Original en inglés: https://argusic.com/subject/demogpt
DemoGPT
Crea aplicaciones agentic en un segundo con tus prompts. Todo lo que necesitas para crear un LLM Agent - herramientas, prompts, frameworks y modelos - todo en un solo lugar.
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonMITcommit aca748b71345
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, agents, ai, artificial intelligence, autonomous agents, chatgpt, claude code y coding agents.
DemoGPT funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 5 minutos y encontró 7 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Install built a working venv with all dependencies. All 4 tests pass against a mock OpenAI server (2 LLM: OpenAIModel, OpenAIChatModel; 2 RAG: add_files, add_text). Streamlit app launches on port 8592 and returns HTTP 200. The demogpt CLI entry point uses subprocess('streamlit') which resolves only from the venv bin directory (cosmetic).
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.
- sentence-transformers package not installed12 minutos
- Tests require OPENAI_API_KEY2 minutos
- Externally-managed Python environment prevented system-wide pip install1 minuto
- pytest not installed0,5 minutos
- BaseRAG has no query() method, tests call query()0,5 minutos
- ChromaDB 'attempt to write a readonly database' between test methods sharing persistent_path0,5 minutos
- Tiempo de instalación
- 5 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 55 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 7 encontrados, 7 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- cd /work/repo && OPENAI_API_KEY=sk-test-key OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:8765/v1 /work/repo/venv/bin/python -m pytest tests/ -v exited 0, 4 passed; streamlit run demogpt/app.py --server.port=8592 returned HTTP 200
- Tokens de modelo usados
- 207.831
- Commit exacto probado
- aca748b71345
- 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.
- **Install**: `pip install -e .` in venv completed with all 130+ dependencies - **Tests**: All 4 tests pass against a mock Argusic server (2 LLM + 2 RAG) - **Streamlit app**: Launches on port 8592 and returns HTTP 200 - **CLI**: Module imports correctly (subprocess `streamlit` path issue is cosmetic — `streamlit run… **Errors encountered and fixed:** 1. Externally-managed Python environment → installed in venv 2. Missing `pytest` → installed 3. Tests need OPENAI_API_KEY → stood up mock Argusic server 4. `BaseRAG` lacks `query()` method → added alias to `run()` in `base.py` 5. ChromaDB persistent path conflict between tests → made paths unique per test 6. Mock returned static response regardless of context → made mock context-aware 7. Missing `sentence-transformers` → installed
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 5 minutos, más rápido que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 7 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.
De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, DemoGPT fue el 47.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 | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,16 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,15 |
Temas (de GitHub)
agentagentsaiartificial-intelligenceautonomous-agentschatgptclaude-codecoding-agentsgemini-apilangchainlangchain-applangchain-pythonllmsmobile-appopenaipythonqwenreactweb-app
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/demogpt)Preguntas
- ¿Funciona DemoGPT?
- DemoGPT funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 5 minutos, con 7 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic DemoGPT?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit aca748b71345. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar DemoGPT?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,16 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 DemoGPT 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 DemoGPT una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar DemoGPT?
- En la ejecución registrada fallaron 7 cosas, y 7 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara DemoGPT con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, DemoGPT fue el 47.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de DemoGPT?
- 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.