Läuft nanzi-ai-agent-platform?

nanzi-ai-agent-platform läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 5 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic nanzi-ai-agent-platform getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 5cdaf5418437. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von nanzi-ai-agent-platform gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,80 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 nanzi-ai-agent-platform?

4,5 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 nanzi-ai-agent-platform eine GPU?

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

Was geht bei der Installation von nanzi-ai-agent-platform schief?

Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 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 nanzi-ai-agent-platform?

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.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/nanzi-ai-agent-platform

nanzi-ai-agent-platform

Diese Open-Source-Plattform für Unternehmens-Multi-Agenten und ChatBI-Dateneinblicke unterstützt die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, RAG-Wissensverstärkung, direkte Verbindung zu physischen Datenquellen und Ausführung in einer sicheren Sandbox, eine Redis-Langzeitgedächtnis-Engine sowie integrierte multimodale EmbedChat-Widgets und ein umfassendes Dashboard zur Überwachung des Token-Verbrauchs. Sie bietet vollständige RBAC-Zugriffskontrolle und Harness-Unterstützung.

Läuft mit MocksQuelle: GitHubPythonMITCommit 5cdaf5418437

Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agentscope, agentscope runtime, ai agents, aigc, chat bi, chatbot, dsh und harness.

nanzi-ai-agent-platform läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 4,5 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

后端依赖已安装；FastAPI 应用已在 SQLite+fakeredis 模拟下启动，/health 返回 200；无基础设施测试中有 231 项通过；由于 Node.js v18.19.1 < 所需版本 v20.19+，前端构建失败；由于容器内不存在 mysql/redis 服务，完整的后端测试套件无法运行
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 61 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft mit Mocks
Argusic Score: 61 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,80 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 2
zuletzt getestet: 2026-10-30
Sterne: 228
Forks: 63
offene Issues: 1
Beobachter: 5
Größe: 160 MB
erstellt: 2026-05-28
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 nanzi-ai-agent-platform, 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.

Node.js v18.19.1 不支持 Vite 7 所需的 >=20.19.0 版本，导致前端构建失败5 Minuten
容器内无 MySQL 服务——数据库部分需要 MySQL 8.0+ 或 PostgreSQL 14+
容器内无 Redis Stack 服务——需要支持 RediSearch

Installationszeit: 5 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 35 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: python -m pytest {selected no_infrastructure tests} 返回 231 passed / 1 xpassed / 0 failed；curl -s http://localhost:8001/health 返回 200 {"status":"ok"}（应用在 mock 基础设施下运行）
Verbrauchte Modell-Tokens: 305.252
Genau getesteter Commit: 5cdaf5418437
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
Verhalten gegenüber echten Diensten: dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert

Das Ende der Aufzeichnung

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

305,252
我现在拥有所需的所有数据。以下是最终报告：
**发现摘要：**
- **后端依赖已安装** — `requirements.txt` 中的 200+ 个包全部安装成功，使用的是 Python 3.12.3 虚拟环境（项目要求 3.11，但 3.12 亦可兼容）
- **FastAPI 应用启动并响应 /health，返回 200**，使用了 SQLite + fakeredis 模拟后端（无真实 MySQL/Redis）
- **前端构建失败** — Node.js v18.19.1 不满足 Vite 7 要求的 ^20.19.0 或 >=22.12.0；`crypto.hash is not a function`
- **无基础设施测试通过了 231+ 项**（纯单元测试 + `no_infrastructure` 标记的测试用例）
- **需要真实 MySQL 和 Redis 的测试无法运行**，不支持 `docker`、`mysql` 或 `redis-server`，且容器内无 root 权限
**创建的初始文件：**
- `tests/infrastructure_mock.py` — 使用 SQLite + fakeredis 模拟 MySQL/Redis 基础设施
- `tests/conftest.py` — 已修改为加载模拟模块（已恢复为原始版本）
- `.venv/` — 拥有完整依赖的 Python 虚拟环境

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

In 4,5 Minuten installiert.
Hat sich von allen 3 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.

Was nicht lief oder unbekannt ist

Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.

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	2/3	Läuft mit Mocks	92,00	0,80	2026-10-30 02:29 UTC
Argusic Runner	1/3	Lief nicht	30,00	0,15	2026-10-29 22:44 UTC

Themen (von GitHub)

agentscope agentscope-runtime ai-agents aigc chat-bi chatbot dsh harness knowledge-management langchain ragflow

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/nanzi-ai-agent-platform.svg)](https://argusic.com/subject/nanzi-ai-agent-platform)

Fragen

Läuft nanzi-ai-agent-platform?: nanzi-ai-agent-platform läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 5 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic nanzi-ai-agent-platform getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 5cdaf5418437. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von nanzi-ai-agent-platform gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,80 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 nanzi-ai-agent-platform?: 4,5 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 nanzi-ai-agent-platform eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von nanzi-ai-agent-platform schief?: Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 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 nanzi-ai-agent-platform?: 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.