Englisches Original: https://argusic.com/subject/anything-llm
anything-llm
Mieten Sie Ihre Intelligenz nicht mehr. Besitzen Sie sie mit AnythingLLM. Alles, was Sie für eine leistungsstarke lokale Agent-Erfahrung benötigen.
LäuftQuelle: GitHubHomepageJavaScriptMITCommit 58ae6fee08e1
JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent computer, agent harness, agent orchestration, agentic ai, agentic workflow, ai agents, computer use und hermes agent.
anything-llm läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 0,5 Minuten installiert und ist auf 2 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
The AnythingLLM monorepo installs and builds cleanly; the server boots on port 3001 responding to API calls; the collector boots on port 8888; all 1,119 unit tests across server (725) and collector (394) pass without errors.
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
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . 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.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- server/utils/MCP/hypervisor/index.js #setupConfigFile() hardcoded storage path ignoring STORAGE_DIR in dev mode, breaking 6 MCP hypervisor tests2 Minuten
- server/utils/files/index.js generatedImagesPath hardcoded storage path ignoring STORAGE_DIR in dev mode, breaking generate-image test1 Minute
- Installationszeit
- unter einer Minute
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 20 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- jest --testPathPattern=server/__tests__ returned '49 passed, 725 passed'; jest --testPathPattern=collector/__tests__ returned '13 passed, 394 passed'; curl http://127.0.0.1:3001/api/ping returned HTTP 200 with {"online":true}; timeout 5 node index.js in collector printed 'Document processor app listening on port 8888'
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 136.221
- Genau getesteter Commit
- 58ae6fee08e1
- 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
Sitzung ansehen
Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.
Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am . Der obige Befund stammt aus einem anderen Versuch, betrachten Sie dies daher als eine einzelne Sitzung und nicht als das aktuelle Ergebnis. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
- `server/utils/files/index.js` — `generatedImagesPath` hardcoded the dev storage path instead of r…
Both fixed by removing the `NODE_ENV === "development"` conditional bypass of `STORAGE_DIR`.
tokens used
136,221
Now let me compile the final result. Here's the complete summary:
**Install**: Successful. `yarn setup` completed across all three components (server, collector, fro…
**Server launch**: Confirmed. `node index.js` starts and responds `{"online":true}` with HTTP 200 o…
**Tests**: 1,119 total tests pass. 49 server test suites (725 tests), 13 collector test suites (394…
**Errors fixed** (2):
- `server/utils/MCP/hypervisor/index.js` — `#setupConfigFile()` hardcoded the dev storage path inst…
- `server/utils/files/index.js` — `generatedImagesPath` hardcoded the dev storage path instead of r…
Both fixed by removing the `NODE_ENV === "development"` conditional bypass of `STORAGE_DIR`.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 0,5 Minuten installiert.
- Hat sich von allen 2 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 MIT, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
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 0,5 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
Themen (von GitHub)
agent-computeragent-harnessagent-orchestrationagentic-aiagentic-workflowai-agentscomputer-usehermes-agentllmlocal-ailocalaimultimodalragself-hosted-aivector-database
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/anything-llm)Fragen
- Läuft anything-llm?
- Ja. anything-llm läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 1 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic anything-llm getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 58ae6fee08e1. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von anything-llm gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,32 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 anything-llm?
- 0,5 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 anything-llm eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von anything-llm schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 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 anything-llm?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.