Englisches Original: https://argusic.com/subject/tribe
tribe
Low-Code-Tool zum schnellen Erstellen und Koordinieren von Multi-Agent-Teams
LäuftQuelle: GitHubTypeScriptMITCommit e1c2020a7dd7
TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent based framework, agent oriented programming, agentic, agentic agi, ai, ai tools, chat und chatbot.
tribe läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 25 Minuten installiert und ist auf 9 Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Frontend installs and builds (vite dev server serves 200), and the FastAPI backend installs with Poetry, connects to a real local PostgreSQL 18.4 and Redis 8.10.2, applies Alembic migrations, and serves authenticated API requests (login returns a JWT, GET /users/me returns the admin user) while its pytest suite reports 74 passed and 3 failed.
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 95,6 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.
- pystemmer build failed: Python.h not found (no python3-dev headers)5 Minuten
- psycopg2 build failed: pg_config not found (no libpq dev headers)4 Minuten
- No PostgreSQL available and no root to apt-install it4 Minuten
- No Redis available for Celery broker/result backend3 Minuten
- Backend settings fail without env vars (POSTGRES_*, PROJECT_NAME, CELERY_*, QDRANT_*, embedding models)2 Minuten
- test_create_upload FileNotFoundError '/app/upload-data/...' hardcoded Docker path; /app not creatable without root2 Minuten
- Installationszeit
- 25 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 21 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 9 aufgetreten, 7 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pytest: 74 passed, 3 failed; curl POST /api/v1/login/access-token returned 200 with a JWT; curl /api/v1/users/me with that token returned superuser JSON; curl http://127.0.0.1:5173/ returned 200; npm run build exited 0 producing dist/; uvicorn served /docs and /api/v1/openapi.json at 200
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 248.700
- Genau getesteter Commit
- e1c2020a7dd7
- 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.
test_depth: tier1_real — verified real end-to-end (real Postgres login, real Redis, real frontend s… verified_how: multiple commands. Let me set install_minutes. I'll estimate ~22 minutes of active work. Given uncertainty, I'll use a… Let me finalize the JSON. exec /bin/sh -lc 'export REDIS=/tmp/pg/node_modules/.cache/redis-memory-server/redis-binaries/stable/red… succeeded in 0ms: pg cnt: 1 Final state confirmed: Postgres and Redis still running, superuser present in the DB. tokens used 248,700 Final state confirmed: Postgres and Redis still running, superuser present in the DB.
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 25 Minuten installiert.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ist bei der Einrichtung auf 9 Fehler gestoßen, davon 2 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)
agent-based-frameworkagent-oriented-programmingagenticagentic-agiaiai-toolschatchatbotgptgpt-35-turbogpt-4gpt-4olangchain-pythonlanggraphllm-agentllm-frameworkllmslow-codeno-codeopen-source
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/tribe)Fragen
- Läuft tribe?
- Ja. tribe läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 25 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 9 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic tribe getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit e1c2020a7dd7. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von tribe gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,15 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 tribe?
- 25 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 tribe eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von tribe schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 9 Dinge kaputt, und 7 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 tribe?
- 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.