Melhores frameworks open source de agentes de IA de 2026

Das 52 opções de frameworks open source de agentes de IA que analisamos, as melhores no momento são LangGraph, Browser Use e Pydantic AI. Cada uma aparece pela nossa nota, com preço, nosso veredito e para quem é indicada.

Por Sheela · Atualizado em 3 de nov. de 2026 · Como avaliamos

Como montamos o ranking: pela nossa nota (máximo 5), com base em análises feitas a partir dos preços, da documentação e das políticas de cada produto, além de benchmarks independentes quando existem, cada uma verificada na data indicada na análise. Não recebemos comissão de afiliados.

1
LangGraph
Controle explícito sobre cada passo que um agente dá, pago em código e tempo de aprendizado, e que vale a pena quando um agente precisa sobreviver a reinícios e esperar por uma pessoa.
Ideal para: Equipes de engenharia que criam agentes de longa duração ou de vários passos que precisam ser confiáveis e auditáveis.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. O LangSmith (rastreamento e implantação) é separado: Developer gratuito para um assento, Plus US$ 39/assento/mês mais computação, Enterprise sob medida.
Leia nossa análise de LangGraph
4.6/5
2
Browser Use
O Browser Use é uma base sólida para agentes que precisam operar sites sem API, desde que alguém desligue a telemetria antes que ela veja os dados de um cliente.
Ideal para: Equipes de engenharia que constroem agentes que precisam operar sites sem API.
Preço: Biblioteca gratuita sob MIT. A nuvem é paga por uso: navegadores a $0.02 por hora, proxy residencial a $5/GB, modelo BU2 a $0.60/$3.50 por milhão de tokens de entrada/saída, agentes hospedados ao preço do modelo mais 20%.
Leia nossa análise de Browser Use
4.5/5
3
Pydantic AI
O Pydantic AI leva a disciplina do Python tipado aos agentes, ao custo de um ritmo de versões que você precisa fixar.
Ideal para: Engenheiros Python que constroem agentes de produção e querem tipagem forte, testabilidade e liberdade para trocar de modelo.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. Observabilidade com Logfire: Personal gratuito até 10M registros/mês, Team $49/mês mais $2 por milhão de registros extra. O Pydantic AI Gateway acrescenta uma margem de 5% sobre os provedores embutidos.
Leia nossa análise de Pydantic AI
4.5/5
4
Mastra
O kit de agentes mais completo do TypeScript, lançado em um ritmo que favorece equipes que fixam versões e leem changelogs.
Ideal para: Equipes de TypeScript e Next.js que constroem agentes e workflows de IA.
Preço: O núcleo é gratuito sob Apache 2.0; o código nas pastas ee/ exige uma licença Mastra Enterprise em produção. Plataforma hospedada do Mastra: Starter US$ 0, Teams US$ 250/mês, Enterprise sob medida; o Enterprise auto-hospedado é uma taxa anual fixa.
Leia nossa análise de Mastra
4.4/5
5
MCP Python SDK
O caminho que segue a especificação à risca para construir MCP em Python; a versão 2 é mais limpa e quebra todos os imports da v1 no caminho.
Ideal para: Desenvolvedores Python que constroem servidores ou clientes MCP e querem a implementação oficial, que acompanha a especificação.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT.
Leia nossa análise de MCP Python SDK
4.4/5
6
OpenAI Agents SDK
Um SDK de agentes pequeno e legível cujos padrões pressupõem discretamente a OpenAI: o tracing envia suas execuções ao painel dela, e o sandbox local confia na sua máquina.
Ideal para: Desenvolvedores que constroem agentes principalmente com modelos da OpenAI e querem um SDK mínimo e bem documentado.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. Você paga pelo uso dos modelos.
Leia nossa análise de OpenAI Agents SDK
4.4/5
7
Hermes Agent
O Hermes é o agente open source para colocar em um servidor de US$ 5 se você quer um que se lembre de você, com um modelo de segurança que você precisa ler antes de ativar o modo YOLO.
