Original en inglés: https://argusic.com/subject/agenticos
agenticos
Plataforma de AI agent de código abierto y self-hosted para los AI teammates de tu empresa. Compila, ejecuta y gobierna agents en tus propios servidores y modelos: chat compartido, RAG, skills, un navegador real, más de 4.700 servidores MCP, presupuestos, aprobaciones y un registro de auditoría. Una alternativa a ChatGPT Enterprise y Grok Bot. Apache-2.0, construido sobre Pydantic AI.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 376adfdaf07e
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: agentic ai, agentic os, agents, ai agents, ai assistant, ai governance, ai teammates y browser automation.
agenticos funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 10 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Backend Python environment (Python 3.15.2 via uv) installed, 254 packages resolved; frontend Node dependencies (771 packages) installed via bun; backend lint passes (ruff, formatting); 609 backend unit tests pass covering coverage gate, agent registry, labels, A2A client/server, mutation locks, observability, and agent embedding;
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.
- Frontend vitest requires Node 20+ for the styleText API; bun 1.4.4 works as runtime but one test (diagnostics.test.ts) fails due to zod import incompatibility5 minutos
- Backend app and integration tests need PostgreSQL with pgvector and Redis — not available in container
- Tiempo de instalación
- 10 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 15 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- uv run pytest on 11 backend test files: 609 passed, 0 failed. npx bun vitest on frontend tests: 2690 passed, 1 failed (zod compat issue). ruff lint: all clear.
- Tokens de modelo usados
- 247.818
- Commit exacto probado
- 376adfdaf07e
- 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.
**Dependencies installed** — Python deps via `uv sync` (254 packages), frontend deps via `bun insta… **uv** was installed via the standalone script (no root needed) and synced the backend environment … **npx bun** was used for frontend dependency installation and running vitest. **Backend tests** — Ran 609 tests across 11 test files covering core platform concerns: coverage ga… **Frontend tests** — Ran vitest with bun. 222 test files ran, 2690 tests passed. One failure in `sr… **Linting** — Ruff passes on the entire test directory; 1085 backend files already formatted. **What doesn't work in this container:** - The full `docker-compose` development stack requires Docker (not available, no root). - The desktop app requires Tauri/Rust toolchain and system libraries (not available). - `make run` / uvicorn server hangs at startup waiting for PostgreSQL and Redis connections (no dat… - Frontend Node.js-based build tools need Node 20+ (`styleText` in node:util), but bun works as a r… The following tests are known to need a real PostgreSQL+pgvector database and are expected to fail …
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 recuperó de los 2 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 Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 10 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 37 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 38 proyectos de agentic-ai que Argusic ha instalado y cronometrado, agenticos fue el 23.º más rápido en llegar a funcionar, y 27 de 38 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 10 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)
agentic-aiagentic-osagentsai-agentsai-assistantai-governanceai-teammatesbrowser-automationfastapillmlocal-llmmcpmcp-servermodel-context-protocolon-premiseopen-sourcepydantic-aipythonragself-hosted
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/agenticos)Preguntas
- ¿Funciona agenticos?
- Sí. agenticos funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 10 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic agenticos?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 376adfdaf07e. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar agenticos?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,10 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 agenticos en instalarse?
- 10 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita agenticos una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar agenticos?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara agenticos con las alternativas?
- De los 38 proyectos de agentic-ai que Argusic ha instalado y cronometrado, agenticos fue el 23.º más rápido en llegar a funcionar, y 27 de 38 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de agenticos?
- 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.