Englisches Original: https://argusic.com/subject/argo
argo
Ein Open-Source-Agent-Suchwerkzeug, das speziell für Agenten entwickelt wurde. Es verfügt über 200+ Suchquellen und mehrsprachige Suchfunktionen, die Chinesisch/Englisch/Akademisches/Code/Shopping/Finanzen/Nachrichten/Enzyklopädie abdecken.
LäuftQuelle: GitHubPythonApache-2.0Commit 32428bc90aae
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: academic search, agent tools, ai agent, deep research, dsh ecosystem, dsh plugin, evidence verification und mcp server.
argo läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 65 Minuten installiert und ist auf 11 Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
With a local venv and deps installed, the argo CLI (v2.9.7) runs search/fetch and returns real results, the MCP stdio server answers argo_search call, headless Chrome renders pages, and the full test suite passes 4258 tests with 36 platform-gated skips and 0 failures.
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 98,2 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.
- test_fetch_v3_identity_branch/test_tinyfish_fallback/test_evidence_loop failed: 'blocked' due to SSRF guard on unresolvable fixture domains (offline DNS can't resolve v.com/docs.example.com)15 Minuten
- test_funnel/test_race_fast_budget/test_lowlevel_smoke failed after installing rapidfuzz: fuzzy near-dup layer auto-enabled and collapsed template rows differing only by index12 Minuten
- test_fallback_extract/test_local_360_jisilu/test_local_baidu_pipeline/test_local_search_redirect_resolve/test_serp_guard failed: no BeautifulSoup (bs4)10 Minuten
- test_cdp_network_idle/test_chrome_leak_fix failed: FileNotFoundError Chrome not found8 Minuten
- test_platform_paths_conventions env-cache test failed: overlayfs keeps mtime_ns unchanged on equal-size back-to-back rewrite, cache returned stale value6 Minuten
- test_local_image 5 tests failed: FileNotFoundError 'swiftc' (Vision helper needs macOS)5 Minuten
- Installationszeit
- 65 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 60 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 11 aufgetreten, 10 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- PATH=$HOME/.local/bin:$PATH CHROME_PATH=$HOME/.cache/ms-playwright/chromium-1248/chrome-linux64/chrome python3 -m pytest tests/ -q -> 4258 passed, 36 skipped, 57 subtests passed, 0 failed in 374.41s; `argo --version` -> 'argo 2.9.7'; `argo search 'python asyncio tutorial' --json -n 2 --no-cache` -> status=completed count=2 errors=[] first_url=https://itsourcecode.com/blogs/python-async-await-tutorial-2026; `argo fetch https://example.com --json` -> success:true fetch_method:http length:156; `python3 scripts/mcp_server.py --call argo_search '{"query":"python asyncio","max_results":2}'` -> JSON results rc=0; headless ChromeCDP navigate example.com -> title 'Example Domain' on DISPLAY=:99
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 1.207.119
- Genau getesteter Commit
- 32428bc90aae
- 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.
**Verified**
- `argo --version` printed `argo 2.9.7`.
- `argo search "python asyncio tutorial" --json -n 2 --no-cache` returned `status=completed count=2…
- `argo fetch https://example.com --json` returned `success:true fetch_method:http length:156`.
- MCP `python3 scripts/mcp_server.py --call argo_search '{"query":"python asyncio","max_results":2}…
- Headless Chrome (via `ChromeCDP`) navigated `https://example.com` and read `document.title == "Ex…
- `python3 -m pytest tests/ -q` (with `PATH` including `~/.local/bin` and `CHROME_PATH` set): **425…
- `python3 scripts/health_check.py --all` returned `0/18 可用` — local_* engines are blocked by anti-…
**Unfixed gaps**
- `scripts/health_check.py` local-engine probes (local_baidu/sogou/360/bing_news/wikipedia) all fai…
- Local image Vision (Swift) needs macOS; skipped on Linux by design.
- Optional third-party keys (OCTEN_API_KEY etc.) are absent; engine auto-skips them and no mock was…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 65 Minuten installiert.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ist bei der Einrichtung auf 11 Fehler gestoßen, davon 1 nicht gelöst.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
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)
academic-searchagent-toolsai-agentdeep-researchdsh-ecosystemdsh-pluginevidence-verificationmcp-servermetasearchpythonsearch-engineweb-search
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/argo)Fragen
- Läuft argo?
- Ja. argo läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 65 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 11 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic argo getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 32428bc90aae. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von argo gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,77 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 argo?
- 65 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 argo eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von argo schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 11 Dinge kaputt, und 10 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 argo?
- 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.