Framework Agen AI Open Source Terbaik di 2026: 15 Framework untuk Tim yang Ingin Memiliki Stack Mereka Sendiri

Framework agen AI open source terbaik di 2026 lebih bergantung pada toleransi lisensi dan runtime Anda daripada pada daftar fitur mana pun: LangGraph dan CrewAI memimpin penerapan Python di produksi, Mastra dan Flowise memimpin jika tim Anda hidup di TypeScript, dan Dify mencakup permukaan terluas jika Anda menginginkan aplikasi yang dihosting sendiri alih-alih library kode. Panduan ini memeringkat 15 framework yang benar-benar open source (repo publik, lisensi sungguhan, bisa dihosting sendiri di infrastruktur Anda), bukan sekadar gratis untuk dicoba, dan menyebutkan beberapa yang dirilis dengan lisensi open-core atau source-available alih-alih lisensi permisif murni.

Salah memilih di sini lebih mahal daripada salah memilih tool SaaS. Anda memilih abstraksi yang akan ditulisi ribuan baris kode oleh engineer Anda, dan berpindah dari lapisan orkestrasi berbasis graf enam bulan kemudian adalah proyek berminggu-minggu, bukan sekadar ekspor ulang. Setiap entri di bawah dievaluasi berdasarkan file LICENSE aslinya, aktivitas GitHub terkini, dukungan bahasa, model state dan ketahanan, serta harga hosted jika ada, semuanya diverifikasi pada halaman dan repo milik vendor sendiri di Agustus 2026. Diperbarui Agustus 2026. Jika Anda masih menimbang antara framework yang dihosting sendiri dan produk terkelola, ulasan platform agen AI terbaik kami membahas lanskap lengkap tempat keduanya berada.

Fakta Kunci

• Lebih dari 1,1 juta repositori GitHub publik kini mengimpor SDK LLM, naik 178% dari tahun ke tahun, dengan sekitar 694.000 di antaranya dibuat hanya dalam 12 bulan terakhir, menurut laporan Octoverse 2025 dari GitHub.
• 57% organisasi melaporkan memiliki agen AI yang berjalan di produksi, menurut survei State of Agent Engineering dari LangChain terhadap 1.340 praktisi (18 November hingga 2 Desember 2025), meski hanya 52,4% yang menjalankan evaluasi offline atas lalu lintas tersebut.
• Gartner memprediksi lebih dari 40% proyek agentic AI akan dibatalkan pada akhir 2027 karena ROI yang tidak jelas dan tata kelola yang lemah, dan memperkirakan hanya sekitar 130 dari ribuan vendor yang mengaku agentic AI yang benar-benar asli.
• Pangsa model open source dalam penggunaan LLM enterprise turun menjadi 11% pada 2025, dari 19% pada 2024, bahkan ketika total belanja generative AI enterprise kira-kira meningkat tiga kali lipat menjadi $37 miliar, menurut Menlo Ventures.
• Agen AI melonjak dari sekitar 12% menjadi 66,3% tingkat keberhasilan tugas di OSWorld, tolok ukur untuk tugas computer-use nyata, dalam setahun menjelang 2026, menurut AI Index dari Stanford HAI.

Apa yang Berubah di Framework Agen Open Source Tahun Ini

• Microsoft menggabungkan AutoGen dan Semantic Kernel menjadi Microsoft Agent Framework, yang mencapai ketersediaan umum pada 3 April 2026. Kedua repo lama kini resmi berstatus mode pemeliharaan.
• AG2, fork komunitas dari AutoGen yang dibuat setelah perpecahan tata kelola pada 2024, terus membangun secara independen di bawah Apache-2.0 dan sedang menuju rilis 1.0.
• OpenAI menghentikan Assistants API pada 26 Agustus 2026. Jika Anda membangun yang baru, gunakan Agents SDK yang dibahas di sini, bukan Assistants API yang lebih lama.
• CrewAI menyederhanakan harga komersialnya menjadi dua tier publik (AMP Basic gratis dan Enterprise kustom) setelah sempat menjalankan paket Professional self-serve.
• IBM menyelesaikan akuisisi DataStax pada Mei 2025, yang berarti Langflow kini berada dalam orbit watsonx milik IBM.
• Workday mengakuisisi FlowiseAI pada Agustus 2025, memasukkan pembuat visual itu ke roadmap agen HR dan keuangan enterprise miliknya.