Ideal para: Desenvolvedores e pequenas equipes que querem um assistente auto-hospedado que rode tarefas agendadas e responda nos seus apps de chat.
Preço: Gratuito sob a licença MIT; você paga pelos modelos e pela hospedagem. Nous Portal opcional: Free, Plus US$ 20/mês, Super US$ 100/mês, Ultra US$ 200/mês.
Leia nossa análise de Hermes Agent
4.3/5
8
OpenClaw
O OpenClaw é o agente pessoal com o qual todos os outros são comparados, e ele entrega seu shell a um modelo por padrão, então recompensa os donos que leem primeiro o guia de segurança.
Ideal para: Usuários técnicos e pequenas equipes que querem um único assistente em seus apps de chat e dispositivos e vão rodá-lo em sandbox e atualizado.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT). Sem plano pago; você paga seu provedor de modelos.
Leia nossa análise de OpenClaw
4.3/5
9
Stagehand
O Stagehand serve a engenheiros que querem decidir, linha por linha, quanto de um script de navegador um modelo controla, e recompensa discretamente quem roda esse script na Browserbase.
Ideal para: Equipes de engenharia que querem ajuda de IA nas partes frágeis da automação de navegador, mantendo o resto como código comum e testável.
Preço: SDK gratuito sob MIT. Navegadores da Browserbase: Free 1 hora; Developer US$ 20/mês (100 horas, depois US$ 0,12/hora); Startup US$ 99/mês (500 horas, depois US$ 0,10/hora); Scale sob consulta. O Model Gateway é cobrado a preços do provedor.
Leia nossa análise de Stagehand
4.3/5
10
DeerFlow
Um servidor de agentes sério e completo da ByteDance, que hoje faz muito mais do que pesquisa, desde que você o trate como o serviço que executa código que ele é.
Ideal para: Equipes que querem um serviço de agentes auto-hospedado e de longa duração para pesquisa, relatórios e trabalhos de código, e que podem rodá-lo atrás de controles de rede adequados.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT); você paga a API do modelo e o servidor onde ele roda.
Leia nossa análise de DeerFlow
4.2/5
11
Google Agent Development Kit (ADK)
Um framework de agentes sério e de evolução rápida, cujo caminho mais curto sempre leva ao Gemini e ao Google Cloud, o que é ou a proposta ou o porém.
Ideal para: Equipes que criam agentes com o Gemini ou fazem deploy no Google Cloud.
Preço: Gratuito e open source sob a licença Apache 2.0. Você paga pelos modelos e serviços do Google Cloud que usar.
Leia nossa análise de Google Agent Development Kit (ADK)
4.2/5
12
LangChain
Continua sendo a biblioteca de integrações mais ampla para apps de LLM, bem mais organizada desde a 1.0, e já não é a escolha automática que foi um dia.
Ideal para: Equipes que criam agentes com muitas integrações de provedores e dados e que podem evoluir para workflows personalizados no LangGraph.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. O LangSmith é à parte: Developer gratuito para um assento, Plus US$ 39/assento/mês, Enterprise sob consulta.
Leia nossa análise de LangChain
4.2/5
13
Lightpanda
A conta de memória do Chrome headless reduzida em uma ordem de grandeza para agentes e crawlers, desde que as páginas de que você precisa caibam no que um motor jovem suporta.
Ideal para: Equipes que rodam muitos agentes simultâneos de scraping ou navegação, pagam pela memória do Chrome headless e podem recorrer ao Chrome para um ou outro site.
Preço: Gratuito e de código aberto (AGPL-3.0). Nuvem hospedada: Explorer gratuito (10 horas de navegador, 5 sessões simultâneas); Builder $19/mês (300 horas, depois $0.08/hora, 30 simultâneas); Enterprise sob consulta.
Leia nossa análise de Lightpanda
4.2/5
14
Microsoft Agent Framework
A casa óbvia para equipes de .NET e Azure que constroem agentes, e uma escolha competente, mas menos comprovada, para equipes de Python fora desse ecossistema.
Ideal para: Equipes de .NET e Azure, e qualquer um migrando do AutoGen ou do Semantic Kernel.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. Você paga só pelos modelos e serviços do Azure que usar.
