AgentFleet is an open-source AI workspace where multiple specialized AI agents collaborate visually in a pixel-art office. Unlike single-agent tools, it orchestrates a team of agents that debate, plan, and execute together.

How is AgentFleet different from Cursor or Claude Code?

Single-agent tools give you one assistant. AgentFleet gives you an entire team: researchers, planners, and executors collaborating in real time. Agents discuss disagreements among themselves before escalating to the user.

What LLM models does AgentFleet support?

AgentFleet supports 10+ LLM providers through LiteLLM, including OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, and local models. Different agents can use different models simultaneously.

Is AgentFleet free and open source?

Yes, AgentFleet is fully open source under the MIT license. You can self-host it, modify it, and use it for commercial projects at no cost.

AgentFleet // 可視化 AI 協働

あなたの AI チーム、もう一人じゃない

AgentFleet は複数の AI Agent がそれぞれ役割を持ち、協力し、可視化して実行します。重要な判断はあなたが、それ以外はチームに任せましょう。

⭐59Stars on GitHub

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ライブオフィスビューピクセルワークスペース // 稼働中

Animated demo of the AgentFleet workspace.

可視化 AI チーム

実際の稼働画面 · コンセプト画像ではありません

GitHub Stars59
MIT オープンソース
10+ LLM 対応
4 言語対応

コア機能

あなたのAIチーム、配置完了。さあ始めましょう

🤝 円卓会議

Agent は孤軍奮闘しません。会議し、議論し、合意に達します。

👁️ ピクセル中継

オフィスを開いて、各 Agent がデスクでリアルタイムに働く様子を見ましょう。

🔧 ノーコード設定

担当変更？モデル変更？スキル追加？ドラッグ＆クリックだけ。

Pro Preview

See it in action

Scene Selector with 6 pre-built templates

Screenshots from AgentFleet Pro. Lite edition includes the core pixel office and agent chat.

差別化

他社はアシスタント1人、私たちはオフィスごと提供します

Cursor は優秀なプログラマー、Claude Code は何でもこなすフルスタック——でもどんなに優秀でも一人です。AgentFleet はチームをまるごと提供します：調査、企画、実行を担当する Agent たちがピクセルアートのオフィスでリアルタイムに協働し、あなたは全体を見渡すボスです。

	単一 Agent ツール（Cursor / Claude Code）	AgentFleet
Agent 数	1 体	マルチ Agent チーム
実行の可視性	ターミナルのブラックボックス	ピクセルオフィスで可視化
意見が分かれた時	すぐにユーザーへ確認	まず Agent 同士で議論
モデルの柔軟性	単一モデル固定	複数モデル混用（10+）
設定方法	Prompt ファイルを編集	可視化設定パネル

ユースケース

どの業界でも、自分だけのAIオフィスを構築できます。

コンテンツ制作者

企画、執筆、公開スケジュール管理が複数ツールに分散。

1 つのオフィスで公開フロー全体を連結。

インディー開発者

AI コーディング補助が頻繁に判断を求めてくる。

Agent チームが先に議論し、重要ポイントだけエスカレーション。

株式トレーダー

監視、ニュース確認、計画、振り返りが毎日反復。

役割別 Agent が日次ルーチンを自動実行。

EC 運営

商品選定、広告、CS、リピート施策が分断。

協働画面を 1 つに統合して運用リズムを揃える。

オンライン教育

授業準備、質問対応、採点、学習分析が孤立。

AI 教務チームが連携して実行。

カスタマーサポート

複数チャネル対応、FAQ、有人エスカレーションが複雑。

Agent が段階対応し、難件のみ人に引き継ぐ。

Signals Desk

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