DeepReinforce の Ornith は、課題を出すこと、足場を組むこと、解き方を書くことをモデル自身に任せ、規模は 9B から 397B までの三つ。MIT の許可で出され、256K の前後関係と手元での運用に対応する。

研究機関 Nous Research の公開された代理人。終えた仕事は繰り返し使える技として残り、使いながら直されていく。好みや案件の約束は端末の中の書面に残り、二十余りの会話の仕組みにつながる。

Tencent Cloud が公開した自前運用の相棒 プラットフォーム。会話、作業場所、鍵はすべて手元に残り、九つの連絡 サービス が同じ専門家の組へ流れ込む。

DeepSeek が公開したエージェントの実行環境。机上版は Node.js と Python を同梱し、四つの作業の型、拡張の管理ページ、軌跡の表示を備える。

いつも使っている編集の道具に差し込む公開の拡張で、どのモデルと話すかを自分で決める。雲の上、手元、社内の網の中。設定は自分の手元の書類に書く。

アプリではなく、論文とその公式実装。訓練データはすべて合成で作り、許諾が緩いので画面付きの製品がこぞって殻に包む。入口は三つあり、代償はそれぞれ違う。

自分のグラフィックで画像を大きくし、ネットワークに一切触れないデスクトップアプリ。前提は最初に書かれている。Vulkan 対応の独立したグラフィックが必要で、荷の重い分はクラウドの段が引き受ける。

検索、取得、操作が一つのインターフェースにまとまり、返ってくるのは整った Markdown、雛形どおりの JSON、あるいはスクリーンショット。プロキシも bot 対策も描画もサービスの仕事で、そこが一番面倒な部分だ。

四つの層を深さで分ける。コード不要の画面、対話の層、イベント駆動の中核、拡張パック。すでに保守モードなので、本当の問いは「ここから始めるか、動かし続けるだけか」になる。

ノードは手順、エッジは遷移、その間を状態が流れる。同じグラフの中で決定論的なコードとモデルの判断を混ぜられる。再開点、承認の関所、検査できる状態は後付けではなく原語だ。

エージェント、フロー、タスクが骨格を作り、その上の統制層がモデル呼び出しとメモリ参照をリアルタイムに追って費用を算出する。フレームワーク本体は MIT、発見と最適化の段階はプラットフォーム規模のデータに依存する。

四つの画面が仕事を分ける。一文でエージェントを作り、ブロックを組んで複雑な流れを作り、実行と費用を見張り、他人の公開物を使い回す。プラットフォーム目録は独自ライセンス、クラシック目録は MIT のまま。

普段使っているチャットアプリの中に住み、記憶をすべて自分のディスクに残すアシスタント。非営利財団が保有し、有料プランはなく、ゲートウェイ一つのプロセスが 29 のチャネルをコーディングエージェントにつなぐ。

片方は仕事を受け取って結果を返し、もう片方は自分の Playwright のコードに遠くのブラウザを貸す。開かれた庫は MIT の許諾で、料金は時間と使用量で数え、定期の購読はない。

知識の問答、視覚的な流れ、エージェントの編成、道具の呼び出しを同じ作業場所に置いた開かれた基盤。許諾は社内での商用利用を許すが、サービスとして売ることは許さない。力は検索の側に注がれている。