Leia nossa análise de Microsoft Agent Framework
4.2/5
15
Skybridge
O framework para começar hoje um MCP App, desde que você aceite que o criador também vende a hospedagem para a qual ele te empurra.
Ideal para: Equipes de TypeScript criando apps interativos para ChatGPT e Claude que querem tipos e um ciclo local rápido em vez dos SDKs crus.
Preço: Framework gratuito sob a licença MIT. Hospedagem opcional na Alpic: Free com 10.000 requisições por mês, Pro US$ 50/mês com 200.000 requisições, Enterprise sob consulta.
Leia nossa análise de Skybridge
4.2/5
16
Skyvern
O Skyvern é o agente de navegador aberto mais claramente feito para o trabalho de formulários de back-office, embora a licença e a camada anti-bot exclusiva da nuvem empurrem os usuários sérios para o plano pago.
Ideal para: Equipes de operações e de RPA que automatizam preenchimento de formulários, logins e downloads em muitos sites sem API.
Preço: Código auto-hospedado gratuito sob AGPL-3.0. Skyvern Cloud: Free US$ 0 (5.000 créditos, cerca de 170 ações); Hobby US$ 29/mês (30.000 créditos, cerca de 1.200 ações); Pro US$ 149/mês (150.000 créditos, cerca de 6.200 ações); Enterprise sob consulta.
Leia nossa análise de Skyvern
4.2/5
17
Agno
O Agno transforma um agente Python em uma API servida com muito pouca cola, mas essa API vem com a autenticação desligada.
Ideal para: Equipes Python que querem rodar agentes em produção na própria infraestrutura com o mínimo de encanamento.
Preço: Framework e AgentOS gratuitos sob Apache 2.0. Painel de controle: gratuito contra um AgentOS local; Pro a $150/mês (uma conexão em produção, três assentos, assentos extras a $30, SAML SSO a $300); Enterprise sob consulta.
Leia nossa análise de Agno
4.1/5
18
ARTEMIS
ARTEMIS é o jeito gratuito de deixar um agente de programação operar um celular Android de verdade, desde que você o trate como explorador e não como sua suíte de testes de regressão.
Ideal para: Equipes de Android que querem que o agente de programação reproduza bugs e explore novas builds em um aparelho real antes que alguém escreva o teste de regressão.
Preço: Grátis sob Apache-2.0. Você paga as chamadas ao modelo de visão e linguagem (Gemini, OpenAI, Anthropic, OpenRouter ou xAI), cobradas por passo pelo seu provedor, mais uma chave opcional do Google Cloud Vision OCR.
Leia nossa análise de ARTEMIS
4.1/5
19
CrewAI
Rápido para chegar a uma demo multiagente funcional e mais difícil de conduzir quanto mais se afasta dela, por isso equipes de produção acabam escrevendo Flows em vez de Crews.
Ideal para: Desenvolvedores Python que querem um workflow multiagente rodando rápido e aceitam menos controle de baixo nível.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. CrewAI AMP: Basic gratuito com 50 execuções de workflow por mês; Enterprise (mais execuções, SSO, RBAC, implantação em VPC ou on-prem) sob consulta.
Leia nossa análise de CrewAI
4.1/5
20
GPT Researcher
O agente aberto de pesquisa aprofundada com o histórico mais longo, barato por relatório e fácil de embutir, se você aceitar que a stack padrão roda sobre duas APIs pagas.
Ideal para: Desenvolvedores que integram pesquisa ou geração de relatórios ao próprio produto, e analistas que querem pesquisa aprofundada sobre os próprios documentos com um modelo que escolhem.
Preço: Gratuito e open source (Apache-2.0 no GitHub). Você paga pelas APIs de LLM e de busca que ele chama.
Leia nossa análise de GPT Researcher
4.1/5
21
ShinkaEvolve
Para quem tem um programa e uma pontuação para melhorar, esta é a alternativa aberta ao AlphaEvolve por onde começar, desde que se isole em sandbox o código que ele escreve.
