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Ferramenta de IA

Revisão do agentOS

agentOS oferece um sistema operacional leve para a execução de agentes, facilitando a orquestração, sistemas de arquivos e várias aplicações sem a necessidade de sandboxes ou VMs.

shipped 30 de jul. de 2026free
agentOS — product screenshot

Por que importa

1Oferece um plano gratuito para execução e orquestração de agentes.
2Utiliza WebAssembly para inicializações a frio quase nulas (~4.8ms p50) e um baixo consumo de memória (~22MB por agente).
3Anunciado como uma 'alternativa de sandbox 254x mais barata' em comparação com sandboxes tradicionais baseados em contêineres.
4Suporta um design poliglota com Rust, TypeScript e Python para diversas cargas de trabalho.

Sobre o agentOS

Modelo de negócio
Open Source
Preço por uso
$0.000000073 per execution-second
Financiamento
Bootstrapped
Plataformas
Linux
Público-alvo
Developers building agent-based applications

Exemplos de custo

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

Especificações

Documentação API

Ver documentação →

GitHub

Ver repositório →

API disponível

Sim, API pública

overview

O que é agentOS?

agentOS é um sistema operacional de agente de IA desenvolvido pela rivet-dev que permite que desenvolvedores e equipes executem, orquestrem e gerenciem agentes de IA sem sandboxes, VMs ou SaaS. Ele fornece um sistema operacional leve para a execução de agentes, facilitando a orquestração, sistemas de arquivos e várias aplicações sem a necessidade de sandboxes ou VMs. Construído em uma arquitetura semelhante a um microssistema operacional usando "iii primitives" (Worker, Function, Trigger), o agentOS visa abstrair desafios complexos de tempo de execução para agentes de IA.

features

Principais Recursos do agentOS

agentOS oferece um conjunto abrangente de recursos projetados para suportar o desenvolvimento, implantação e gerenciamento de agentes de IA. Sua arquitetura é construída em torno de primitivas centrais: Worker, Function e Trigger, permitindo um ambiente poliglota para várias linguagens de programação.

  • Sistema operacional leve para execução de agentes, eliminando a necessidade de sandboxes ou VMs.
  • Suporte à orquestração para sistemas multiagente, incluindo fluxos de trabalho e comunicação agente-para-agente.
  • Sistemas de arquivos compatíveis com POSIX para agentes interagirem com seu ambiente.
  • Desempenho nativo de JavaScript, juntamente com suporte a Rust e Python.
  • Verificações de tipo integradas para maior confiabilidade do código.
  • Arquitetura de sistema operacional segura com camadas de segurança robustas para agentes de IA autônomos.
  • Gerenciamento de estado persistente do agente para tarefas de longa duração.
  • Recursos de agendamento para fluxos de trabalho de agentes.
  • Integração com processos de backend existentes.
  • Mais de 60 ferramentas integradas para operações de arquivo, web, código e dados, com integração ao marketplace SkillKit.

use cases

Quem Deve Usar o agentOS?

agentOS é projetado principalmente para desenvolvedores e equipes focadas na construção e implantação de agentes de IA, particularmente aqueles que exigem ambientes de execução isolados, leves e econômicos. Ele atende a cenários onde os agentes precisam realizar tarefas complexas, interagir com vários sistemas e operar autonomamente.

  • Desenvolvedores e equipes que constroem e implantam agentes de IA, especialmente aqueles que desenvolvem localmente com Docker e implantam na AWS.
  • Usuários de assistentes de codificação de IA, como Claude Code, Codex CLI e ChatGPT, que precisam de ambientes de codificação isolados.
  • Organizações que exigem arquiteturas de sistema operacional seguras para agentes de IA autônomos com camadas de segurança robustas.
  • Equipes que orquestram sistemas multiagente, incluindo fluxos de trabalho, sessões multiplayer e comunicação agente-para-agente.
  • Empresas que buscam automação de IA para ambientes de produção, oferecendo recursos como gerenciamento de recursos e automação de fluxo de trabalho.

how to use

Como Usar o agentOS

Começar com o agentOS envolve configurar seu ambiente de desenvolvimento e utilizar seu SDK para definir e implantar agentes. A plataforma enfatiza uma abordagem baseada em biblioteca, permitindo que os agentes sejam executados dentro da infraestrutura de backend existente.

  • 1Instale o SDK do agentOS (iii-sdk) em seu ambiente de desenvolvimento.
  • 2Defina Workers como binários Rust que se conectam ao iii-engine via WebSocket.
  • 3Registre Functions (manipuladores nomeados) dentro dos Workers, representando capacidades específicas do agente como agent::chat ou memory::search.
  • 4Vincule Functions a fontes de eventos usando Triggers (por exemplo, POST /v1/chat para agent::chat).
  • 5Desenvolva a lógica do agente usando Rust, TypeScript ou Python, aproveitando a arquitetura poliglota.
  • 6Implante agentes em sua infraestrutura de backend existente, beneficiando-se da execução baseada em WebAssembly.

pricing

Preços e Planos do agentOS

agentOS opera em um modelo de negócios de código aberto, oferecendo um plano gratuito para suas funcionalidades principais. O preço de uso é baseado em segundos de execução, fornecendo uma solução econômica para operações de agentes.

  • Gratuito: Inclui execução de agente principal, orquestração e recursos de sistema de arquivos.
  • Preço de Uso: $0.000000073 por segundo de execução.

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 Concorrentes

agentOS se diferencia de outros frameworks de agentes de IA ao oferecer uma arquitetura minimalista, semelhante a um microssistema operacional, focada na execução eficiente de agentes sem a sobrecarga de sandboxes ou VMs tradicionais. Ele enfatiza uma solução de tempo de execução de nível inferior em comparação com frameworks que introduzem abstrações de nível superior.

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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