Monsters vs Eigent
Eigent e Monsters mettono entrambi una squadra di agenti AI sul tuo desktop. Eigent è costruito su CAMEL-AI, si definisce l’app «Cowork» open source e fa lavorare in parallelo una Workforce di agenti specializzati. È arrivato alla versione 1.0, ha circa 15.600 stelle su GitHub e offre anche una versione cloud ospitata. Monsters è un’alpha più piccola che resta sul tuo computer e aggiunge un vault Markdown, tetti di spesa e un solo interruttore di emergenza per tutto.
Uno accanto all’altro
| Tema | Monsters | Eigent |
|---|---|---|
| Cos’è | Un’app desktop con un orchestratore (Titan) e una squadra di agenti con un nome, ciascuno con la sua chat, il suo terminale, i suoi permessi e la sua catena di modelli. | Un’app desktop «Cowork» open source: una Workforce di agenti specializzati che lavorano in parallelo, oppure un solo agente per compiti mirati. |
| Licenza | Apache-2.0. | Apache-2.0. |
| Maturità | Alpha (0.1.0-alpha.20, 21 ottobre 2026). Pubblico dal 20 ottobre 2026. Progetto giovane, community piccola. | Versione 1.0.6 (16 ottobre 2026). Repository dal luglio 2025. Circa 15.600 stelle su GitHub. |
| Sistemi | Linux (AppImage, .deb), macOS (Apple silicon e Intel, firmato e notarizzato), Windows (installer, non ancora firmato con un certificato pubblico). | Build per macOS (Apple silicon e Intel), Windows e Linux (AppImage). |
| Fatto con | TypeScript: un core Node.js 24 e un’app Electron. | Electron e React per l’app, Python (FastAPI) per il back end, CAMEL per gli agenti. |
| Modelli e provider | OpenRouter (modelli gratuiti per iniziare), Anthropic, OpenAI, Google, Mistral e Groq con le tue chiavi. Una catena di modelli con riserva per ogni agente. | Indipendente dal modello: provider cloud, gateway aziendali o inferenza locale, con le tue chiavi. |
| Modelli locali | Sì: Ollama e LM Studio. | Sì: vLLM, Ollama e LM Studio sono elencati per l’installazione locale. |
| Abbonamenti Claude e ChatGPT | Sì: Claude tramite Claude Code, ChatGPT e Codex con l’accesso con ChatGPT. | Non documentato nelle pagine che abbiamo letto. |
| Più agenti | Sì. L’orchestratore delega agli agenti, anche in parallelo. Progetti e automazioni intere arrivano come bozze che confermi tu. | Sì, è la funzione principale: una Workforce di agenti che si dividono un compito e lavorano in parallelo, più una modalità a singolo agente. |
| MCP | Client MCP (stdio e HTTP) con una galleria di servizi. `monsters mcp` serve anche le tue note a Claude Desktop, Codex o Cursor. | Integrazione MCP, skill e strumenti integrati per browser e terminale. |
| Note e memoria | Un vault Markdown compatibile con Obsidian sotto git: ogni modifica di un agente è un commit che puoi annullare. Ricerca per parole (anche per significato se compili dal sorgente). | In modalità locale utenti, impostazioni dei provider e degli strumenti e cronologia delle chat stanno in un database locale. Nessun vault Markdown documentato. |
| Permessi predefiniti | Terminale e file restano spenti finché non li concedi, agente per agente. | Quattro profili di permessi, scelti dalla chat: Sola lettura (Read only), Chiedi prima (Ask me first), Approva per me (Approve for me) e Accesso completo (Full access). Una modifica vale per i nuovi compiti. La policy di sicurezza di Eigent dice che non è una sandbox del sistema operativo. |
| Interruttore di emergenza | Sì. Una leva (l’app, /stop su Telegram, `monsters kill`) interrompe ogni lavoro e termina i processi figli. Un programma che si stacca di proposito non viene fermato. | Controlli per compito: fermare una sessione, e Stop task o Force stop dalla pagina di controllo remoto. Nessun interruttore globale documentato. |
| Tetti di spesa | Tetti giornalieri e mensili, anche per progetto, per i modelli con un prezzo noto. | Non documentato nelle pagine che abbiamo letto. I piani ospitati usano crediti. |
| Cronologia e controllo | Ogni azione finisce in un registro locale. Non è a prova di manomissione per un processo che può scrivere nei tuoi file. | Cronologia delle chat conservata in locale, in modalità locale. |
| Uso a distanza | Bot di Telegram (anche uno per agente, nei gruppi), la chat da terminale via SSH e l’app desktop come client SSH di un altro computer. | Una pagina di controllo remoto per una sessione desktop in corso: invii messaggi, rispondi alle domande dell’agente, fermi il compito. Le sessioni si possono prorogare o revocare. |
| Lavori programmati | Automazioni programmate, proposte come bozze che confermi tu. | Sì: flussi ricorrenti programmati. |
| Dove vanno i dati | Note, registro e impostazioni restano sul tuo disco. I prompt vanno al provider che scegli (da nessuna parte con Ollama o LM Studio). Nessun account cloud, nessuna statistica d’uso. | L’installazione locale consigliata fa girare un back end sulla tua macchina e tiene lì i dati. L’avvio rapido passa dal cloud di Eigent e richiede un account. Esistono piani ospitati Plus, Pro ed Enterprise. |
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Dove Eigent è avanti
- Maturità e community. Eigent è alla versione 1.0 con circa 15.600 stelle su GitHub. Monsters è un’alpha giovane, con una community piccola.
