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Outil d'IA

agentOS Review

agentOS fournit un système d'exploitation léger pour l'exécution d'agents, facilitant l'orchestration, les systèmes de fichiers et diverses applications sans avoir besoin de sandboxes ou de VMs.

shipped 30 juil. 2026free
agentOS — product screenshot

Pourquoi c'est important

1Offre un niveau gratuit pour l'exécution et l'orchestration d'agents.
2Utilise WebAssembly pour des démarrages à froid quasi nuls (~4,8 ms p50) et une faible empreinte mémoire (~22 Mo par agent).
3Présenté comme une 'alternative de sandbox 254 fois moins chère' par rapport aux sandboxes traditionnelles basées sur des conteneurs.
4Prend en charge une conception polyglotte avec Rust, TypeScript et Python pour diverses charges de travail.

À propos de agentOS

Modèle économique
Open Source
Tarification à l’usage
$0.000000073 per execution-second
Financement
Bootstrapped
Plateformes
Linux
Public cible
Developers building agent-based applications

Exemples de coûts

  • • Cost per execution-second: ~$0.000000073
API DocsGitHubOpen Source

Spécifications

Documentation API

Voir la documentation →

GitHub

Voir le dépôt →

API disponible

Oui, API publique

overview

Qu'est-ce que agentOS ?

agentOS est un système d'exploitation d'agents IA développé par rivet-dev qui permet aux développeurs et aux équipes d'exécuter, d'orchestrer et de gérer des agents IA sans sandboxes, VMs ou SaaS. Il fournit un système d'exploitation léger pour l'exécution d'agents, facilitant l'orchestration, les systèmes de fichiers et diverses applications sans avoir besoin de sandboxes ou de VMs. Construit sur une architecture de type micro-noyau utilisant des « primitives iii » (Worker, Function, Trigger), agentOS vise à abstraire les défis complexes d'exécution pour les agents IA.

features

Fonctionnalités clés de agentOS

agentOS offre un ensemble complet de fonctionnalités conçues pour prendre en charge le développement, le déploiement et la gestion des agents IA. Son architecture est construite autour de primitives de base : Worker, Function et Trigger, permettant un environnement polyglotte pour divers langages de programmation.

  • OS léger pour l'exécution d'agents, éliminant le besoin de sandboxes ou de VMs.
  • Prise en charge de l'orchestration pour les systèmes multi-agents, y compris les flux de travail et la communication d'agent à agent.
  • Systèmes de fichiers compatibles POSIX pour que les agents interagissent avec leur environnement.
  • Performances JavaScript natives, ainsi que la prise en charge de Rust et Python.
  • Vérifications de type intégrées pour une fiabilité de code améliorée.
  • Architecture de système d'exploitation sécurisée avec des couches de sécurité robustes pour les agents IA autonomes.
  • Gestion de l'état persistant des agents pour les tâches de longue durée.
  • Capacités de planification pour les flux de travail des agents.
  • Intégration avec les processus backend existants.
  • Plus de 60 outils intégrés pour les opérations de fichiers, le web, le code et les données, avec l'intégration du marché SkillKit.

use cases

Qui devrait utiliser agentOS ?

agentOS est principalement conçu pour les développeurs et les équipes qui se concentrent sur la création et le déploiement d'agents IA, en particulier ceux qui nécessitent des environnements d'exécution isolés, légers et rentables. Il répond aux scénarios où les agents doivent effectuer des tâches complexes, interagir avec divers systèmes et fonctionner de manière autonome.

  • Développeurs et équipes qui construisent et déploient des agents IA, en particulier ceux qui développent localement avec Docker et déploient sur AWS.
  • Utilisateurs d'assistants de codage IA tels que Claude Code, Codex CLI et ChatGPT qui ont besoin d'environnements de codage isolés.
  • Organisations nécessitant des architectures de système d'exploitation sécurisées pour les agents IA autonomes avec des couches de sécurité robustes.
  • Équipes orchestrant des systèmes multi-agents, y compris des flux de travail, des sessions multijoueurs et la communication d'agent à agent.
  • Entreprises recherchant l'automatisation de l'IA pour les environnements de production, offrant des fonctionnalités telles que la gestion des ressources et l'automatisation des flux de travail.

how to use

Comment utiliser agentOS

Pour commencer avec agentOS, il faut configurer votre environnement de développement et utiliser son SDK pour définir et déployer des agents. La plateforme met l'accent sur une approche basée sur une bibliothèque, permettant aux agents de s'exécuter au sein de l'infrastructure backend existante.