Ideal para: Pesquisadores e engenheiros de desempenho que têm um programa pontuado, como uma heurística, um kernel ou um solucionador, e querem que LLMs busquem versões melhores dentro de um orçamento fixo.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0. Você paga pelas chamadas de LLM (ou por uma assinatura do Claude ou do ChatGPT via Headless) e pela computação que roda seu avaliador.
Leia nossa análise de ShinkaEvolve
4.1/5
22
Agent Zero
Dar ao agente o próprio desktop Linux é uma ideia realmente diferente, e o Agent Zero a desenvolve bem, desde que você mesmo blinde o contêiner.
Ideal para: Operadores individuais e pequenas consultorias que querem um único agente geral capaz de usar um desktop, um navegador e arquivos de escritório reais sob sua supervisão.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT); você paga o provedor de modelo e o lugar onde o Docker roda.
Leia nossa análise de Agent Zero
4.0/5
23
nanobot
O nanobot é o agente pessoal a escolher quando você quer ler o código em que está confiando, menor e mais fácil de acompanhar que o OpenClaw, com um histórico de segurança mais jovem e mais acidentado.
Ideal para: Desenvolvedores Python que querem um agente pessoal ou de equipe auto-hospedado que possam ler, estender e chamar a partir do próprio código.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT). Você paga o seu provedor de modelo ou roda um modelo local.
Leia nossa análise de nanobot
4.0/5
24
TradingAgents
O TradingAgents é o design de referência para análise de ações com múltiplos agentes, e seu trabalho recente sobre o viés de antecipação o torna um dos poucos que você consegue testar com backtest sem se enganar.
Ideal para: Pesquisadores e investidores técnicos que querem uma base multiagente bem documentada para decisões sobre ações individuais e uma forma justa de testá-la com backtest.
Preço: Gratuito e de código aberto (Apache-2.0). Você paga seu provedor de LLM ou usa um plano ChatGPT Plus ou Pro; os dados do FRED e do SEC EDGAR são gratuitos, e o Alpha Vantage é opcional.
Leia nossa análise de TradingAgents
4.0/5
25
OpenWorker
O OpenWorker coloca as aprovações e a trilha de auditoria onde devem estar, na arquitetura, mas é um beta de três meses cujo roadmap é definido por uma lista interna, não por seus contribuidores.
Ideal para: Engenheiros de segurança e profissionais do conhecimento individuais que querem um agente local que pergunte antes de agir e guarde o registro de quem aprovou o quê.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT). Sem plano pago; você paga seu provedor de modelo, ou nada com um modelo local. Uma conta gratuita opcional intermedeia o OAuth dos conectores.
Leia nossa análise de OpenWorker
3.9/5
26
The AI Scientist (v1, v2 and v3)
O projeto de referência em pesquisa automatizada de ML e agora um harness utilizável para agentes de código, mas seus artigos ainda precisam de um humano para pegar erros, e toda execução roda código escrito por um LLM.
Ideal para: Grupos de pesquisa em ML que estudam ou usam experimentação automatizada, conseguem isolar as execuções dos agentes e vão revisar cada resultado antes da publicação.
Preço: Gratuito. v1 e v2 sob a AI Scientist Source Code License 1.0 (restrições de uso e declaração obrigatória de IA); v3 sob Apache 2.0. Você paga as chamadas de API ou assinaturas de LLM e as GPUs.
Leia nossa análise de The AI Scientist (v1, v2 and v3)
3.9/5
27
Vibe-Trading
O Vibe-Trading concentra a estrutura de backtest e dados de uma mesa quantitativa atrás de uma caixa de chat, e seu changelog extraordinariamente detalhado é o melhor motivo para confiar nele mais do que no bot de trading comum.
Ideal para: Quants individuais e pesquisadores de finanças que desejam testar ideias de estratégia em linguagem natural e auditar como cada resultado foi gerado.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT). Você paga ao seu provedor de LLM; os dados de mercado são gratuitos por padrão, com fontes pagas opcionais (QVeris, Finnhub, Tiingo e outras) utilizando suas próprias chaves.
