The first agent to natively ship tools that accelerate development and bring value to devs and companies every day. Designed to accelerate every stage of a project: it doesn't just focus on understanding the codebase, writing and testing code — it's also flexible for organizations, with the ability for every company to modify it to fit their needs.

• Any model — Anthropic, Google Vertex, or open-source models like Qwen Coder, Llama, and DeepSeek via LM Studio, Ollama, or any OpenAI-compatible endpoint
• Vision Mode — free-code is the first agent with augmented reality: it can understand what you say and respond back. It can help you understand your surroundings — for example, taking screenshots of what you're looking at and giving you solutions or advice, something no other agent is capable of today.
• Code graph — as you already know, context is everything. With native code-graph, free-code can generate code graphs of the project and understand it far better, in less time and spending fewer tokens. This takes the agent to the next level.
• Agent browser — navigates the web natively over CDP: browsing, searching, and fetching whatever the task needs
• Subagents — parallel agent sessions, each with its own context and tools, working on independent subtasks
• Local RAG — today an agent needs more information in a secure and reliable way; with its local RAG, free-code can manage private knowledge bases, letting the agent extend its knowledge without retraining a model.
• Skills & MCP — reusable behaviors, slash commands, and any MCP server plugged in as new tools
• Webhooks — free-code is the first open-source agent able to receive external events as webhooks, something unthinkable not long ago.

AWB gives Claude (I'm working on adding Cursor, Codex, and Copilot) an inbound door: an external event — a GitHub push, a CI failure, a Flowise flow, a plain curl — wakes the agent, with no polling and no need for the agent to be running beforehand. All of it secure: nobody can trigger it without your secret.

• HTTP-triggered — one POST spawns the agent headless, as a fresh session or resuming a previous conversation
• Secure by default — nothing is exposed unless you decide to; every hook gets its own secret, without it the webhook won't fire
• Configurable per hook — --workdir, --prompt-template, --permission-mode, --trigger/--queue, --consumer, --visible: each endpoint defines how its agent runs
• Event protocol — events fire the agent the moment they arrive, or persist in SQLite as a queue for later consumption

The first working piece of the AgentMesh vision: operators publish AI agents running on their own machines, and anyone can send them tasks from a web UI. The hub never runs agents itself — it routes jobs and collects results, turning idle agent capacity into a shareable service.

• Complete task loop — submit → run → result, with agents spawned headless in sandboxed workdirs
• Session chaining — jobs can resume previous Claude sessions, so conversations continue across tasks
• Remote access — shareable through a cloudflared tunnel, with per-user API keys that expire, rate-limit, and cap usage
• Zero dependencies — a single-process Node hub: no build step, nothing to install

Turns your Flowise chatflows into tools any MCP-compatible agent can call: design a pipeline in Flowise's no-code UI and it immediately becomes an agent capability — no glue code in between.

• Auto-discovery — queries the Flowise API and registers each chatflow as a named MCP tool
• Typed inputs — every tool gets its own input schema, so agents call flows like native actions
• Drop-in — a standard MCP server; works with any agent framework that speaks MCP

The Target Project creates one dedicated agent per workflow: its steps run strictly in order, always resuming the same session, so the whole workflow reads as a single conversation that advances step by step — with each step able to judge its own result, wait for a human review, or retry on a timeout before moving on.

• Chained sessions — every step resumes the previous session (Claude Code or free-code), so the whole workflow is one continuous conversation from start to finish
• Templates — save a reusable, ordered step list (with criteria, retries, retry intervals and manual-review flags) to seed new workflows or append to existing ones
• Waiting status & human review — flag a step for manual review; once its work is accepted it holds as waiting and pauses the whole workflow until you press Continue
• Judge-driven retries with intervals — steps with an acceptance criterion self-evaluate, and are retried with feedback and a configurable interval until they pass or the retry budget runs out
• Settings & notifications — turn on Slack DMs so the hub pings you when a step starts waiting and when a workflow finishes
• Redesigned conversation panel — a context-window meter, turn and token totals, and an Open-conversation button that resumes the session in a terminal

Es el primer agente en incorporar en forma nativa herramientas que aceleran el desarrollo y dan valor al dev y la empresa en el día a día. Diseñado para acelerar cada etapa de un proyecto: no solo se centra en entender el código base, escribir y probar código, sino en ser flexible para las organizaciones y con la capacidad de que cada empresa pueda modificarlo según sus necesidades.