Tabel Perbandingan Cepat

Gunakan ini untuk membuat daftar pendek berdasarkan lisensi dan bahasa sebelum membaca detail lisensi dan hosting sendiri di bawah.

Cara Membaca "Open Source" di Sini: Pemeriksaan Realitas Lisensi

Tidak semua yang disebut "open source" di ranah agen memiliki hak yang sama, dan inilah detail yang dilewatkan sebagian besar ulasan. Lisensi yang disetujui OSI (MIT, Apache-2.0) tidak membatasi cara Anda menggunakan, memodifikasi, atau menjual kembali kode. Lisensi source-available atau open-core menerbitkan kode tetapi menyisakan satu hak tertentu, biasanya hak menjualnya kembali sebagai SaaS hosted milik sendiri, untuk vendor. Perbedaan itu jarang muncul sampai tinjauan hukum, yang sudah terlambat.

Dify adalah kasus yang paling jelas: lisensinya adalah Apache-2.0 yang dimodifikasi ("Dify Open Source License") yang secara eksplisit melarang menjalankan Dify untuk mengoperasikan SaaS multi-tenant tanpa lisensi komersial dari LangGenius, dan mengunci branding konsol di luar tier berbayar. Itu pembatasan nyata dan bermakna yang tidak akan diizinkan lisensi OSI, yang menjadikan Dify source-available, bukan open source dalam arti ketat, meskipun sebagian besar kodenya benar-benar Apache-2.0. Mastra dan Flowise sama-sama mengambil pendekatan open-core yang lebih bersih: framework inti mereka Apache-2.0 tanpa batasan, dan hanya direktori enterprise tertentu (ee/ untuk Mastra, enterprise/ untuk Flowise) yang berada di bawah lisensi komersial terpisah. Semua yang Anda butuhkan untuk menghosting agen produksi sendiri di kedua framework itu ada di bagian terbuka.

Semua ini tidak menghalangi perusahaan menghosting sendiri salah satu dari 15 framework itu untuk penggunaan internal. Ini menjadi penting begitu Anda berencana menyematkannya ke dalam produk yang Anda jual.

Hosting Sendiri, Bahasa, dan State: Kecocokan Engineering

Ke-15 framework terbagi menjadi tiga kategori nyata: library orkestrasi code-first yang Anda impor ke dalam sebuah service (LangGraph, CrewAI, AutoGen/AG2, OpenAI Agents SDK, Pydantic AI, Semantic Kernel, LlamaIndex Workflows, Agno, Mastra, smolagents, Haystack), platform visual atau aplikasi penuh yang dihosting sendiri (Dify, Langflow, Flowise), dan runtime agen coding khusus (OpenHands). Ke-15-nya berjalan sepenuhnya di infrastruktur Anda sendiri tanpa panggilan paksa ke pusat. Yang berbeda adalah seberapa banyak ketahanan yang Anda dapatkan gratis dibandingkan seberapa banyak yang harus Anda bangun sendiri.

Jika agen Anda perlu bertahan dari restart server di tengah tugas, kolom "bawaan" itulah yang perlu dibaca dengan cermat, bukan jumlah bintang.

Pemeliharaan dan Kesehatan Komunitas: Siapa yang Benar-Benar Masih Membangun

Jumlah bintang saja hampir tidak memberi tahu apa-apa tentang apakah sebuah proyek aman dijadikan fondasi. Tata kelola dan aktivitas terkini memberi tahu jauh lebih banyak: repo yang dikendalikan perusahaan bisa masuk mode pemeliharaan dalam semalam, seperti yang baru saja dialami AutoGen dan Semantic Kernel, sementara fork yang lebih kecil dan dikelola komunitas bisa terus merilis bahkan setelah perusahaan yang memulainya beralih.