Leia nossa análise de Vibe-Trading
3.9/5
28
BAML
O BAML deixa a saída de LLMs tipada de forma confiável, mas hoje você escolhe entre uma DSL legada e uma linguagem nova que ainda quebra a cada poucas semanas.
Ideal para: Equipes que extraem dados tipados de LLMs em grande volume, muitas vezes com modelos mais baratos, e que vão assumir uma etapa de geração de código e um toolchain que muda rápido.
Preço: Gratuito e de código aberto sob Apache-2.0; o toolchain roda localmente sem conta. O BAML Cloud (observabilidade hospedada e controles de equipe) foi anunciado, mas não tem preços publicados.
Leia nossa análise de BAML
3.8/5
29
CLI-Anything
Uma ideia sólida, a de que agentes trabalham melhor por uma linha de comando do que por capturas de tela, entregue como um catálogo cuja qualidade depende de quem escreveu cada harness.
Ideal para: Quem quer que um agente de IA opere aplicativos de desktop como Blender, GIMP ou LibreOffice pela linha de comando.
Preço: Gratuito e de código aberto sob Apache 2.0. Os aplicativos envolvidos e o agente em que você o roda são à parte.
Leia nossa análise de CLI-Anything
3.8/5
30
Eleven
O Eleven transforma o Ghidra e o REA em uma bancada que você compartilha com um agente, um ganho real de usabilidade vindo de um app de três semanas feito por uma pessoa.
Ideal para: Pesquisadores de segurança e desenvolvedores que já fazem engenharia reversa de software que estão autorizados a examinar e querem um agente trabalhando na mesma janela.
Preço: Gratuito e de código aberto (Apache 2.0), com GitHub Sponsors opcional. Você precisa da sua própria assinatura de agente, e o Hopper ou o IDA exigem licenças próprias, se usados.
Leia nossa análise de Eleven
3.8/5
31
OpenBot
O OpenBot acerta na governança de agentes, com um gateway que falha fechado na frente de cada ação, mas é um template beta preso ao serviço de memória pago da CopilotKit, e não algo que você possa instalar e rodar.
Ideal para: Equipes de plataforma que querem agentes auto-hospedados com política e auditoria por ação e estão dispostas a bifurcar e manter um template.
Preço: Licença MIT. Exige o CopilotKit Intelligence: plano hospedado Free ($0) com 1.000 interações por organização por mês; Pay as you go $49/mês com 10.000 interações incluídas; Annual sob medida. Você fornece a chave do modelo.
Leia nossa análise de OpenBot
3.8/5
32
OpenCLI
O OpenCLI é uma forma rápida de dar a um agente o seu navegador e os seus logins, e é exatamente por isso que precisa ser tratado como uma credencial, e não como um utilitário.
Ideal para: Desenvolvedores e usuários avançados que querem que agentes leiam e ajam em sites nos quais já estão logados, a partir de um perfil dedicado do Chrome.
Preço: Gratuito e de código aberto (Apache-2.0), incluindo a extensão do Chrome e o app de desktop.
Leia nossa análise de OpenCLI
3.8/5
33
OpenResearch
O OpenResearch dá aos agentes de código a memória de experimentos e a estrutura de computação de que a pesquisa realmente precisa, vindo de uma equipe cujo negócio são artigos científicos, mas é jovem e envia dados para casa por padrão.
Ideal para: Pesquisadores de ML e de ciência computacional que já usam um agente de código e querem que ele rode, registre e compare experimentos na própria infraestrutura de computação.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT). A computação gerenciada do OpenResearch é cobrada a preço de custo a partir de um saldo pré-pago; as tarifas aparecem no painel, não são publicadas no site. Os custos de agente e de modelos são seus.
Leia nossa análise de OpenResearch
3.8/5
34
PinchTab
Um serviço de navegador local enxuto que economiza tokens de verdade para os agentes, de um projeto jovem cujo histórico de segurança até agora recomenda mantê-lo estritamente em localhost.
