Englisches Original: https://argusic.com/subject/conductor
conductor
Conductor ist eine ereignisgesteuerte agentenbasierte Workflow-Engine, die eine dauerhafte und hochgradig ausfallsichere Ausführungs-Engine für Anwendungen und AI Agents bereitstellt.
LäuftQuelle: GitHubHomepageJavaApache-2.0Commit da325130588f
Java, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: distributed systems, durable execution, grpc, java, javascript, microservice orchestration, orchestration engine und orchestrator.
conductor läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 18 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.
Conductor server v3.30.2-SNAPSHOT builds and starts with SQLite persistence on port 8080. Workflow definitions can be registered via the REST API and workflow instances can be started, tracked, and inspected. The server responds to health checks, actuator endpoints, and all core REST API endpoints. 17 modules pass their full test suites (1989 tests, 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 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.
- Java 21 not pre-installed on system1 Minute
- Docker not available - 7 Testcontainers tests fail across 4 modules (conductor-ai, conductor-http-task, conductor-kafka, conductor-workflow-event-listener)
- Installationszeit
- 18 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 19 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- curl POST /api/metadata/workflow registered a workflow (201); POST /api/workflow returned workflow ID cf27d332; GET /api/workflow/{id}/status returned RUNNING; GET /api/workflow/{id} returned full execution. curl localhost:8080/actuator/health returned HTTP 503 (expected: DB=UP, ES=DOWN). ./gradlew :17-modules:test = 1989 passed, 0 failed, 8 skipped.
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 127.181
- Genau getesteter Commit
- da325130588f
- 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.
**4 modules fail** due to Docker not being available (Testcontainers requires a Docker daemon):
- `conductor-ai` — 2 Docker-dependent tests (MongoDB, PostgreSQL)
- `conductor-http-task` — 1 Docker-dependent test
- `conductor-kafka` — 1 Docker-dependent test
- `conductor-workflow-event-listener` — 3 Docker-dependent tests
**Server verification**: The server starts with SQLite persistence and responds correctly:
- `POST /api/metadata/workflow` — registers a workflow definition (201)
- `POST /api/workflow` — starts a workflow instance, returned ID `cf27d332`
- `GET /api/workflow/{id}/status` — returned `{"status": "RUNNING"}`
- `GET /api/workflow/{id}` — returned full execution with task details
- `GET /actuator/health` — returns 503 (expected: DB=UP, ES=DOWN since no Elasticsearch configured)
- `GET /` — serves the Conductor web UI landing pageGesamte 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 18 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 Apache-2.0, 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.
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)
distributed-systemsdurable-executiongrpcjavajavascriptmicroservice-orchestrationorchestration-engineorchestratorreactjsspring-bootworkflow-automationworkflow-engineworkflow-managementworkflows
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/conductor)Fragen
- Läuft conductor?
- Ja. conductor läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 18 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic conductor getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit da325130588f. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von conductor gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,34 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 conductor?
- 18 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 conductor eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von conductor 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 conductor?
- 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.