Jumlah bintang dan tanggal push adalah potret yang diambil langsung dari catatan GitHub API setiap repositori pada 17 Agustus 2026, bukan peringkat permanen, angkanya berubah setiap hari. Pola yang patut dicatat: 14 dari 15 proyek ini dipimpin satu perusahaan, yang berarti roadmap, dan sesekali lisensinya, bisa berubah kapan pun strategi perusahaan itu berubah. AG2 adalah satu-satunya proyek di sini dengan tata kelola yang benar-benar terbuka dan non-korporat.

1. LangGraph: Standar Produksi untuk Agen Berstatus

LangGraph, dari LangChain Inc, memodelkan agen sebagai graf node dan edge alih-alih satu loop prompt, yang membuat jeda, lanjutkan, percabangan, dan debugging "time travel" menjadi native, bukan tambahan. Model checkpointing itu adalah alasan utama mengapa ia begitu sering menjadi default produksi begitu tim melewati tahap prototipe. Ia bekerja mandiri atau berdampingan dengan ekosistem LangChain yang lebih luas, dan tersedia untuk Python maupun TypeScript.

Tradeoff-nya adalah model mental graf itu sendiri: butuh waktu lebih lama dipelajari daripada crew berbasis peran, dan lapisan observability terbaiknya, LangSmith, gratis untuk satu seat tetapi dihargai per seat di atas itu. Untuk panduan langsung, lihat tutorial membangun agen AI dengan LangGraph kami.

Lisensi: MIT. Terbaik untuk: Tim yang membangun agen yang harus menjeda, melanjutkan, dan memulihkan state tanpa kehilangan progres.

2. CrewAI: Crew Berbasis Peran, Waktu Tercepat ke Demo yang Berfungsi

CrewAI mendefinisikan agen berdasarkan peran, tujuan, dan latar belakang, mengelompokkannya ke dalam crew, dan menjalankannya secara berurutan atau hierarkis terhadap sekumpulan task. Struktur itu, ditambah ekosistem tutorial dan kursus yang besar, adalah alasan mengapa ia sering menjadi jalur tercepat dari nol ke demo multi-agen yang berfungsi. Flows menambahkan lapisan kendali code-first yang lebih deterministik bagi tim yang melampaui crew otonom murni.

Platform AMP hosted milik CrewAI Inc menangani penerapan dan observability, dan harganya disederhanakan pada 2026 menjadi tier Basic gratis (50 eksekusi per bulan) dan tier Enterprise kustom, setelah paket Professional self-serve dihentikan. Untuk penyiapan langsung, lihat membangun agen AI dengan CrewAI.

Lisensi: MIT. Terbaik untuk: Tim yang menginginkan kolaborasi multi-agen berbasis peran berjalan dalam satu sore.

3. AutoGen dan AG2: Satu Framework, Dua Jalur Setelah Perpecahan

AutoGen dari Microsoft adalah salah satu framework percakapan multi-agen pertama yang banyak diadopsi. Pada akhir 2024, beberapa pembuat aslinya meninggalkan Microsoft dan mem-fork proyek itu menjadi AG2, pertama sebagai fork GitHub lalu sebagai organisasi tersendiri, sekaligus mewarisi nama paket PyPI autogen dan pyautogen. Perpecahan itu soal tata kelola: Microsoft tetap memimpin AutoGen sebagai perusahaan, sementara AG2 dikelola komunitas.

Per 2026, AutoGen milik Microsoft resmi berada dalam mode pemeliharaan: tanpa fitur baru, dengan pengembangan dialihkan ke Microsoft Agent Framework (digabung dengan Semantic Kernel, GA 3 April 2026). AG2, sebaliknya, dikembangkan aktif di bawah Apache-2.0, dengan roadmap terpublikasi menuju 1.0 dan pekerjaan interoperabilitas lintas framework di bawah panji "AgentOS." Jika Anda menginginkan pola multi-agen percakapan yang dipopulerkan AutoGen, dengan pengembangan open source yang berkelanjutan, AG2 kini adalah proyek yang hidup. Untuk pola dasarnya, lihat sistem multi-agen.