• Cualquier modelo — Anthropic, Google Vertex, o modelos de código abierto como Qwen Coder, Llama y DeepSeek a través de LM Studio, Ollama, o cualquier endpoint compatible con OpenAI
• Vision Mode — free-code es el primer agente con realidad aumentada, puede entender lo que hablas y también responderte. Puede ayudarte a entender tu entorno, por ejemplo haciendo capturas de pantalla de lo que estás viendo y darte soluciones o consejos, algo que hoy en día ningún agente es capaz de hacer.
• Code graph — como ya sabes el contexto es lo más importante. Con code-graph nativo free-code puede generar grafos de código del proyecto y entenderlo mucho mejor, en menos tiempo y gastando menos tokens. Esto lleva al agente al próximo nivel.
• Agent browser — navega la web de forma nativa sobre CDP: navegar, buscar y obtener lo que la tarea necesite
• Subagents — sesiones de agentes en paralelo, cada una con su propio contexto y herramientas, trabajando en subtareas independientes
• Local RAG — hoy en día el agente necesita más información en forma segura y fiable, con su RAG local free-code puede gestionar bases de conocimientos propias permitiendo al agente extender su conocimiento sin necesidad de reentrenar un modelo.
• Skills & MCP — comportamientos reutilizables, comandos slash, y cualquier servidor MCP conectado como nuevas herramientas
• Webhooks — free-code es el primer agente open-source en poder recibir eventos externos en forma de webhooks, algo impensado hace tiempo atrás.

AWB le da a Claude (estoy trabajando para agregar Cursor, Codex y Copilot) una puerta de entrada: un evento externo — un push de GitHub, un fallo de CI, un flujo de Flowise, un curl simple — despierta al agente, sin polling y sin necesidad de que el agente esté corriendo de antemano. Todo de forma segura: nadie puede dispararlo sin tu secreto.

• Activado por HTTP — un solo POST lanza al agente en modo headless, como una sesión nueva o retomando una conversación anterior
• Seguro por defecto — nada queda expuesto a menos que tú lo decidas; cada hook tiene su propio secreto, sin él el webhook no se dispara
• Configurable por hook — --workdir, --prompt-template, --permission-mode, --trigger/--queue, --consumer, --visible: cada endpoint define cómo se ejecuta su agente
• Protocolo de eventos — los eventos disparan al agente en el momento en que llegan, o se persisten en SQLite como una cola para consumo posterior

La primera pieza funcional de la visión de AgentMesh: los operadores publican agentes de IA que corren en sus propias máquinas, y cualquiera puede enviarles tareas desde una interfaz web. El hub nunca ejecuta agentes por sí mismo — enruta trabajos y recopila resultados, convirtiendo la capacidad ociosa de agentes en un servicio compartible.

• Ciclo de tareas completo — enviar → ejecutar → resultado, con agentes lanzados en modo headless en workdirs aislados
• Encadenamiento de sesiones — los trabajos pueden retomar sesiones anteriores de Claude, así las conversaciones continúan a través de las tareas
• Acceso remoto — compartible mediante un túnel de cloudflared, con claves de API por usuario que expiran, limitan la tasa y acotan el uso
• Cero dependencias — un hub de Node de un solo proceso: sin paso de compilación, nada que instalar

Convierte tus chatflows de Flowise en herramientas que cualquier agente compatible con MCP puede invocar: diseña un pipeline en la interfaz no-code de Flowise y se convierte de inmediato en una capacidad del agente — sin código de conexión de por medio.

• Autodescubrimiento — consulta la API de Flowise y registra cada chatflow como una herramienta MCP con nombre
• Entradas tipadas — cada herramienta obtiene su propio esquema de entrada, así los agentes invocan los flujos como acciones nativas
• Listo para usar — un servidor MCP estándar; funciona con cualquier framework de agentes que hable MCP

The Target Project crea un agente dedicado por flujo de trabajo: sus pasos se ejecutan estrictamente en orden, retomando siempre la misma sesión, de modo que todo el flujo se lee como una única conversación que avanza paso a paso — con cada paso capaz de evaluar su propio resultado, esperar a una revisión humana o reintentar tras un timeout antes de continuar.

• Sesiones encadenadas — cada paso retoma la sesión anterior (Claude Code o free-code), así que todo el flujo es una única conversación continua de principio a fin
• Plantillas — guarda una lista de pasos ordenada y reutilizable (con criterios, reintentos, intervalos y banderas de revisión manual) para sembrar flujos nuevos o agregar a existentes
• Estado waiting y revisión humana — marca un paso para revisión manual; cuando su trabajo es aceptado queda en waiting y pausa todo el flujo hasta que presiones Continue
• Reintentos guiados por juez con intervalos — los pasos con un criterio de aceptación se autoevalúan, y se reintentan con retroalimentación y un intervalo configurable hasta que pasan o se agota el presupuesto de reintentos
• Ajustes y notificaciones — activa los mensajes directos de Slack para que el hub te avise cuando un paso entra en waiting y cuando un flujo termina
• Panel de conversación rediseñado — un medidor de ventana de contexto, totales de turnos y tokens, y un botón Open conversation que retoma la sesión en una terminal