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Open Multi-Agent:TypeScript マルチエージェントオーケストレーションフレームワーク

Open Multi-Agent は、目標駆動型のタスク DAG、並列 LLM 呼び出し、混合モデルチームを構築するためのオープンソース TypeScript フレームワークです。コーディネーターエージェントが実行時に目標を分解し、独立したノードを並列実行し、型付き結果を合成します。クラウド、ローカル、エアギャップモデルをサポートします。

公式サイト

このツールについて

Open Multi-Agent とは?

Open Multi-Agent は、AI エンジニアと TypeScript 開発者向けに設計された、マルチエージェント AI オーケストレーション用のオープンソース TypeScript フレームワークです。目標駆動型のタスク DAG、並列 LLM 呼び出し、混合モデルチームを構築できます。

主な機能

実行時タスク DAG:コーディネーターエージェントが実行時に目標をタスク DAG に分解し、独立したノードを並列実行し、型付き結果を合成します。
混合モデルチーム:1 つのエージェントチームで任意のモデルを混合できます。コストに見合う場所では強力なモデルを、それ以外では安価なモデルを、同じチーム、同じ実行で使用できます。
ローカルおよびプライベート展開:クラウドプロバイダーと同様にローカル Ollama エンドポイントに対して実行でき、コーディネーターを含むチーム全体を小型ローカルモデルでゼロ API コストで実行できます。
Vercel AI SDK 統合:Vercel AI SDK アプリの上に調整レイヤーとして追加でき、ストリーミングとモデル呼び出しには AI SDK を保持します。
柔軟な設定:ワーカーエージェントに触れることなく、プランナーに独自のモデル、アダプター、追加指示を与えることができます。

ユースケース

実行時に目標をタスク DAG に変換する
コーディネーターとスペシャリストによる適応型カスタマーサポート
Vercel AI SDK アプリにマルチエージェントオーケストレーションを追加する
Ollama でローカルかつプライベートなマルチエージェントチームを実行する
1 つのエージェントチームで任意のモデルを混合する

技術的詳細

MIT ライセンス、オープンソース。
パブリック API が利用可能。
セルフホスト型。
学習曲線は中程度。
マネタイズには無料とフリーミアムが含まれる。
実行時依存関係は 3 つ。
クラウド、ローカル、エアギャップモデルを独自の認証情報でサポート。

考慮事項

一度許可すると bash はサンドボックス化されず、すべてのツール結果がモデルプロバイダーに送信されるため、読み取り/実行アクセスは意図的に許可してください。
価格モデルは不明です。

利用シーン

' }, }) Fan-out without dependencies Section titled “Fan-out without dependencies” For MapReduce-style parallelism, use AgentPool
// Blog Which workflows are worth a team of agents
← All use cases// use case Add multi-agent orchestration to a Vercel AI SDK app Keep the AI SDK for streaming and model calls
← All use cases// use case Mix any model in one agent team Use a strong model where it earns its cost and a cheap one everywhere else — in the same team, in one run
← All use cases// use case Run a local, private multi-agent team Keep the data on your machine: open-multi-agent runs against a local Ollama endpoint just like a cloud provider
← All use cases// use case Turn a goal into a task DAG — at runtime In most agent frameworks you draw the task graph by hand
0 latest release MIT license temodar-agent by xeloxa WordPress security analysis platform
02 the approach How open-multi-agent does it

機能と用途

' }, }) Fan-out without dependencies Section titled “Fan-out without dependencies” For MapReduce-style parallelism, use AgentPool// Blog Which workflows are worth a team of agents← All use cases// use case Add multi-agent orchestration to a Vercel AI SDK app Keep the AI SDK for streaming and model calls← All use cases// use case Mix any model in one agent team Use a strong model where it earns its cost and a cheap one everywhere else — in the same team, in one run← All use cases// use case Run a local, private multi-agent team Keep the data on your machine: open-multi-agent runs against a local Ollama endpoint just like a cloud provider← All use cases// use case Turn a goal into a task DAG — at runtime In most agent frameworks you draw the task graph by hand0 latest release MIT license temodar-agent by xeloxa WordPress security analysis platform02 the approach How open-multi-agent does it13: Route, Govern, Schedule, and Prove the Run Jul 24, 2026 · 2 min readReleaseOpen Multi-Agent v114: Repair the Plan, Keep the Record Aug 2, 2026 · 4 min readReleaseOpen Multi-Agent v1A coordinator agent decomposes it into a task DAG at runtime, runs the independent nodes in parallel, and synthesizes a typed resultA coordinator plus scoped reviewer agents, with custom tools and token-aware diff compression