Самостоятельно размещаемое приложение на Node.js и React для координации команд AI-агентов: оргструктура, задачи, бюджеты и контроль.
Агенты и MCP
Фреймворки оркестрации нескольких агентов: open source проекты — 100 (2026)
Фреймворки, в которых несколько ИИ-агентов делят работу, передают результаты и вместе доводят задачу до конца.
- Проект
- 100
- За неделю
- +12,2 тыс.
- Обновлён
- 3 часа назад
Как выбрать
Сначала определите, какую работу нужно сделать. Если вы уже работаете в Claude Code или Codex и хотите добавить команды агентов, посмотрите oh-my-claudecode. Если хотите сами собрать на Python агентов с ролями и рабочие процессы, подойдёт crewAI. Если нужно самостоятельно размещаемое приложение с учётом задач и бюджетов для управления командами агентов, ближе paperclipai/paperclip. Затем решите, сколько настройки вы готовы терпеть: где-то нужен код, где-то хватает YAML или десктопного приложения.
- paperclipЛучше всего для тех, кому нужно самостоятельно размещаемое приложение для управления ИИ-агентами с оргструктурой, задачами, бюджетами и governance.
- crewAIЛучше всего для разработчиков на Python, которые хотят писать автономных агентов с ролями (Crews) и событийные рабочие процессы (Flows).
- oh-my-claudecodeЛучше всего для пользователей Claude Code, которым нужны командные конвейеры и CLI-воркеры на основе tmux.
Сравнение ведущих проектов
| Проект | Звёзды | За неделю | Лицензия | Обновлён |
|---|---|---|---|---|
| 112 тыс. | +2,6 тыс. | MIT | 3 часа назад | |
| 85,1 тыс. | +348 | MIT | 6 часов назад | |
| 81,2 тыс. | +753 | MIT | 17 часов назад | |
| 60,6 тыс. | +262 | MIT | 3 часа назад | |
| 40,7 тыс. | +209 | MIT | 6 часов назад | |
| 35,6 тыс. | +529 | Apache-2.0 | 3 дня назад |
Все проекты
Сортировка:По звёздам
Open-source-среда для суперагента, который координирует субагентов, память и изолированные среды для исследований, разработки и других задач длительностью от минут до часов.
Среда для Claude Code и Codex, добавляющая рои агентов, самообучающуюся память, векторный поиск и федерацию агентов между машинами.
Python-фреймворк с открытым исходным кодом для оркестрации автономных AI-агентов с ролями (Crews) и событийных рабочих процессов (Flows).
Слой оркестрации мультиагентной работы для Claude Code с командными пайплайнами, автономным выполнением и CLI-воркерами на базе tmux.
Python-фреймворк для создания, запуска и наблюдения за LLM-агентами: инструменты, команды агентов, память, изолированное выполнение и развёртываемый сервис.
Платформа с мультиагентными системами без кода: задавайте агентов, рабочие процессы и задачи через YAML и веб-консоль, чтобы создавать ПО и другие материалы.
Готовый к работе фреймворк для Python-агентов на базе LangGraph с продуманными настройками и всем необходимым для выполнения длительных многоэтапных задач.
Лёгкий Python-фреймворк для создания мультиагентных процессов с инструментами, передачей задач, ограничителями, сессиями и трассировкой; поддерживает OpenAI и более 100 LLM-провайдеров.
SDK для создания AI-агентов и мультиагентных систем на Python, .NET и Java с интеграциями моделей, плагинов и векторных баз данных.
Python-фреймворк от Google для создания, оценки и развертывания AI-агентов с упором на Gemini и поддержкой разных моделей.
Экспериментальный образовательный Python-фреймворк для лёгкой оркестрации нескольких агентов на основе Agents и handoffs через Chat Completions API.
Менеджер рабочих пространств на Go для координации нескольких AI-агентов, включая Claude Code, Copilot и Codex, с сохранением состояния работы в хуках на базе Git.
Мультиагентный Python-фреймворк для создания, симуляции и изучения агентов на базе LLM, с поддержкой инструментов, памяти и генерации данных.
Система оркестрации нескольких AI-агентов на базе OpenClaw, построенная по образцу структуры «Три провинции и шесть министерств» эпохи династии Тан, с обязательной проверкой и kanban-дашбордом.
Приложение с открытым исходным кодом для запуска локальной команды AI-агентов, автоматизирующей многоэтапные задачи на компьютере; бесплатная альтернатива Claude Cowork.
Открытый фреймворк для создания, оркестрации и развертывания готовых к продакшену AI-агентов и мультиагентных workflow на .NET и Python.
Десктопное рабочее пространство для параллельного запуска нескольких агентов для написания кода — каждый в своей git-ветке и worktree — с живой Kanban-доской для PR, CI и ревью.
Go-фреймворк для создания LLM-приложений и AI-агентов: компоненты, графовая оркестрация и приостановка процессов для участия человека.
Open-source метафреймворк для оркестрации Claude Code, Codex, Cursor и собственных агентов с общими политиками, изоляцией и совместной работой в реальном времени.
Открытая среда выполнения: постоянный агент-королева планирует работу, запускает параллельных агентов-исполнителей и отслеживает результаты в общей базе SQLite.
Java-фреймворк для создания AI-приложений с агентами, workflow и несколькими агентами на базе Spring AI.
UFO³ от Microsoft координирует GUI-агентов на нескольких устройствах, разбивая задачи на DAG; UFO² — агент для рабочего стола Windows.
Мультиагентный плагин для OpenCode: распределяет планирование, изучение кодовой базы, работу над UI и реализацию между специализированными агентами с выбранными вами моделями.
Python-фреймворк для создания автономных AI-агентов, которые исследуют, планируют, пишут код и выполняют задачи; поддерживает память, RAG и более 100 LLM-провайдеров.
Локально-ориентированное приложение с открытым исходным кодом для компьютеров: агент Commander превращает цели в задачи и координирует работу специализированных агентов и CLI-агентов, таких как Claude Code и Codex.
Go-инструментарий с упором на код для создания, оценки и развёртывания AI-агентов, их объединения в мультиагентные системы и интеграции инструментов.
Платформа корпоративного уровня для создания и запуска AI-агентов: управление моделями, интеграция инструментов MCP и автоматизация RPA.
TypeScript CLI и терминальный интерфейс для настройки и запуска постоянных команд агентов Claude Code и Codex в tmux.
Дистрибутив агентов для командной разработки: вы общаетесь с одним координатором, который распределяет задачи параллельным агентам в отдельных git worktree и сессиях в стиле tmux.
Частые вопросы
- Как отбираются проекты?
- Каждый проект в Repolode проходит проверку качества: он должен работать уже сейчас, решать конкретную задачу, быть чем-то большим, чем тонкая обёртка, и продолжать поддерживаться. Эта страница группирует проекты по темам и сортирует их по звёздам GitHub.
- Какой проект здесь самый популярный?
- paperclipai/paperclip — 112 тыс. звёзд на GitHub. Перед выбором проверьте лицензию и дату последнего коммита каждого проекта.