Original en inglés: https://argusic.com/subject/agentset
agentset
La plataforma RAG de código abierto: citas integradas, investigación profunda, más de 22 formatos de archivo, particiones, servidor MCP y más.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit 03283cc6383b
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agentic rag, ai, ai agents, ai sdk, chatbots, embeddings, genai y llms.
agentset funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 25 minutos y encontró 5 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Agentset monorepo installs dependencies with bun 1.4.2 (using Bun's bundled Node 26.3.0), generates Prisma client with all enums, and passes 616 of 643 tests across web and engine packages.
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 56 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.
- zod/v4 import { z } resolves as undefined in vitest/vite due to chained re-export of namespace import10 minutos
- bun preinstall script failed: Prisma requires Node >=22.12 but system has Node 18.19.15 minutos
- prisma generate failed: missing DIRECT_URL env var; schema file needed explicit path4 minutos
- bun not installed and unzip not available3 minutos
- prisma enums generated empty because --schema pointed to single file instead of directory3 minutos
- Tiempo de instalación
- 25 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 42 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 5 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- bun run --bun vitest run in apps/web: 445/463 passed, 31/33 test files passed; bun run --bun vitest run in packages/engine: 171/180 passed, 6/8 test files passed
- Tokens de modelo usados
- 555.140
- Commit exacto probado
- 03283cc6383b
- 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
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
# Compute approximate total elapsed time date +%s' in /work/repo succeeded in 0ms: 1791137106 exec /bin/sh -lc 'export PATH="/tmp:$PATH" # Start timestamp from the log and current time echo "Session started ~17:24, ended ~18:03 UTC"' in /work/repo succeeded in 0ms: Session started ~17:24, ended ~18:03 UTC tokens used 555,140
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
- Se recuperó de los 5 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- 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
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Tardó 25 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 3 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 4 proyectos de agentic-rag que Argusic ha instalado y cronometrado, agentset fue el 4.º más rápido en llegar a funcionar, y 2 de 4 llegaron a funcionar.
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 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,22 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,07 |
Temas (de GitHub)
agentic-ragaiai-agentsai-sdkchatbotsembeddingsgenaillmsmemorymemory-managementragvercel-ai-sdk
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/agentset)Preguntas
- ¿Funciona agentset?
- agentset funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 25 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic agentset?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 03283cc6383b. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar agentset?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,22 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 agentset en instalarse?
- 25 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita agentset una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar agentset?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 5 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara agentset con las alternativas?
- De los 4 proyectos de agentic-rag que Argusic ha instalado y cronometrado, agentset fue el 4.º más rápido en llegar a funcionar, y 2 de 4 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de agentset?
- 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.