Original en inglés: https://argusic.com/subject/agently
Agently
[GenAI Application Development Framework] Construye aplicaciones GenAI de forma rápida y sencilla. Fácil de interactuar con el agent GenAI en código usando datos estructurados y sintaxis de llamadas encadenadas. Usa Event-Driven Flow *TriggerFlow* para gestionar lógica de trabajo compleja de GenAI. Cambia a cualquier modelo sin reescribir el código de la aplicación.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit d58239501e7d
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, agent based framework, agent framework, chatglm, claude, deepseek, ernie y framework.
Agently funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 5 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
The agently 4.1.4.8 package installs, imports, and creates agents via its fluent API. 3,776 of 3,826 tests pass. 9 failures are pre-existing characterization snapshot mismatches (expected on different package versions), and 1 requires a Docker daemon.
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.
- No python binary on PATH — only python3 available, but code adapters and providers hardcoded python as argv[0]2 minutos
- Missing optional dependencies: python-dotenv, beautifulsoup4, fastapi, sqlmodel, aiosqlite, fastmcp1 minuto
- 9 characterization tests fail due to baseline snapshot drift (event paths and prompt content differ across package versions)
- test_gvisor_direct_docker_run_emits_one_fixed_runtime_argv fails — Docker daemon not available in container and monkeypatch does not cover inspect_availability()
- Tiempo de instalación
- 5 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 45 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest exited with code 1, 3776 passed, 10 failed (9 characterization baseline drift + 1 missing Docker), 39 skipped
- Tokens de modelo usados
- 344.619
- Commit exacto probado
- d58239501e7d
- 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.
FAILED tests/test_gvisor_execution_provider.py::test_gvisor_direct_docker_run_emits_one_fixed_runti… ============================== 1 failed in 0.48s =============================== exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && pip list 2>/dev/null | grep -i agently' in /work/repo exited 1 in 113ms: exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && .venv/bin/pip list 2>/dev/null | grep -i agently' in /work/repo succeeded in 54ms: agently 4.1.4.8 /work/repo agently-stage 0.3.8 tokens used 344,619
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 5 minutos, más rápido que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 4 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
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, Agently fue el 48.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 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 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)
agentagent-based-frameworkagent-frameworkchatglmclaudedeepseekernieframeworkgeminigoogle-geminigptllm-agentllm-applicationllm-appsllm-frameworkllmopsllmsminimaxpython
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/agently)Preguntas
- ¿Funciona Agently?
- Sí. Agently funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 5 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Agently?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit d58239501e7d. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Agently?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,32 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 Agently en instalarse?
- 5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Agently una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Agently?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara Agently con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, Agently fue el 48.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de Agently?
- 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.