Original en inglés: https://argusic.com/subject/edict
edict
OpenClaw Multi-Agent Orchestration System: 9 AI agents especializados con panel en tiempo real, configuración del modelo y registros de auditoría completos
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 14a207557719
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, ai orchestration, autonomous agents, claude, dashboard, kanban, llm y multi agent.
edict funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 8 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 68 tests pass on Python 3.12.3; the dashboard HTTP server serves the React frontend, health check, and all API endpoints correctly.
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 60 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.
- test_sync_symlinks fixture didn't patch OPENCLAW_HOME which is evaluated at import time2 minutos
- test_done/test_done_not_overwritable used invalid state transitions (Zhongshu -> Done via cmd_done)2 minutos
- Broken symlinks for agentrec_advisor.py and linucb_router.py pointing to developer's local machine1 minuto
- Tiempo de instalación
- 8 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 6 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest tests/ exited 0, 68 passed; HTTP requests to dashboard server returned 200 on /healthz, /, /api/live-status, /api/agent-config, /api/model-change-log, and static JS/CSS assets
- Tokens de modelo usados
- 255.554
- Commit exacto probado
- 14a207557719
- 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
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
3. **`test_done` / `test_done_not_overwritable`** — created tasks in `Zhongshu` state and called `c…
**Verification:**
- All 68 tests pass: `python3 -m pytest tests/ -v` → 68 passed
- Dashboard server starts and serves all endpoints:
- `GET /healthz` → HTTP 200 (`{"status": "ok"}`)
- `GET /` → HTTP 200 (481b, React dashboard HTML)
- `GET /api/live-status` → HTTP 200
- `GET /api/agent-config` → HTTP 200
- `GET /api/model-change-log` → HTTP 200
- Static assets (JS/CSS) → HTTP 200
```json
```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
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- 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
- Tardó 8 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, edict fue el 60.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 8 minutos después del clon.
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 | 100,00 | 0,04 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,04 |
Temas (de GitHub)
ai-agentsai-orchestrationautonomous-agentsclaudedashboardkanbanllmmulti-agentopenaiopenclaworchestrationpythonworkflow-automation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/edict)Preguntas
- ¿Funciona edict?
- Sí. edict funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 8 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic edict?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 14a207557719. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar edict?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,04 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 edict en instalarse?
- 8 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita edict una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar edict?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara edict con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, edict fue el 60.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de edict?
- 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.