Lisensi: AutoGen: MIT (kode), CC-BY-4.0 (aset non-kode). AG2: Apache-2.0. Terbaik untuk: Tim yang sudah berinvestasi pada pola AutoGen dan harus memutuskan antara mengikuti Microsoft atau tetap open source dengan AG2.

4. OpenAI Agents SDK: SDK Teringan, Dibuat oleh Vendor Modelnya

OpenAI Agents SDK adalah penerus produksi dari pola "Swarm" eksperimental OpenAI: sekumpulan primitif yang sengaja dibuat kecil (Agents, Handoffs, Guardrails, Sessions) yang dibangun di atas Responses API. Meski namanya begitu, ia tidak terkunci pada model OpenAI. Ekstensi LiteLLM resmi memberinya akses ke lebih dari 100 penyedia, termasuk Anthropic, Gemini, dan Bedrock, lewat kode agen yang sama.

Perlu dinyatakan terus terang: ini produk yang berbeda dari OpenAI Assistants API, yang akan dihentikan OpenAI pada 26 Agustus 2026. Agents SDK adalah jalur ke depan yang dikembangkan aktif; Assistants API bukan.

Lisensi: MIT. Terbaik untuk: Tim yang menginginkan jejak dependensi sekecil mungkin dan nyaman menyambungkan persistensi sendiri.

5. Pydantic AI: Agen Aman Tipe untuk Tim yang Terbiasa FastAPI

Pydantic AI berasal dari tim di balik Pydantic itu sendiri, library validasi yang sudah menjadi dependensi sebagian besar API web Python, dan itu terlihat: output agen terstruktur dan tervalidasi sejak awal alih-alih diurai dengan harapan dari gumpalan teks, dan dependensi tool disuntikkan seperti FastAPI menyuntikkan dependensi request. Itu menjadikan panggilan tool yang salah bentuk sebagai error tipe yang Anda tangkap saat pengujian, bukan insiden yang Anda tangkap di produksi.

Framework-nya sendiri sepenuhnya terbuka dan gratis. Logfire, produk observability opsional dari tim itu, terpisah: tier gratis dengan 10 juta span per bulan, tier Team seharga $49 per bulan untuk lima seat, dan tier Growth seharga $249 per bulan untuk seat tak terbatas, semuanya dikonfirmasi di pydantic.dev/pricing.

Lisensi: MIT. Terbaik untuk: Tim Python yang ingin output agen gagal di pemeriksaan tipe alih-alih gagal di produksi.

6. Microsoft Semantic Kernel: .NET dan Python Enterprise, Kini dalam Mode Pemeliharaan

Semantic Kernel membangun reputasinya pada konektor enterprise: Azure AD, Key Vault, Application Insights, dan model plugin/planner yang mencerminkan cara toko .NET menyusun logika bisnis mereka. Ia juga satu-satunya framework dalam daftar ini dengan dukungan Java yang matang di samping .NET dan Python.

Fakta yang paling penting bagi siapa pun yang mengevaluasinya sebagai pilihan baru: Microsoft menggabungkan Semantic Kernel dengan AutoGen menjadi Microsoft Agent Framework, tersedia secara umum sejak 3 April 2026, dan Semantic Kernel sendiri kini dalam mode pemeliharaan. Ia masih menerima perbaikan keamanan, tetapi pola orkestrasi baru mendarat di penerusnya, bukan di sini.

Lisensi: MIT. Terbaik untuk: Tim dengan investasi Semantic Kernel yang sudah ada dan membutuhkan jembatan stabil sambil merencanakan migrasi ke Microsoft Agent Framework.

