Original en inglés: https://argusic.com/subject/agentao
agentao
Runtime de AI agent local-first y gobernado para Python: intégralo en tu aplicación o ejecútalo como CLI o servidor ACP. Permisos, MCP, memoria y reproducción de auditoría integrados.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit cd1604bbcf82
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: acp, agent framework, ai agent, cli, llm, local first, mcp y model context protocol.
agentao funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2,5 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Agentao 0.5.7.dev0 installs, builds, and passes its entire 6336-test suite inside the container with mock credentials; real LLM chat requires a genuine API key
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- uv not on PATH after pip install to --user0,5 minutos
- CLI extra packages (prompt_toolkit, readchar) missing on first agentao invocation0,5 minutos
- test_initialize_jieba_redirects_stderr_to_logger failed: ModuleNotFoundError for jieba0,5 minutos
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 6 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest tests/ exited 0, 6336 passed, 0 failed, 48 skipped; uv build succeeded; wheel install + embed construct test passed; agentao --help and agentao doctor both returned 0
- Tokens de modelo usados
- 138.113
- Commit exacto probado
- cd1604bbcf82
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
succeeded in 435ms: Agentao instance created successfully: Agentao All verified. Here's the complete report: **Install**: `uv sync` worked after installing `uv` via pip. CLI extras and jieba were needed for f… **Tests**: Full suite passes — 6336 passed, 0 failed, 48 skipped (Windows-only tests on Linux). One… **Verification**: The library constructs, the CLI boots and shows help, `agentao doctor` reports al… tokens used 138,113 All verified. Here's the complete report: **Install**: `uv sync` worked after installing `uv` via pip. CLI extras and jieba were needed for f… **Tests**: Full suite passes — 6336 passed, 0 failed, 48 skipped (Windows-only tests on Linux). One… **Verification**: The library constructs, the CLI boots and shows help, `agentao doctor` reports al…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 2,5 minutos, más rápido que la mediana de los 7 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 8 proyectos de acp que Argusic ha instalado y cronometrado, agentao fue el 3.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 8 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 2,5 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
acpagent-frameworkai-agentclillmlocal-firstmcpmodel-context-protocolopenai-compatiblepython
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/agentao)Preguntas
- ¿Funciona agentao?
- Sí. agentao funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic agentao?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit cd1604bbcf82. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar agentao?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda agentao en instalarse?
- 2,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita agentao una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar agentao?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara agentao con las alternativas?
- De los 8 proyectos de acp que Argusic ha instalado y cronometrado, agentao fue el 3.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 8 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de agentao?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.