研究機構 Nous Research 的開源代理人。做完的任務會沉澱成可重複使用的技能並持續修訂，偏好與專案默契寫在本機檔案裡跨對話留著，還能接上二十多個聊天服務。

騰訊雲開源的自架 AI 助手平台，對話、工作區與金鑰全留在本機，能接進飛書、釘釘等九個訊息平台，一個進程同時扮演控制台與執行環境。

搜尋、抓取與互動走同一個介面，回來的是乾淨的 Markdown、套模板的 JSON 或一張截圖。代理、反爬與渲染都算服務端的事——而那正是最磨人的一段。

四層按使用深度切開：無程式碼介面、對話層、事件驅動核心與擴充套件。框架已進入維護模式，所以真正該問的是：要從它起步，還是只把它繼續跑下去。

節點是步驟、邊是流轉、狀態在中間跑，而同一張圖可以混用確定性程式與模型判斷。續跑點、審批卡點與可檢查的狀態是原語，不是事後補丁。

代理、流程與任務構成骨架，上方一層控制面即時追蹤每一次模型呼叫與記憶讀取並核算成本。框架本體走 MIT，而發現與優化這兩段吃的則是平台規模的資料。

四個介面把工作切開：一句話描述就生出代理、拖積木編排複雜流程、盯執行與花費、複用別人發布的作品。平台目錄走 source-available 授權，經典目錄仍是 MIT。

一個住進你本來就在用的聊天軟體、把記憶全留在自己硬碟上的助理。專案由非營利基金會持有，沒有付費等級，一個閘道行程就把 29 個頻道接進編碼代理。

一半收下任務直接給結果，另一半把你自己的 Playwright 程式接到一台遠端瀏覽器上。開源函式庫採 MIT 授權，計費按小時與按用量走，不綁訂閱。

把知識庫問答、視覺化工作流、智慧體編排與工具呼叫放進同一個工作區的開源平台。授權允許內部商用但不允許對外提供 SaaS，而力氣明顯花在檢索那一側。

把視覺化 LLM 流程帶進大眾視野的專案已經收攤：儲存庫在 2026 年 8 月轉為封存，核心團隊撤離。程式碼以 Apache 授權留在原地，問題於是從「它會做什麼」變成「你的團隊接不接得住」。

開源、以 Python 寫成的框架：把元件拖進流程、換模型做對照，完成後把整條流程當 API 或 MCP 服務端發出去。本機安裝是一行指令、服務開在 7860 埠，畫布底下隨時可以改成自己的程式碼。

用視覺積木加提示詞，定義一個應用怎麼思考、怎麼檢索、怎麼決策、什麼時候請人介入。雲端、VPC 與自架跑同一套程式碼，Sandbox 檔免費起步，含 200 個訊息額度與 5 個應用。

一塊拖拉式的畫布，任何節點都能寫 JavaScript 或 Python，官方稱有 500 多個整合，支援 MCP 與 RAG，自架或官方雲二選一。計費按完整執行次數，不看中間跑了幾步，且所有方案都是無限使用者。

三百多個經過驗證的本機 AI 程式，每一個都附著自己的安裝腳本：按一下就把模型抓下來、把依賴理順、把服務啟動、把介面載進視窗，而且各自關在自己的環境裡。