7. LlamaIndex Workflows: Orkestrasi Berbasis Event dari Garis Keturunan RAG

LlamaIndex Workflows memodelkan agen sebagai sekumpulan langkah async yang memancarkan dan mengonsumsi event bertipe, sehingga agen multi-langkah terbaca seperti mesin state kecil alih-alih DSL graf khusus. Ia tumbuh langsung dari warisan konektor data dan retrieval LlamaIndex, termasuk LlamaHub, yang terlihat dari betapa alaminya ia menangani agen yang tugas intinya mengambil dari dokumen dan data terstruktur, bukan sekadar percakapan.

LlamaCloud hosted milik LlamaIndex Inc menangani parsing dan pengindeksan dengan tarif berbasis penggunaan, dipisahkan dari framework orkestrasi, yang tetap gratis dan terbuka.

Lisensi: MIT. Terbaik untuk: Tim yang membangun agen yang retrieval atas dokumen atau datanya adalah tugas inti, bukan tambahan.

8. Agno: Framework yang Mengutamakan Performa, Dulunya Bernama Phidata

Agno, yang diganti namanya dari Phidata pada Januari 2025, kini memposisikan diri kurang sebagai library dan lebih sebagai "sistem operasi agentik," dibangun di sekitar abstraksi Agents, Teams, dan Workflows plus runtime bernama AgentOS yang memegang state tahan lama dan mengeksposnya lewat HTTP. Pitch-nya adalah kecepatan: benchmark yang dipublikasikan Agno sendiri mengklaim instansiasi agen sekitar 5.000 kali lebih cepat dan memori sekitar 50 kali lebih sedikit daripada LangGraph. Itu klaim vendor yang layak diuji dengan beban kerja Anda sendiri sebelum diandalkan, bukan angka yang diverifikasi secara independen.

Lisensi: Apache-2.0. Terbaik untuk: Tim yang menjalankan banyak agen ringan secara bersamaan di mana overhead instansiasi adalah hambatan nyata yang terukur.

9. Mastra: Agen Native TypeScript untuk Tim JS Full-Stack

Mastra, dibuat oleh tim yang menyertakan mantan engineer Gatsby, adalah framework pertama dalam daftar ini yang dirancang API-first untuk TypeScript alih-alih diporting dari desain Python. Workflow, agen, RAG, eval, dan lapisan memori dibangun agar duduk secara alami di dalam service Next.js atau Node yang sudah ada, yang penting jika membangun microservice Python terpisah hanya untuk menjalankan agen tidak sepadan dengan beban operasionalnya.

Framework inti berlisensi Apache-2.0. Direktori ee/ membawa lisensi Mastra Enterprise terpisah, source-available untuk pengembangan tetapi memerlukan lisensi berbayar di produksi, dan control plane Mastra Cloud opsional dimulai gratis (100.000 event observability, 24 jam CPU, retensi 15 hari) dengan tier Teams seharga $250 per bulan, dikonfirmasi di mastra.ai/pricing.

Lisensi: Apache-2.0 (inti), lisensi komersial terpisah untuk ee/. Terbaik untuk: Tim JavaScript dan TypeScript yang tidak ingin membangun service Python terpisah hanya untuk menjalankan agen.

10. smolagents: Agen Minimal Penulis Kode dari Hugging Face

smolagents mengambil taruhan berbeda dari daftar lainnya: alih-alih merangkai panggilan tool JSON, "CodeAgent" intinya menulis dan mengeksekusi potongan kecil Python sebagai tindakan utamanya. Argumen Hugging Face adalah bahwa ini mengurangi jumlah langkah dan tingkat kesalahan dibandingkan loop tool-calling klasik, karena model yang menulis results = [search(q) for q in queries] melakukan dalam satu langkah apa yang membutuhkan tiga panggilan tool berurutan. Library intinya sengaja dibuat kecil, cukup kecil untuk dibaca dari ujung ke ujung dalam satu sore.

Lisensi: Apache-2.0. Terbaik untuk: Tim yang ingin memahami setiap baris loop agen mereka, atau yang sudah dalam di ekosistem Hugging Face.