Ideal para: Desenvolvedores que querem um único serviço local do Chrome, eficiente em tokens, que todos os seus agentes de programação e scripts possam compartilhar.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT).
Leia nossa análise de PinchTab
3.8/5
35
TreeQuest
Uma implementação limpa e mínima de um método de busca respeitado, que faz exatamente uma coisa e deixa as partes difíceis, pontuar e escolher uma resposta final, com você.
Ideal para: Engenheiros que já têm um verificador para as saídas do modelo e querem um algoritmo de busca testado para transformar um orçamento maior de chamadas em respostas melhores.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0. Os custos são as chamadas de LLM que suas funções de geração e de pontuação fazem.
Leia nossa análise de TreeQuest
3.8/5
36
Cindy
Um cliente aberto bem-acabado com uma nuvem fechada por trás: útil se você quer seus agentes em todos os dispositivos, menos se queria ser dono da stack inteira.
Ideal para: Pessoas que já pagam pelo Claude Code ou pelo Codex e querem as mesmas sessões de agente no desktop, no laptop e no celular.
Preço: Cliente gratuito com suas próprias chaves ou planos. Modelos gerenciados: Plus com $20, Super com $100, Ultra com $200 de crédito por mês ($16, $80, $160 em plano recorrente); recargas a partir de $10.
Leia nossa análise de Cindy
3.7/5
37
DS Bot
DS Bot é, até agora, o jeito mais amigável de manter uma equipe fixa de agentes da DeepSeek no seu desktop, mas é uma versão prévia sobre um produto em prévia, com um bot muito poderoso no comando.
Ideal para: Usuários do DeepSeek Harness que querem alguns assistentes persistentes com memória e chats em grupo no próprio computador e aceitam software em prévia.
Preço: Grátis sob Apache-2.0. As chamadas ao modelo são cobradas pelo seu provedor; com a API da DeepSeek, é pagamento por uso, e chats em grupo custam mais do que bots individuais.
Leia nossa análise de DS Bot
3.7/5
38
Letta
A Letta ainda tem as ideias mais bem pensadas sobre memória de agentes, mas reconstruir o produto em pleno voo deixou os usuários antigos com uma migração e os novos com um alvo em movimento rápido.
Ideal para: Desenvolvedores que querem agentes pessoais ou de equipe de longa duração com memória inspecionável e versionada e estão dispostos a adotar um harness inteiro.
Preço: Apache 2.0, gratuito para rodar localmente com as suas próprias chaves de modelo. Letta Cloud: Free (3 agentes, 5 MiB por repositório de memória); Pro US$ 20/mês (20 agentes, 50 MiB, cota de modelos); plano API US$ 20/mês mais US$ 0,10 por agente ativo por mês e US$ 0,00015 por segundo de execução de ferramentas, tokens à parte; Teams Pro US$ 20/usuário/mês; Enterprise sob consulta.
Leia nossa análise de Letta
3.7/5
39
WebBrain
O WebBrain oferece um agente competente dentro do seu navegador real sem cobrar nada, mas seu padrão hospedado guarda seus comandos para treinamento até você desativar essa opção; portanto, execute-o com sua própria chave ou com um modelo local.
Ideal para: Pessoas físicas que desejam um agente de navegador em painel lateral utilizando sua própria chave de API ou um modelo local e que dedicarão dez minutos para revisar suas configurações padrão.
Preço: Extensão gratuita sob a licença GPL-3.0-or-later. O WebBrain Compass, o modelo hospedado padrão, tem uma cota diária gratuita (volume não divulgado) e uma assinatura de $5/mês por perfil de dispositivo sob uma política de uso justo. Usar sua própria chave de API ou um modelo local custa apenas o que o provedor ou seu hardware cobrarem.
Leia nossa análise de WebBrain
3.7/5
40
cvENGINE
Um scanner de superfície de ataque gratuito e capaz, com documentação incomumente honesta, mas ele tem uma semana de vida e roda por padrão templates Nuclei que não são GET, então limite-o a ativos seus e a um modelo que você hospede.
