Original en inglés: https://argusic.com/subject/b
B
Un compañero de escritorio con IA autónomo y consciente del contexto. Construido con Python, con visión de pantalla en tiempo real, síntesis de voz personalizada ONNX, seguimiento de ventana activa y una interfaz de usuario flotante dinámica con expresiones faciales reactivas.
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonMITcommit d34943d3ea89
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, ai agent, ai companion, artificial intelligence, autonomous agent, computer vision, desktop assistant y llm.
B funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 23 minutos y encontró 8 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 18 modules initialize correctly: EventBus, KinematicsEngine, WindowManager, FaceRenderer, ChatBubble, InputBox, StateMachine, CognitiveEngine (Groq mode), Vision sensors (semantic + mss), WindowTracker, AutonomyEngine, and VoiceEngine all boot to 'B is alive' with the Qt event loop running at ~62fps. Windows-only features (click-through, hotkeys) gracefully disabled.
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 92 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.
- ctypes.windll not available on Linux5 minutos
- uiautomation import fails on Linux (COM only on Windows)3 minutos
- PortAudio library not found (sounddevice)3 minutos
- No module 'torch' for audio/ears.py2 minutos
- auto.uiautomation.SetGlobalSearchTimeout missing2 minutos
- OCR result has no .lines attribute2 minutos
- Tiempo de instalación
- 23 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 28 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 8 encontrados, 8 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- QT_QPA_PLATFORM=offscreen timeout 8 /work/repo/venv/bin/python main.py -- all 18 modules initialized without errors, 60fps tick timer started, event loop stayed alive for full 8s run with 'B is alive' logged. Piper TTS/DSP vocoder loaded successfully from bundled ONNX model.
- Tokens de modelo usados
- 644.591
- Commit exacto probado
- d34943d3ea89
- 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.
| 2 | `No module named 'uiautomation'` + COM import error | Created mock `uiautomation.py` in site-… | 3 | `ModuleNotFoundError: No module named 'torch'` | Created mock `torch/__init__.py` | 2 min | | 4 | `OSError: PortAudio library not found` (sounddevice) | Created mock `sounddevice.py` | 3 min | | 5 | `AttributeError: module 'ctypes' has no attribute 'windll'` (Linux) | Added ctypes.windll com… | 6 | `auto.uiautomation.SetGlobalSearchTimeout(...)` AttributeError | Added missing functions to u… | 7 | `module 'winocr' has no attribute 'recognize_pil'` | Enhanced winocr mock with `recognize_pil… | 8 | `'str' object has no attribute 'lines'` (OCR result shape) | Enhanced winocr mock to return o… **Calculation:** - Venv created: 19:23 UTC (birth time of venv python binary) - Final verification run: 19:46 UTC - **Total elapsed: ~23 minutes** - Errors sum to ~19 minutes of fix time (reasonable given debugging and iteration)
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 8 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.
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 23 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 230 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 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, B fue el 202.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 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 | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,09 |
Temas (de GitHub)
aiai-agentai-companionartificial-intelligenceautonomous-agentcomputer-visiondesktop-assistantllmonnxpythonspeech-to-texttext-to-speech
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/b)Preguntas
- ¿Funciona B?
- B funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 23 minutos, con 8 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic B?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit d34943d3ea89. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar B?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,09 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 B en instalarse?
- 23 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita B una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar B?
- En la ejecución registrada fallaron 8 cosas, y 8 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara B con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, B fue el 202.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de B?
- 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.