OMAR: TUI de código abierto para gestionar jerárquicamente cientos de agentes de codificación de IA

OMAR (Open Multi-Agent Runtime) es una interfaz de usuario de terminal (TUI) para orquestar grandes cantidades de agentes de codificación de IA en paralelo. Creado por Karim y Shaokai después de quedar impresionados por la capacidad de Claude Code para solucionar problemas de CI durante la noche, lo construyeron para reemplazar la molestia de hacer Ctrl+Tab a través de múltiples ventanas de Claude Code. El proyecto es de código abierto y está disponible en omar.tech.
Características principales
- Jerarquías profundas: Agentes gestionando agentes, como una empresa. Crea organizaciones paralelas de profundidad arbitraria.
- Backends heterogéneos: Permite que Claude, Codex, Cursor y Opencode colaboren como equipo. Combina y empareja el mejor modelo para cada tarea.
- Control total: Habla y controla cualquier subagente. Navega por las jerarquías con las teclas de flecha y adjunta mediante ventanas emergentes.
- Ciclos de vida flexibles: Agentes de larga duración o efímeros, estado persistente entre sesiones con instantáneas de memoria.
- Mensajería e integraciones: Conecta agentes a canales de Slack.
- Construido sobre tmux: Soporta todos los comandos y atajos de teclado de tmux. Altamente personalizable.
Inicio rápido
Una línea (macOS/Linux):
$ curl -fsSL https://omar.tech/install.sh | sh
Homebrew:
$ brew install lsk567/omar/omar
Desde el código fuente (requiere Rust 1.70+ y GNU Make):
$ git clone https://github.com/lsk567/omar.git
$ cd omar && make install
Requisitos previos
tmux 3.0+ y al menos un backend de agente: Claude Code, Codex CLI, Opencode o Cursor CLI.
Uso
- Iniciar:
$ omar - Copia un prompt en la ventana de tu Asistente Ejecutivo. Los agentes se generarán y organizarán jerárquicamente.
La idea es pasar de terminales de un solo agente a un enjambre que refleje estructuras organizativas: un Asistente Ejecutivo delega a equipos, que delegan a subagentes. Todo controlable desde una sola TUI.
📖 Read the full source: HN AI Agents
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