DeepReinforce 의 Ornith 는 문제 내기와 발판 세우기, 풀이 쓰기를 모델 스스로 하게 하고, 규모는 9B 에서 397B 까지 세 가지다. MIT 허가로 나오며 256K 문맥과 자체 배치를 지원한다.

연구 기관 Nous Research 의 공개 대리인. 끝낸 일은 다시 쓸 수 있는 기술로 남아 계속 다듬어지고, 취향과 사업의 약속은 기기 안 문서에 남아 대화를 넘어 유지된다.

Tencent Cloud 가 공개한 직접 운영 조수 플랫폼. 대화와 작업 공간, 열쇠가 모두 손안에 남고 아홉 개 연락 서비스가 같은 전문가 묶음으로 흘러든다.

DeepSeek 이 공개한 에이전트 실행 환경. 책상 판은 Node.js 와 Python 을 함께 담고 네 가지 작업 방식과 확장 관리 화면, 궤적 보기를 갖춘다.

이미 쓰는 편집 도구에 끼우는 공개 확장으로, 어느 모델과 대화할지 스스로 정한다. 클라우드, 로컬, 회사 망 안. 설정은 내 손에 있는 파일에 적는다.

앱이 아니라 논문과 그 공식 구현이다. 학습 데이터를 모두 합성으로 만들고 라이선스가 관대해 화면 있는 제품들이 앞다투어 껍데기에 담는다. 들어가는 길은 셋이고 대가는 각각 다르다.

내 그래픽카드에서 이미지를 키우고 네트워크를 전혀 건드리지 않는 데스크톱 앱. 전제가 앞에 적혀 있다. Vulkan을 지원하는 외장 그래픽이 필요하고, 감당이 안 되는 일은 클라우드 등급이 맡는다.

검색과 수집, 조작이 하나의 인터페이스로 묶이고 돌아오는 것은 정돈된 마크다운, 틀에 맞춘 JSON, 또는 스크린샷이다. 프록시와 봇 차단, 렌더링은 서비스 몫이고, 바로 그 부분이 가장 번거롭다.

네 계층을 깊이로 나눈다. 코드 없는 화면, 대화 계층, 이벤트 기반 코어, 확장 팩. 이미 유지보수 모드이므로 진짜 질문은 '여기서 시작할까, 계속 돌릴까'다.

노드는 단계, 엣지는 전이, 그 사이로 상태가 흐른다. 같은 그래프 안에서 결정론적 코드와 모델 판단을 섞을 수 있다. 재개 지점과 승인 관문, 들여다볼 수 있는 상태는 덧붙인 패치가 아니라 기본 요소다.

에이전트와 플로, 태스크가 골격을 만들고 그 위의 통제 계층이 모델 호출과 메모리 조회를 실시간으로 추적해 비용을 계산한다. 프레임워크 본체는 MIT이며, 발견과 최적화 단계는 플랫폼 규모의 데이터에 기댄다.

네 개의 화면이 일을 나눈다. 한 문장으로 에이전트를 만들고, 블록을 조립해 복잡한 흐름을 짜고, 실행과 비용을 지켜보고, 남이 공개한 결과를 재사용한다. 플랫폼 디렉터리는 별도 라이선스, 클래식 디렉터리는 여전히 MIT다.

이미 쓰던 채팅 앱 안에 살면서 기억을 모두 내 디스크에 남기는 비서. 비영리 재단이 프로젝트를 보유하고 유료 등급은 없으며, 게이트웨이 프로세스 하나가 29개 채널을 코딩 에이전트에 연결한다.

한쪽은 일을 받아 결과를 돌려주고, 다른 쪽은 내 Playwright 코드에 먼 브라우저를 빌려준다. 열린 라이브러리는 MIT 허락이고, 요금은 시간과 사용량으로 매기며 정기 구독은 없다.

지식 문답과 시각적 흐름, 에이전트 구성, 도구 호출을 한 작업 공간에 담은 열린 기반. 허락은 사내 상업적 이용을 허용하지만 서비스로 파는 것은 허용하지 않는다. 힘은 검색 쪽에 실려 있다.