Ideal para: Engenheiros de segurança e caçadores de bug bounty que querem uma visão gratuita e auto-hospedada de quais CVEs exploradas atingem seus próprios hosts expostos à internet, e que conseguem rodar um modelo local e acompanhar um changelog que anda rápido.
Preço: Gratuito e de código aberto sob GPL-3.0, sem limites de assentos ou ativos. Você paga o servidor, eventuais tokens de modelos hospedados e chaves de dados pagas opcionais, como a do WPScan.
Leia nossa análise de cvENGINE
3.6/5
41
JiuwenSwarm
JiuwenSwarm é a opção multiagente séria para equipes que trabalham no Feishu, DingTalk ou WeCom, mas a configuração que ele traz deixa as ferramentas de shell e de arquivos em allow, diga o README o que disser.
Ideal para: Equipes de engenharia no Feishu, DingTalk ou WeCom que querem vários agentes dividindo trabalhos longos de pesquisa ou programação e vão restringir as permissões por conta própria.
Preço: Gratuito e de código aberto (Apache-2.0). Você paga o seu provedor de modelos ou roda um modelo local.
Leia nossa análise de JiuwenSwarm
3.6/5
42
LangGraph Bigtool
Uma referência limpa de recuperação de ferramentas que faz bem uma só coisa, num repositório da LangChain sem trabalho em funcionalidades desde a terceira versão, em junho de 2025.
Ideal para: Equipes de Python no LangGraph cujos agentes já têm mais ferramentas do que um modelo consegue enxergar de uma vez com bom senso.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT; você paga as chamadas aos modelos de embeddings e de chat.
Leia nossa análise de LangGraph Bigtool
3.6/5
43
MiroFish
O MiroFish é o jeito mais fácil de ver uma multidão de personas LLM reagir a um documento, mas nada mostra ainda que suas previsões superam um analista atento.
Ideal para: Equipes de comunicação, políticas públicas e pesquisa que querem testar como o público pode reagir a uma minuta, e que vão ler o resultado como um cenário, não como uma previsão.
Preço: Gratuito e de código aberto (AGPL-3.0). Você paga os tokens do LLM e a memória do Zep Cloud acima dos 10.000 créditos gratuitos por mês; o Zep Flex custa $125/mês.
Leia nossa análise de MiroFish
3.6/5
44
Open Multi-Agent (OMA)
As aprovações, o diário e os controles de saída do OMA são bem pensados, mas algumas centenas de instalações semanais por trás de 7.000 estrelas indicam que ele tem mais admiradores do que usuários.
Ideal para: Equipes TypeScript que precisam mostrar quem aprovou cada ação de agente e para onde foi o tráfego dos modelos, e que aceitam um projeto jovem de uma única empresa.
Preço: Gratuito e de código aberto (MIT). Sem serviço hospedado; o mantenedor vende builds personalizados sob demanda.
Leia nossa análise de Open Multi-Agent (OMA)
3.6/5
45
OpenBot (Nightly Labs)
Uma sala de controle bem pensada para uma equipe de agentes de CLI, prejudicada por padrões de acesso total e por uma licença que agora cobra pelo uso profissional.
Ideal para: Pessoas que rodam vários agentes de CLI em uma máquina dedicada e querem que trabalhem como uma equipe coordenada, e empresas dispostas a comprar uma licença.
Preço: Gratuito para uso pessoal e não comercial. Licença comercial a partir de € 10 por mês (Starter, 1 membro) ou € 70 por mês (Team, 2 membros), gratuita até 1º de dezembro de 2026; servidores hospedados a € 20, € 50 ou € 100 por mês.
Leia nossa análise de OpenBot (Nightly Labs)
3.6/5
46
OpenMuse
O OpenMuse é um projeto-base cuidadosamente documentado para um Meta Muse aberto, mas é um template para desenvolvedores, não roda sem o serviço de threads da CopilotKit e informa seu uso à CopilotKit até você desligar isso.
Ideal para: Desenvolvedores que querem construir seu próprio agente pessoal ao estilo Muse em um app de celular e web que controlam, e que aceitam o CopilotKit Intelligence como parte da pilha.