11. Haystack: Pipeline Retrieval Produksi dengan Agen Bawaan

Haystack, dipelihara perusahaan Jerman deepset, dimulai sebagai framework pipeline pencarian dan retrieval bertahun-tahun sebelum "agen" menjadi kata tren industri, dan warisan itu terlihat dari betapa eksplisit dan teruji-di-lapangan model komponen dan pipeline-nya untuk retrieval dan pemrosesan dokumen. Agen di Haystack dibangun sebagai komponen di dalam graf pipeline yang sama, bukan konsep tambahan terpisah.

deepset menjual Haystack Enterprise Starter (dukungan plus template produksi) dan Haystack Enterprise Platform penuh di atas inti terbukanya, keduanya dihargai berdasarkan ukuran organisasi alih-alih dipublikasikan sebagai daftar tarif.

Lisensi: Apache-2.0. Terbaik untuk: Tim yang tugas nyata agennya adalah retrieval akurat dan penanganan dokumen, dengan percakapan sebagai lapisan tipis di atasnya.

12. Dify: Aplikasi LLMOps Lengkap, dengan Lisensi yang Benar-Benar Perlu Anda Baca

Dify mengemas pembuat workflow visual, prompt IDE, pipeline RAG, orkestrasi agen, dan observability ke dalam satu aplikasi yang dihosting sendiri, yang membuatnya lebih mirip platform LLMOps penuh daripada library kode. Keluasan itu, ditambah komunitas yang besar, kemungkinan alasan mengapa ia termasuk repositori dengan bintang terbanyak di seluruh daftar ini, kedua setelah Langflow. LangGenius, perusahaan di baliknya, juga menjalankan Dify Cloud: tier Sandbox gratis, Professional seharga $59 per bulan ($590 per tahun ditagih tahunan), Team seharga $159 per bulan ($1.590 per tahun ditagih tahunan), dan tier Enterprise kustom, semuanya dikonfirmasi di dify.ai/pricing.

Baca bagian lisensi di atas sebelum mempertaruhkan produk yang dijual kembali pada yang satu ini: lisensi Apache-2.0 yang dimodifikasi milik Dify melarang pengoperasiannya sebagai SaaS multi-tenant tanpa lisensi komersial dari LangGenius. Untuk alternatif yang sepenuhnya terkelola yang menghindari urusan hosting sendiri sama sekali, lihat ulasan pembuat agen AI no-code terbaik kami.

Lisensi: Apache-2.0 yang dimodifikasi ("Dify Open Source License"), source-available. Terbaik untuk: Tim yang menginginkan pembuat aplikasi LLM internal yang dihosting sendiri untuk karyawan, bukan basis kode untuk disematkan ke dalam produk yang dijual kembali.

13. Langflow: Membangun dengan Drag-and-Drop, Kini di Orbit IBM

Langflow menaruh kanvas visual di atas komponen bergaya LangChain, dan mengekspor apa yang Anda bangun sebagai Python yang bisa dijalankan atau endpoint API yang bisa dipanggil, yang menjadikannya cara yang benar-benar populer untuk membuat prototipe alur agen dan menyerahkannya ke engineer, atau mendemonstrasikannya kepada pemangku kepentingan non-teknis. DataStax mengakuisisi Langflow pada April 2024, dan IBM menyelesaikan akuisisi DataStax pada Mei 2025, sehingga roadmap Langflow kini berada di dalam strategi watsonx IBM.

Tidak seperti Dify atau Flowise, Langflow tidak membawa pengecualian lisensi: MIT, titik.

Lisensi: MIT. Terbaik untuk: Tim yang menginginkan pembuat visual gratis berlisensi MIT untuk prototipe sebelum menyerahkan sebuah flow ke kode tulisan tangan.

14. Flowise: Pembuat Visual Native JavaScript yang Baru Dibeli Workday

Flowise adalah jawaban native TypeScript untuk kanvas Langflow yang mengutamakan Python, yang penting jika backend Anda sudah berupa service Node dan Anda tidak ingin membawa Python ke stack hanya untuk membuat prototipe agen. Workday mengumumkan akuisisinya atas FlowiseAI pada Agustus 2025, dikonfirmasi di ruang berita Workday sendiri, dan tool itu kini diharapkan menyuplai roadmap agen HR dan keuangan enterprise Workday seiring waktu.

