Original en inglés: https://argusic.com/subject/ods
ODS
ODS V3 Pre-Release: Pruebas públicas y refinamiento antes del lanzamiento oficial de V3. Convierte tu PC, Mac o máquina Linux en un servidor de IA privado.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 6ff9b4fc5190
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, amd, comfyui, docker, llama cpp, llm, local ai y n8n.
ODS funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 48 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Project builds correctly, all 418 bats tests, 14/14 smoke tests (after ai_err fix), ~300 shell/Python contract tests, and the vite frontend build pass. The Docker runtime install cannot complete in this environment, but the dry-run installer, CLI (-v2.6.0), all standalone test suites, and the frontend are functional.
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.
- ai_err function called in 07-devtools.sh:189 but does not exist; the UI library defines ai_bad instead2 minutos
- Docker not available in container; full install requires Docker
- disk-space-preflight test fails because rsync is not installed
- CPU-only-path test fails because resolve-compose-stack.sh needs Docker
- Tiempo de instalación
- 48 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 15 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- cd /work/repo/ods && bash tests/run-bats.sh (418/418 passed); make test with ODSPATH and PATH overrides (all contract suites passed); PATH=/tmp/ods-venv/bin:$PATH python3 tests/contracts/test-network-exposure-contracts.py (10/10 passed); bash tests/smoke/installer-env-smoke.sh (14/14 passed after fix); bash tests/test-validate-env.sh (45/45 passed); bash tests/test-mode-switch-status.sh (20/20 passed); installer frontend: npx vite build in installer/ (built successfully)
- Tokens de modelo usados
- 170.586
- Commit exacto probado
- 6ff9b4fc5190
- 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
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el . El veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
/bin/sh -lc "cd /work/repo/ods && grep -n \"ai_bad\\|ai_err\" installers/phases/07-devtools.sh && e… succeeded in 4729ms: Results: 14 passed, 0 failed / 14 total Now I have all the data. Here's my final assessment: **Install:** The project installs via shell scripts that deploy Docker containers. Docker is not av… **Verification:** I ran the project's standalone test suites — 418 bats tests (all passed), ~30 she… 2026-09-24T04:31:01.253385Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0d… tokens used 170,586 Now I have all the data. Here's my final assessment: **Install:** The project installs via shell scripts that deploy Docker containers. Docker is not av… **Verification:** I ran the project's standalone test suites — 418 bats tests (all passed), ~30 she…
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 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 3 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.
- Tardó 48 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, ODS fue el 103.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 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 | 3/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,11 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,17 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,22 |
Temas (de GitHub)
ai-agentsamdcomfyuidockerllama-cppllmlocal-ain8nnvidiaopen-webuiragself-hostedspeech-to-textstrix-halotext-to-speechworkflow-automation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/ods)Preguntas
- ¿Funciona ODS?
- ODS funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 48 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic ODS?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 6ff9b4fc5190. Hay 3 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar ODS?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,11 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 ODS en instalarse?
- 48 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita ODS una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar ODS?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara ODS con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, ODS fue el 103.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de ODS?
- Las 3 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.