  • 1Installez le SDK agentOS (iii-sdk) dans votre environnement de développement.
  • 2Définissez les Workers comme des binaires Rust qui se connectent au iii-engine via WebSocket.
  • 3Enregistrez les Functions (gestionnaires nommés) au sein des Workers, représentant des capacités d'agent spécifiques comme agent::chat ou memory::search.
  • 4Lie les Functions à des sources d'événements en utilisant des Triggers (par exemple, POST /v1/chat à agent::chat).
  • 5Développez la logique de l'agent en utilisant Rust, TypeScript ou Python, en tirant parti de l'architecture polyglotte.
  • 6Déployez les agents sur votre infrastructure backend existante, en bénéficiant de l'exécution basée sur WebAssembly.

pricing

Tarification et plans agentOS

agentOS fonctionne sur un modèle commercial open source, offrant un niveau gratuit pour ses fonctionnalités de base. La tarification de l'utilisation est basée sur les secondes d'exécution, offrant une solution rentable pour les opérations d'agents.

  • Gratuit : Inclut les capacités d'exécution, d'orchestration et de système de fichiers des agents de base.
  • Tarification de l'utilisation : 0,000000073 $ par seconde d'exécution.

Pros

  • +Provides a lightweight operating system for agents, eliminating the need for sandboxes or VMs.
  • +Offers a cost-effective solution with a free tier and low usage-based pricing ($0.000000073 per execution-second).
  • +Enables agents to self-evolve by writing, testing, and improving their own code at runtime.
  • +Includes built-in orchestration for multi-agent systems, workflows, and agent-to-agent communication.
  • +Supports POSIX-compatible filesystems and native JavaScript performance.
  • +Open-source business model fosters transparency and community contributions.

Cons

  • −Data retention is limited to 30 days after account deletion, which may be a concern for some users.
  • −Primarily focused on the execution environment, requiring integration with other tools for higher-level agent logic and data management.
  • −The concept of 'Agent OS' can be confused with other products or general architectural concepts, requiring clarification.
  • −While supporting various integrations, the depth of integration with specific enterprise systems may vary.
  • −The platform's primary target audience is developers, potentially requiring a steeper learning curve for non-technical users.

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agentOS vs Concurrents

agentOS se différencie des autres frameworks d'agents IA en offrant une architecture minimaliste, de type micro-noyau, axée sur l'exécution efficace des agents sans la surcharge des sandboxes ou VMs traditionnelles. Il met l'accent sur une solution d'exécution de niveau inférieur par rapport aux frameworks qui introduisent des abstractions de niveau supérieur.

1
LangChainOn Stork

LangChain is a framework for developing applications powered by language models, offering modules for chaining components, agents, and retrieval augmented generation.

While LangChain provides robust tools for building and orchestrating agents, it focuses more on the logical flow and integration of LLMs rather than providing a lightweight 'operating system' for agent execution like agentOS. You'd manage the underlying execution environment yourself.

2
LlamaIndex (formerly GPT Index)On Stork

LlamaIndex provides a data framework for LLM applications, focusing on ingesting, structuring, and accessing private or domain-specific data to augment LLMs.

LlamaIndex excels at data management for LLM agents, which is a component of agent development, but it doesn't offer the 'operating system' or lightweight execution environment for agents that agentOS provides. You would typically use it alongside an agent orchestration framework.

3
AutoGenOn Stork

AutoGen enables the development of LLM applications using multiple agents that can converse with each other to solve tasks.

AutoGen provides a multi-agent conversation framework, which is a higher-level abstraction for agent interaction compared to agentOS's focus on the underlying execution environment. While it handles orchestration of agent communication, it doesn't offer the same 'OS-like' features for managing agent processes and filesystems directly.

4
CrewAIOn Stork

CrewAI is a framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents to collaborate and perform complex tasks.

CrewAI focuses on defining roles, tasks, and processes for collaborative AI agents, providing a structured way to build multi-agent systems. It offers a higher-level abstraction for agent collaboration than agentOS, which is more concerned with the foundational execution and environment management for individual agents.

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