l'état circule entre eux — et un même graphe peut mêler code déterministe et jugement du modèle. Points de reprise, seuils d'approbation et état inspectable sont des primitives, pas des rustines.

Agents, flux et tâches forment le squelette ; une couche de contrôle au-dessus trace chaque appel de modèle et chaque lecture de mémoire, et en calcule le coût. Le framework lui-même est en MIT, les étapes de découverte et d'optimisation vivent de données à l'échelle d'une plateforme.

Quatre écrans se partagent le travail : décrire un agent en une phrase, assembler un flux par blocs, surveiller exécutions et dépenses, réutiliser les publications d'autrui. Un répertoire plateforme sous licence propre côtoie un répertoire classique en MIT.

Un assistant qui vit dans les messageries que vous utilisez déjà et laisse toute sa mémoire sur votre disque. Une fondation à but non lucratif porte le projet, aucun palier payant n'existe, et une seule passerelle relie 29 canaux à un agent de codage.

On donne une tâche, il planifie, exécute et rend un fichier terminé, parce qu'il tourne dans un ordinateur virtuel connecté dont le disque survit entre les étapes. Des crédits remplacent les sièges, et chaque offre garde les mêmes limites de tâches simultanées et programmées.

Une moitié prend une tâche et rend un résultat, l'autre loue à votre code Playwright un navigateur distant au profil furtif. La bibliothèque ouverte est sous licence MIT, et la facturation se fait à l'heure et à l'usage, sans abonnement.

Une plateforme où les questions sur base de connaissances, les flux visuels, l'orchestration d'agents et les appels d'outils partagent un même espace. La licence autorise un usage commercial interne mais pas la revente en service, et l'effort s'est concentré sur la recherche.

Le projet qui a popularisé les flux LLM visuels s'est arrêté : le dépôt a été archivé en août 2026 et l'équipe centrale est partie. Le code reste sous licence Apache, ce qui transforme la question des fonctions en une autre : votre équipe peut-elle le reprendre ?

Un framework open source écrit en Python : on glisse des composants dans un flux, on échange les modèles pour comparer, puis on livre le résultat en API ou en serveur MCP. L'installation locale tient en une commande sur le port 7860, et le canevas n'empêche pas de modifier le code en dessous.