Preço: Licença MIT. Exige o CopilotKit Intelligence: plano hospedado Free ($0) com 1.000 interações por organização por mês; Pay as you go $49/mês com 10.000 interações incluídas; Annual sob medida. Você fornece a chave do modelo e a hospedagem.
Leia nossa análise de OpenMuse
3.6/5
47
Orkas
Um escritório de agentes ambicioso para um único desktop, aberto no código, mas com os recursos de colaboração guardados no app empacotado.
Ideal para: Fundadores solo e equipes pequenas que querem tarefas de pesquisa, conteúdo e loja feitas por agentes a partir de um único app de desktop, e que já usam Claude Code ou Codex para o código.
Preço: Build a partir do código-fonte gratuita (MIT) com suas próprias chaves de API. App empacotado: Free com 500 créditos vitalícios; Lite $5.99/mês (1,000 créditos); Pro $16.99/mês (5,000 créditos); Max $29.99/mês (10,000 créditos); Enterprise sob consulta. O uso com chave própria não consome créditos.
Leia nossa análise de Orkas
3.6/5
48
Dodaios
Dodaios junta voz, painéis de agentes de código, controle do desktop e memória num único app local, com uma documentação de franqueza incomum, mas é um projeto de cinco meses com um único mantenedor cujo filtro de segurança ainda deixa passar muita coisa.
Ideal para: Desenvolvedores que querem uma cabine local, comandada por voz, para vários agentes de código e aceitam as arestas de segurança de um projeto novo.
Preço: Gratuito e de código aberto (Apache 2.0), sem conta nem plano pago. Você paga seu provedor de modelos ou reaproveita uma assinatura do Claude ou do ChatGPT ou um modelo local.
Leia nossa análise de Dodaios
3.5/5
49
smolagents
Uma demonstração clara de que agentes podem agir em código, agora deslizando para o modo de manutenção com 590 pull requests à espera.
Ideal para: Pesquisadores e estudantes explorando agentes que escrevem código, especialmente com modelos abertos.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença Apache 2.0.
Leia nossa análise de smolagents
3.5/5
50
Magentic-UI (MagenticLite)
O MagenticLite é uma boa amostra do que modelos abertos pequenos conseguem fazer como agente de navegador, mas é um protótipo de pesquisa que exige dois endpoints de GPU e está parado desde julho.
Ideal para: Pesquisadores e engenheiros de plataforma avaliando modelos abertos pequenos para agentes de uso de computador em hardware que eles controlam.
Preço: Gratuito sob MIT, incluindo os pesos do MagenticBrain e do Fara1.5. Você hospeda os dois modelos por conta própria ou em uma nuvem de GPU.
Leia nossa análise de Magentic-UI (MagenticLite)
3.4/5
51
OpenCompany
OpenCompany tem um dos desenhos mais bem pensados para agentes que trabalham em equipe, mas é um trabalho em andamento declarado que depende da chave paga do seu criador para fazer qualquer coisa útil.
Ideal para: Desenvolvedores e fundadores solo curiosos sobre equipes de agentes que deliberam e dispostos a pagar a TinyHumans pela orquestração enquanto experimentam.
Preço: Software grátis sob GPL-3.0, mas os agentes precisam de uma chave de API da TinyHumans para fazer trabalho real. TinyHumans Basic $20/mês ($21 em créditos, 1 empresa, 3 usuários); Pro $200/mês ($210 em créditos, 5 empresas); créditos por uso a partir de $5; Enterprise sob consulta. Dá para usar suas próprias contas de Claude Code, Codex ou OpenRouter, cobradas por elas.
Leia nossa análise de OpenCompany
3.3/5
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Fast-LangGraph
Uma ideia real com números de vitrine comparados à referência errada, mantida por duas pessoas e instalada por quase ninguém.
Ideal para: Equipes de LangGraph com estado grande e checkpoints frequentes que querem medir se a serialização é o gargalo.
Preço: Gratuito e de código aberto sob a licença MIT.
Leia nossa análise de Fast-LangGraph
3.0/5