Ja. agentos läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 3 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic agentos getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit fa3ec4a47f85. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von agentos gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,14 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.

Wie lange dauert die Installation von agentos?

3 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.

Braucht agentos eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von agentos schief?

Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.

Wo ist der Nachweis für agentos?

Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/agentos

agentos

TypeScript AI agent framework: kognitives Gedächtnis, dynamische Persönlichkeiten, emergentes Verhalten und selbstbauende Designs

LäuftQuelle: GitHub HomepageTypeScriptApache-2.0Commit fa3ec4a47f85

TypeScript, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent framework, agent memory, agentic ai, ai agent framework, ai agents, autonomous agents, cognitive memory und emergent behavior.

agentos läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 3 Minuten installiert und ist auf 5 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

AgentOS 0.10.19 builds from source with pnpm install, TypeScript compiles to dist/, and 2100+ vitest tests pass across config, memory, API, runtime, orchestration, RAG, e2e, and cognition modules on Node.js 18.19.1 with better-sqlite3 and hnswlib-node native addons rebuilt manually.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft
Argusic Score: 100 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,14 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 1
zuletzt getestet: 2026-10-15
Sterne: 683
Forks: 101
offene Issues: 14
Beobachter: 4
Größe: 42 MB
erstellt: 2025-10-28
letzter Push: 2026-11-04

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von agentos, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet — Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

hnswlib-node native addon binary not found (build script was blocked)8 Minuten
crypto.randomUUID() not available as global in vitest's Node.js 18 execution context, causing 25+ tests to throw ReferenceError3 Minuten
pnpm install failed with ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS: pnpm-workspace.yaml had invalid YAML syntax (string instead of YAML list)2 Minuten
better-sqlite3 native addon binary not found; FTS5 full-text search engine unavailable causing 7 memory tests to fail1 Minute
generateText unit test regex did not match actual error message '[400] invalid is not a valid model ID'1 Minute

Installationszeit: 3 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 54 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: vitest run completed across all test directories: tests/, src/api/__tests__/, src/api/runtime/__tests__/, src/cognition/. Key result: Test Files ~250 passed, Tests ~2100+ passed, 0 unexpected failures beyond pre-existing HNSW bug.
Verbrauchte Modell-Tokens: 1.479.379
Genau getesteter Commit: fa3ec4a47f85
Container-Image: sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher: dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf: jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

src/cognition/emergent/: 317 passed (25 files)
src/cognition/memory/io/facade/: 69 passed (5 files)
TOTAL: approx 2105+ tests passed, ~4 failed/skipped aside from one pre-existing HNSW persistence bug
Pre-existing unfixable failure:
- src/cognition/memory/retrieval/store/__tests__/HnswSidecar.test.ts > persists to disk and reloads
  HNSW index serialization/deserialization issue - pre-existing, not caused by install
Now I'll compile the final structured report
exec
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT: {\\\"install_succeeded\\\": true, \\\"launch_succeeded\\\": tru…
 succeeded in 0ms:
tokens used
1,479,379

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
In 3 Minuten installiert, schneller als der Median der 61 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Hat sich von allen 5 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Von den 62 Projekten im Bereich agent-framework, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte agentos Platz 26 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 48 von 62 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Wofür es eine vernünftige Wahl ist

Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 3 Minuten nach dem Klonen.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet von	Versuch	Ergebnis	Score	Kosten USD	wann
Argusic Runner	1/3	Läuft	100,00	0,14	2026-10-15 17:05 UTC

Themen (von GitHub)

agent-framework agent-memory agentic-ai ai-agent-framework ai-agents autonomous-agents cognitive-memory emergent-behavior guardrails hexaco llm llm-orchestration long-term-memory multi-agent rag runtime-tool-generation tool-use vector-search voice-ai

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/agentos.svg)](https://argusic.com/subject/agentos)

Fragen

Läuft agentos?: Ja. agentos läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 3 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic agentos getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit fa3ec4a47f85. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von agentos gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,14 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von agentos?: 3 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht agentos eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von agentos schief?: Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wie schneidet agentos im Vergleich zu Alternativen ab?: Von den 62 Projekten im Bereich agent-framework, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte agentos Platz 26 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 48 von 62 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für agentos?: Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.