Original en inglés: https://argusic.com/subject/agentql
agentql
AgentQL es un conjunto de herramientas para conectar tu AI a la web. Incluye un lenguaje de consulta e integraciones con Playwright para interactuar con elementos y extraer datos de forma rápida, precisa y a escala. Incluye REST API, SDKs de Python y JavaScript, y depurador de navegador.
No se pudo verificarfuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 418ba8ad1c69
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, ai, aiagent, automation, javascript, playwright, python y rpa.
Argusic no consiguió que agentql funcionara. Un agent de Argusic no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 20 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.
- De máquina en frío a terminar
- menos de un minuto
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Commit exacto probado
- 418ba8ad1c69
- 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.
- Tiempo de instalación
- la ejecución no lo informó
- Cómo se demostró el resultado
- las ejecuciones anteriores al 2026-09-07 no registraban el comando usado para comprobar el resultado
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Tokens de modelo usados
- no se registró en esta ejecución
- 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
- Si funciona en absoluto
- esta ejecución no verificó nada, así que esta página no afirma nada en ningún sentido
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
Argusic Agent making this project run, on its own
file:///usr/local/lib/node_modules/@openai/codex/bin/codex.js:107
throw new Error(
^
Error: Missing optional dependency @openai/codex-linux-x64. Reinstall Argusic Agent: npm install -g…
at findArgusic AgentExecutable (file:///usr/local/lib/node_modules/@openai/codex/bin/codex.js:1…
at file:///usr/local/lib/node_modules/@openai/codex/bin/codex.js:112:20
at ModuleJob.run (node:internal/modules/esm/module_job:195:25)
at async ModuleLoader.import (node:internal/modules/esm/loader:336:24)
at async loadESM (node:internal/process/esm_loader:34:7)
at async handleMainPromise (node:internal/modules/run_main:106:12)
Node.js v18.19.1Reproducir 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
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Un agent sin límite de tiempo no consiguió que funcionara.
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
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | No funcionó | 20,00 | 0,00 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,00 |
Temas (de GitHub)
agentaiaiagentautomationjavascriptplaywrightpythonrpascrapingwebweb-scrapingweb-scraping-colabsweb-scraping-javascriptweb-scraping-pythonweb-scrappingwebagent
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/agentql)Preguntas
- ¿Funciona agentql?
- Argusic no pudo verificar que agentql funcione. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic agentql?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 418ba8ad1c69. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar agentql?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,00 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Necesita agentql una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar agentql?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Dónde está la evidencia de agentql?
- Las 2 ejecuciones registradas están 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.