Original en inglés: https://argusic.com/subject/fast-agent
fast-agent
Codifica, construye y evalúa agents - excelente soporte para modelo y Skills/MCP/ACP/A2A
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 920cb671f347
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: a2a, acp, agent, agent framework, agent skills, cli, mcp y mcp client.
fast-agent funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0,1 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 8730 unit tests pass, CLI boots and responds, playback LLM agent runs end-to-end, format/lint/typecheck all pass.
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_cli_duckdb_sql_rejects_multiple_statements_before_execution failed: _normalize_user_sql() ran after _parquet_view_query(), so a missing-file IOError masked the SQL validation3 minutos
- test_prefixed_method_signatures_wrap_to_documented_width failed: inspect.Signature.format(max_width=...) is Python 3.13+ only, project targets 3.123 minutos
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 30 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest tests/unit passed 8730/8730; fast-agent --help && fast-agent --version printed; playback LLM agent ran and returned response
- Tokens de modelo usados
- 1.129.744
- Commit exacto probado
- 920cb671f347
- 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.
- Total runtime: ~4 minutes. tokens used 1,129,744 All checks pass. Let me compile the final report. **Summary of findings:** - **Install**: `uv sync --all-extras` succeeded on first attempt. - **Errors encountered and fixed**: 1. `test_cli_duckdb_sql_rejects_multiple_statements_before_execution` — SQL validation ran *after… 2. `test_prefixed_method_signatures_wrap_to_documented_width` — `inspect.Signature.format(max_wid… - **Verification**: All 8730 unit tests pass (zero failures). CLI boots (`fast-agent --help`, `fast… - **Test depth**: tier1_real — verified real behavior (playback LLM agent executed, responded, and … - Total runtime: ~4 minutes.
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 instaló en 0,1 minutos, más rápido que la mediana de los 8 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 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 Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
De los 9 proyectos de a2a que Argusic ha instalado y cronometrado, fast-agent fue el 2.º más rápido en llegar a funcionar, y 8 de 9 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 0,1 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 | 0,25 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,08 |
Temas (de GitHub)
a2aacpagentagent-frameworkagent-skillsclimcpmcp-clientmcp-serverpythonskillstui
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/fast-agent)Preguntas
- ¿Funciona fast-agent?
- Sí. fast-agent funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic fast-agent?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 920cb671f347. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar fast-agent?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,25 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 fast-agent en instalarse?
- 0,1 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita fast-agent una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar fast-agent?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara fast-agent con las alternativas?
- De los 9 proyectos de a2a que Argusic ha instalado y cronometrado, fast-agent fue el 2.º más rápido en llegar a funcionar, y 8 de 9 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de fast-agent?
- 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.