Original en inglés: https://argusic.com/subject/cyberclaw
CyberClaw
Arquitectura transparente de agents de próxima generación | Next-Gen Transparent Agent Architecture Auditoría completa de comportamiento | Llamada segura en dos fases | Memoria de doble marca de agua | Tareas de latido reducen en un 80% la tasa de incidentes de nivel P0 | Compatible con el ecosistema de skills de OpenClaw + Claude Code
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonMITcommit 12b7c6d52fcc
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, agent framework, ai agent, ai safety, claude code, cross platform, enterprise ai y langchain.
CyberClaw funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 0,5 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Installed and the 130 tests all pass. The CLI starts, connects to an LLM provider, completes a tool-augmented conversation (user query -> get_current_time tool call -> mock response displayed), and exits cleanly.
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.
- Mock LLM server launched via nohup backgrounding exited when its parent shell closed; cyberclaw run then failed with connection refused.1 minuto
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 4 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- .venv/bin/cyberclaw run with stdin piped: now ji dian? triggered Tool Call: get_current_time, mock server returned time string, agent displayed it, /exit shut down cleanly; 130/130 unittest cases passed.
- Tokens de modelo usados
- 197.891
- Commit exacto probado
- 12b7c6d52fcc
- 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.
**What happened** - `pip install -e .` completed without errors — all 40+ dependencies resolved cleanly. - **130/130** unit tests pass (`unittest discover -s tests -v` → `OK`, 0 failures). - `cyberclaw --help` shows three commands: `config`, `run`, `monitor`. - `cyberclaw monitor` renders its ASCII-terminal dashboard (Rich-based live stream). - A schema-correct Argusic-compatible mock server (stand-in for the real LLM) was stood up on `127.… - `cyberclaw run` with stdin piped "现在几点？" → agent called `get_current_time` via LangGraph → mock r… **One error encountered** The initial `nohup`+`&` background of the mock server died when the spawning shell exited. Fix: rel… **No real API keys needed** The mock server fulfilled the Argusic-compatible contract. A user with a real key can drop it in `.… **Final reported line:**
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 instaló en 0,5 minutos, más rápido que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- 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.
- 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, CyberClaw fue el 8.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 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 | 0,03 |
Temas (de GitHub)
agentagent-frameworkai-agentai-safetyclaude-codecross-platformenterprise-ailangchainlanggraphllmopenclawpythontransparent-aitwo-phase-invocation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/cyberclaw)Preguntas
- ¿Funciona CyberClaw?
- CyberClaw funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic CyberClaw?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 12b7c6d52fcc. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar CyberClaw?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 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 CyberClaw en instalarse?
- 0,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita CyberClaw una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar CyberClaw?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara CyberClaw con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, CyberClaw fue el 8.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de CyberClaw?
- 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.