- La Workforce in parallelo. Dividere un compito fra agenti specializzati è l’idea centrale di Eigent, sulla ricerca di CAMEL-AI, con una modalità a singolo agente per i compiti semplici.
- Strumenti integrati per browser e terminale, pensati per il lavoro quotidiano al computer, come mettere in ordine i file o produrre report.
- Una strada in più. Piani ospitati per chi non vuole far girare niente e un’offerta Enterprise con SSO e controllo degli accessi.
Dove Monsters è diverso
- Più leggero da far girare in locale. Monsters è un’app desktop con un core locale. L’installazione locale consigliata di Eigent richiede Docker Desktop, Python 3.12 e Node.js per back end e database, e il suo avvio rapido passa dal cloud di Eigent.
- Note che puoi leggere e annullare: un vault Markdown sotto git, dove ogni modifica di un agente è un commit che puoi ripristinare. In Eigent non ne abbiamo trovato un equivalente.
- Tetti di spesa. I tetti giornalieri e mensili valgono per progetto, per i modelli con un prezzo noto. Per Eigent, i cui piani ospitati usano crediti, non li abbiamo trovati descritti.
- Gli abbonamenti che già paghi (Claude tramite Claude Code, ChatGPT e Codex) e l’uso a distanza da Telegram o via SSH.
Scegli Eigent se
- Vuoi un prodotto arrivato alla 1.0 e una community più grande.
- Vuoi agenti che navigano e usano il desktop in parallelo, con strumenti già pronti.
- Più avanti potresti volere una versione ospitata o un piano aziendale.
Scegli Monsters se
- Vuoi tutto sul tuo computer, senza Docker, senza un server di database e senza un account Monsters.
- Vuoi note Markdown da aprire con Obsidian e da poter annullare.
- Vuoi permessi spenti di base, un solo interruttore di emergenza e tetti di spesa fin dall’inizio.
- Vuoi usare il tuo abbonamento Claude o ChatGPT, o guidare gli agenti da Telegram o via SSH.
- Accetti un’alpha con una community molto piccola.
Domande
Monsters è un’alternativa open source a Eigent?
Per alcuni usi sì. Sono entrambe app desktop Apache-2.0 con una squadra di agenti AI e supporto MCP. Eigent è più maturo e punta al lavoro parallelo sul desktop con un’opzione ospitata; Monsters è un’alpha che resta sul tuo computer e si concentra su vault di note, tetti di spesa e un solo interruttore di emergenza per tutto.
Eigent funziona del tutto offline?
Eigent documenta un’installazione locale che tiene sulla tua macchina utenti, impostazioni dei provider e cronologia delle chat, e dice che un setup del tutto offline è possibile con soli modelli locali e server MCP locali. Il suo avvio rapido si collega al cloud di Eigent e richiede un account. Monsters gira in locale fin dal primo avvio, senza un account Monsters. Per partire gli serve un modello (Claude, ChatGPT o una chiave OpenRouter); dopo la configurazione puoi passare a Ollama o LM Studio e funzionare anche offline.
Fonti
Lette il 22 ottobre 2026. Numeri come stelle e versioni sono quelli visibili allora. Per le funzioni segnate «non documentato» non abbiamo trovato nulla nelle pagine elencate qui.