Framework inti tetap Apache-2.0, dengan direktori enterprise/ yang membawa lisensi proprietari terpisah. Flowise Cloud berjalan gratis (2 flow, 100 prediksi per bulan), Starter seharga $35 per bulan (10.000 prediksi), dan Pro seharga $65 per bulan (50.000 prediksi, lima pengguna termasuk, $15 per pengguna tambahan), semuanya dikonfirmasi langsung di flowiseai.com.

Lisensi: Apache-2.0 (inti), lisensi proprietari untuk enterprise/. Terbaik untuk: Tim JavaScript yang menginginkan pengalaman Langflow tanpa membawa Python ke dalam stack.

15. OpenHands: Software Engineer Otonom Open Source

OpenHands, diganti namanya dari OpenDevin pada akhir 2024 dan dibuat oleh All Hands AI, melakukan pekerjaan yang berbeda dari 14 framework lain dalam daftar ini. Ia bukan library serbaguna tempat Anda merakit agen kustom di atasnya, melainkan runtime khusus yang memberi agen shell, browser, dan editor kode ber-sandbox sungguhan agar bisa merencanakan, menulis, menjalankan, menguji, dan memperbaiki kode secara otonom. Jika Anda membandingkannya dengan produk agen coding hosted, lihat ulasan agen AI coding terbaik kami.

All Hands AI menjalankan OpenHands Cloud di samping versi lokal gratis: tier Individual yang gratis dengan kunci API Anda sendiri atau akses model dengan harga pokok, dan tier Enterprise kustom untuk penerapan VPC privat atau dihosting sendiri dengan SSO, dikonfirmasi di openhands.dev/pricing.

Lisensi: MIT. Terbaik untuk: Tim yang menginginkan alternatif terbuka dan bisa dihosting sendiri untuk produk agen coding tertutup, bukan framework untuk membangun agen serbaguna.

Biaya Sebenarnya dari "Gratis"

Kode setiap framework gratis dalam ke-15 kasus. Yang tidak gratis adalah semua hal yang membuat agen cukup tepercaya untuk berjalan tanpa pengawasan. Hampir setiap vendor dalam daftar ini memonetisasi lapisan yang sama: bukan kode orkestrasinya, melainkan observability, evaluasi, dan hosting terkelola yang membungkusnya.

Anggarkan baris terakhir itu sebelum menganggarkan biaya lisensi. Framework berharga $0 tanpa engineer yang memahami model state-nya lebih mahal daripada framework dengan tier hosted yang wajar dan tim yang fasih menggunakannya.

Cara Memilih: Kerangka Pengambilan Keputusan

Cocokkan situasi Anda dengan titik awal yang tepat, lalu baca bagian lengkap framework itu di atas sebelum berkomitmen.

Jika tim Anda lebih suka mengevaluasi platform yang sepenuhnya terkelola alih-alih merakitnya dari framework, ulasan platform agen AI enterprise terbaik kami dan panduan memilih platform agen AI kami sama-sama membahas jalur itu.

Langkah Selanjutnya

Jangan mengevaluasi ke-15 framework sekaligus. Persempit menjadi dua berdasarkan bahasa Anda (Python atau TypeScript) dan gaya membangun Anda (library kode atau aplikasi visual), lalu bangun agen kecil yang sama, satu panggilan tool, satu serah-terima multi-langkah, dan satu kasus kegagalan yang disengaja, di keduanya. Framework yang bertahan saat Anda mencoba merusaknya adalah yang layak dijadikan fondasi.

Jika tim Anda lebih suka tidak membangun agennya sama sekali, ulasan platform agen AI terbaik kami membahas alternatif terkelola, dan panduan cara membangun agen AI menelusuri langkah-langkah dasarnya apa pun framework yang akhirnya Anda pilih.