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Atom 是可自托管的 AI 智能体平台，用户通过文字或语音提出任务，由专用智能体规划并执行跨业务工具的工作流，同时提供可视化编排、记忆与分级治理。工作流数据、智能体状态和记忆可保留在自己的基础设施中；模型推理可使用自备云端 API Key，也可改接 Ollama 或 Llama.cpp 等本地模型。部署需要同时配置前后端、数据库和至少一个模型，适合愿意维护完整自动化服务的团队。

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Hive 根据目标生成图结构执行流程，让多个专业智能体并行处理长期业务任务，并保存角色记忆、检查点和运行状态。它支持人工介入、成本限制、浏览器与通用计算工具，以及通过 LiteLLM 接入托管或本地模型；简单的一次性智能体链可能不需要这套运行时。

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SkillPack 可将来自 GitHub、网址或本地目录的 Skills，与提示词、策略、角色设定和定时任务一起组装成可分发的本地 Agent。接收者解压后运行启动脚本，即可在浏览器中使用，也可选接入 Slack 或 Telegram。运行环境需要 Node.js 22.19.0 以上和自己的模型 API 密钥，团队数据则留在本机。

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DeepChat 是本地优先的跨平台 AI 代理桌面客户端，可统一连接云端 API 与 Ollama 等本地模型，并在同一界面运行 MCP 工具、可安装 Skills 和 ACP 兼容代理。它会把上下文、工具调用和结果保存为可检查、可恢复的会话记录，还能通过 Telegram、飞书、Discord 等渠道远程控制。适合需要长期代理任务和多工具协作的用户。

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CoWork OS 是以图形界面为主、同时提供 `cowork` 命令行的本地 AI 工作台，可在同一应用中处理编码、邮件、研究、网页、文档、表格、演示文稿和自动化任务。它支持长时间运行的多智能体会话、任务看板、插件包与多模型提供商，并把常规 CLI 使用与桌面端设置共享。适合希望集中管理复杂 AI 工作流、减少在多个工具间切换的个人或团队。

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OpenSail 让团队在工作区中构建可复用的智能体、应用与自动化，把 Slack、邮件、工单、代码仓库和内部 API 等系统接入可运行流程。任务可由按钮、计划、Webhook 或应用事件触发，并加入审批、预算、权限、日志和运行历史。它提供桌面端与 Web 界面，每个项目可选择本地进程、Docker Compose 或 Kubernetes 运行方式，适合希望自行掌控智能体软件与部署环境的团队。

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Memoh 让每个智能体拥有隔离的文件系统、桌面、浏览器、网络和长期记忆，可在服务器上持续运行，即使个人电脑关机也能继续处理任务。用户既可使用自带 API Key 运行内置智能体，也可把 Claude Code 或 Codex 托管到工作区，并通过 Telegram、Discord、飞书、微信或 Web 界面交流。当前完整功能需自行部署，零配置的 Memoh Cloud 仍处于候补阶段。

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AgenticX 将 Python SDK、agx 命令行、Studio 服务和 Machi 桌面应用组合成一套多智能体开发与运行平台，适合构建自动化助手、图式工作流和协作团队。框架提供多模型接入、MCP 工具、分层记忆、技能注册与生命周期管理、沙箱执行及会话管理；开发者既可嵌入核心 ReAct 智能体，也可通过工作台和服务端界面管理运行过程。

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Devo 是模型中立的编码智能体，提供桌面应用与 TUI/CLI，并让两种界面共用同一本地 Rust 运行时。团队可接入 OpenAI 或 Anthropic 兼容接口、DeepSeek、Qwen、Kimi、私有网关和本地端点，同时使用语义代码搜索、MCP、Skills 与多智能体协作。它适合内网或私有部署；当前 macOS 桌面包未签名，安装后需手动移除隔离属性才能启动。

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SkVM 先测量模型与智能体运行框架的基础能力，再针对这组模型与框架组合编译技能，并通过运行时优化和基准任务比较原始、编译及优化版本。它适合需要让同一技能适配不同模型或智能体运行框架的开发者；初始化需配置模型提供商，使用内置评测集时还要拉取独立的数据子模块。

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SwarmClaw 是一个自托管的智能体运行平台，用仪表盘管理单个智能体、群组和编排器，并提供持久记忆、定时与心跳、任务委派、后台作业和 MCP 工具。它还连接多家模型与编码 CLI，适合需要长期运行、可观察和可控制的多智能体工作流，而不是嵌入应用的代理库。

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Skrun 是可自托管的多模型智能体运行时，可把仓库中的 SKILL.md、AGENTS.md 或自定义指令包装为 POST /run 接口，而无需另写一套智能体循环。开发者可通过 CLI 初始化、部署、验证和调用版本化技能，并获得流式事件、Webhook、工具调用、状态保存与管理界面。它采用自带模型密钥方式，当前自托管需要 Node 20 以上及 SQLite 或 Postgres。

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NanoClaw 让个人在本机部署可通过 Telegram、Discord、WhatsApp 等渠道联系的 AI 助手，并为不同代理组提供独立容器、工作区、记忆和定时任务。渠道与模型提供方按需加入，定制主要通过修改代码完成；安装需要 Docker、Node、pnpm 和 Claude Code。

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通过统一命令行流程，把 OpenClaw、Hermes 或 LangChain Deep Agents 放入 NVIDIA OpenShell 沙箱运行，并管理引导安装、推理路由、网络策略和沙箱生命周期。该参考栈侧重更安全地运行常驻智能体及控制出站访问；项目目前仍处于 alpha 阶段，社区支持按维护者精力提供。

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nanobot 是一个小型自托管 AI 代理运行时，可通过 WebUI、终端或 Telegram、Discord、微信、Slack、邮件等渠道使用。它支持文件与命令工具、网页访问、MCP、记忆、定时自动化、模型切换，并提供 Python SDK 和 OpenAI 兼容 API；安装需要 Python 3.11 以上并配置模型提供方。

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IronClaw 可在自己的机器或服务器上运行个人 AI 助手，通过命令行、网页与消息渠道处理对话和自动化任务。它支持多种模型提供商、MCP 与可插拔工具，并用 WASM 沙箱、权限控制和凭据隔离限制不可信工具；源码部署涉及 Rust、PostgreSQL 等环境配置。

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PicoClaw 将个人 AI 助手做成可跨多种处理器架构运行的 Go 单文件程序，核心内存占用低于 10MB，适合资源有限的设备。它可接入多种模型和聊天渠道，并支持 MCP、定时任务及异步子智能体；具体模型通常仍需配置相应服务或密钥。

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Galley 是本地优先的编码任务运行器，把 Claude Code、Codex 或 GLM 放进独立 Git worktree 执行，并记录请求、范围、检查、差异和监督模型结论。监督者会接受、要求重试、升级人工审查或判定失败，已接受的任务还可提交、推送和交接 PR；任务 YAML 被视为可信执行输入，使用前必须保护其中的路径、凭据和权限边界。