AgentGrid.io 每月有 1,745 次造訪,月增率 -67.2%,定價模式為免費增值。OpenBot 每月有 145,308 次造訪,成長率 +2,617.1%,定價模式為 Freemium, Free, Contact for Pricing。
| 面向/指標 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 官方網域 | agentgrid.io | openbot.run |
| 定價模式 | 免費增值 | Freemium, Free, Contact for Pricing |
| 每月造訪次數 | 1745 (1,745) | 14.53萬 (145,308) |
| 月流量變化量 | -3576 (-67.2%) | +14萬 (+2,617.1%) |
| 主要市場與市佔 | 🇩🇪 德國 (61.6%) | 🇧🇷 巴西 (41.1%) |
| 每月直接造訪 | 601 | 6.28萬 |
| 使用者評分 | 4.2 | 4.4 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |

人類與 AI 代理協作處理同一份即時產物的共享雲端硬碟
文件、報告、投影片、應用程式與設計都以單一真實來源存在,人與代理就地編輯,無須追逐重複副本。
透過限定且可撤銷的權限,接入 Claude、ChatGPT、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes 或你自己的自主代理。
依代理、依資料夾設定讀取、寫入、修改與發布權限——而非僅依團隊劃分,且代理身分明確。
每份產物都像程式碼一樣版本化,每次修訂都有歷史紀錄,差異清晰可見,任何變更都能還原。

在你自己的電腦上執行一支 AI 代理團隊
每個代理都有自己的角色、指令與工作區,可以互相傳訊、交接任務、共用檔案並複核彼此的輸出。
讓 Codex、Claude Code、Gemini、Grok、OpenCode、Cursor 和 Cline 執行在你已付費的訂閱上,也可接入 ACP 代理、OpenAI 相容端點、Ollama 或 LM Studio。
把代理、模型與人工審核步驟組合成可重複使用的工作流,並可隨流程變化隨時調整。
工作區、對話、檔案與瀏覽器資料都保留在執行 OpenBot 的電腦上,而不是廠商的伺服器上。

Delivers a terminal-first coding agent optimized for local open-weight models, but lacks a graphical multi-agent management dashboard.
Delivers a terminal-first coding agent optimized for local open-weight models, but lacks a graphical multi-agent management dashboard.

免費 / 開源Executes model instructions directly inside local terminal sandboxes, but lacks a dedicated collaborative team management interface.
免費 / 開源Executes model instructions directly inside local terminal sandboxes, but lacks a dedicated collaborative team management interface.
免費 / 開源透過 Git 工作樹平行執行多個 CLI 編碼代理程式,但專注於基於終端機的編碼工作流程。

免費 / 開源統籌開源桌面 AI 工作團隊來處理瀏覽器與終端機任務,但缺乏預先設定的團隊協作範本。
為 AI 編碼代理打造的多人協作控制平面

Moxt is an AI-native collaboration workspace where human teammates and AI agents share the same documents, databases and context, so multi-step work can run unattended for days instead of minutes. It combines agent workflows, an agent progress board, mini internal apps and a shared memory layer, and is billed by AI usage rather than per seat.
Moxt is an AI-native collaboration workspace where human teammates and AI agents share the same documents, databases and context, so multi-step work can run unattended for days instead of minutes. It combines agent workflows, an agent progress board, mini internal apps and a shared memory layer, and is billed by AI usage rather than per seat.