Z.ai 的 ZCode 工作台、CopilotKit 的常驻 AI 同事、Perplexity 的 Firecracker 沙箱，加上 Helix 的本地数据本体库与 Equibles 的金融数据 MCP，分别在补 Agent 的壳层、执行环境与可信数据源。
五个项目占住 Agent 落地的三块缺口：能改的工作台、能隔离的执行环境、能追溯的数据源。开源部分在这里更像获客层，收入落在模型订阅、托管会话与数据订阅上。
定位Z.ai 的 AI 编程工作台，桌面端、浏览器与终端 Agent 共用一套客户端与运行时源码。
痛点编码 agent 的壳层各管一段，团队想改交互、接内网模型、留审计，只能等厂商排期。
付费GLM Coding Plan 在售，Lite $18、Pro $80、Max $168 每月，工作台是订阅的落地入口。
规模化凡用编码 agent 的团队都适用；差异化在模型价格，不在功能清单。
边际低 · 纯软件分发，增量成本主要是模型调用。
验证git clone 后 pnpm bootstrap（README 要求 Node 24.14.0、pnpm 10.33.2）。
定位CopilotKit 的常驻 AI 同事模板，每个 Dot 有自己的电脑，在网页、电话与 Slack 间连续干活。
痛点聊天机器人一关会话就失忆，跨渠道任务要人反复搬上下文与审批。
付费对话必须接 CopilotKit Intelligence，Developer 免费 1 席位，Pro、Team、Enterprise 逐级收费。
规模化想把 AI 同事接进客服与内部流程的公司都能套；模板交付，改造量可控。
边际中 · 会话、记忆与学习跑在托管服务，成本随线程与存储增长。
验证clone 后按 docs/SETUP.md 起本地 Docker 评估版，接一个 Slack 应用即可对话。
定位自托管的金融数据 MCP，64 个工具覆盖 SEC 文件、13F、内部人交易、国会交易、FRED 与行情。
痛点给 agent 喂财报要自建抓取、解析与实体对齐，各家口径还不一致。
付费免费 100 请求/天；Plus 解锁延迟行情，Pro 加实时价与预测；自托管版无账号无 key。
规模化投研、量化、财富管理共用一套口径；工具协议固定，换客户不用重写。
边际低 · 数据抓一次入库，多客户复用，新增客户只增查询。
验证docker compose up 起栈，worker 抓 EDGAR，再按 docs 里的 MCP 配置接入客户端。
定位Perplexity 开源的 agent 代码执行沙箱，Firecracker microVM 隔离，用 HTTP API 管模板、沙箱与命令会话。
痛点agent 生成的代码要隔离跑、要能暂停恢复，自建 Firecracker 调度是几周的工程。
付费平台团队自建，替代 E2B、Modal 的按秒计费；Perplexity 不卖这个产品，回报是省下的账单。
规模化凡跑 agent 生成代码的团队通用；带 E2B SDK 兼容层，迁移只改 endpoint。
边际中 · 每个沙箱一台 microVM，成本随并发线性增长。
验证按 docs/installation.md 在本地 Kind 集群部署，再跑 first-sandbox 示例。
定位本地优先的企业数据本体工作台，把 Postgres、Stripe、CRM、工单连成一张图，跑在自己机器上。
痛点问 agent「这个客户为什么流失」，数据散在七八个系统，口径和关联全靠人拼。
付费YC S25 团队 HelixDB 的落地样板，开源版免费自托管，云版与支持是收费方向。
规模化有多套 SaaS 的中小公司都适用；接新数据源是配置，不是开发。
边际中 · 图库与本地模型跑在客户机器上，首跑下载数 GB。
验证把 README 的安装提示词交给 Claude Code 或 Codex，跑完开 localhost:3001。
Equibles（daniel3303/Equibles）。五条里唯一把收费、免费额度与数据口径写清楚的：免费 100 请求/天，Plus 卖延迟行情，Pro 卖实时价与预测，自托管版还能直接塞进客户内网。交付是标准 MCP，换供应商只改一个 endpoint，抓一次数据能服务全部客户。
编码 agent 的竞争正从上层的「哪个 CLI 顺手」沉到三层底座：可改的工作台、可隔离的执行环境、可追溯的数据源。开源在这三层都退成获客层，收费点分别是模型订阅、托管会话与数据订阅，软件本身越来越难单独卖钱。