Englisches Original: https://argusic.com/subject/plano
plano
Plano ist ein AI-nativer Proxy-Server und eine Datenebene für Agenten-Apps. Intelligentes LLM-Routing, Observability, Agent-Orchestrierung und Guardrails, damit Sie sich auf die Kernlogik Ihrer Agenten konzentrieren können.
LäuftQuelle: GitHubHomepageRustApache-2.0Commit 003c36aea896
Rust, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai gateway, ai gateway support, envoy, envoyproxy, gateway, generative ai, llm gateway und llm inference.
plano läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 15 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Plano native mode starts, health endpoint returns 200, CLI reports version 0.4.36, all Rust and Python tests pass.
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.
- Installationszeit
- 15 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 21 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- planoai up started native mode; curl localhost:12000/healthz returned 200; planoai down stopped cleanly; 110 Python CLI tests passed; 532 Rust lib tests passed; all cargo builds succeeded
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 65.476
- Genau getesteter Commit
- 003c36aea896
- 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 Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. 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.
**Environment verification results:** - **Python CLI**: installed via `uv sync`, all 110 pytest tests pass - **Rust toolchain**: installed via `rustup`, WASM target `wasm32-wasip1` added - **WASM plugins**: `prompt_gateway.wasm` and `llm_gateway.wasm` build successfully - **brightstaff binary**: builds successfully - **Rust lib tests**: 532 pass (231+62+224+11+4), 0 failures, 4 ignored - **Native mode startup**: `planoai up` downloads Envoy, starts brightstaff + envoy, health endpoin… - **Model endpoint**: responds with proper error when no providers configured - **`planoai down`**: cleanly stops all processes - **JS/TS apps**: install but require Node.js >=20.9.0 (container has 18.19.1) — documented as "Not… - **Docker**: not available in container - **No API keys needed** for the core proxy startup — keys only needed for LLM routing which is out…
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.
- Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 15 Minuten, langsamer als der Median der 22 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 23 Projekten im Bereich ai-gateway, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte plano Platz 13 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 17 von 23 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.
- Nach der eigenen README: Der dokumentierte Weg funktionierte, ohne dass etwas zu beheben war.
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)
ai-gatewayai-gateway-supportenvoyenvoyproxygatewaygenerative-aillm-gatewayllm-inferencellm-proxyllm-routingllmopsllmsopenaipromptproxyproxy-serverrouting
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/plano)Fragen
- Läuft plano?
- Ja. plano läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 15 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic plano getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 003c36aea896. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von plano gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,07 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 plano?
- 15 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 plano eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von plano schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wie schneidet plano im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 23 Projekten im Bereich ai-gateway, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte plano Platz 13 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 17 von 23 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für plano?
- 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.