Original en inglés: https://argusic.com/subject/os
os
Permite a las organizaciones crear y desplegar agents de IA personalizables con soporte para múltiples proveedores de LLM, chat en tiempo real, voz, entrenamiento de documentos, analíticas, gestión de usuarios, autenticación SSO y widgets integrables. Construido con React 19, Redux Toolkit, Radix UI y Tailwind CSS.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit 4f4b145bbbfe
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agentic ai, ai, ai agents, ai platform, chatbot, conversational ai, generative ai y llm.
os funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 12 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
pnpm install completed 1905 packages without error, pnpm test passes all 12480 unit tests, and next dev serves the root page at localhost:3000 with HTTP 200.
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.
- Tiempo de instalación
- 12 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 14 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pnpm test exited 0, 473 files / 12480 tests passed, 1 skipped; curl http://localhost:3000 returned HTTP 200 with full HTML; curl http://localhost:3000/api/health returned 200 {"status":"ok"}
- Tokens de modelo usados
- 422.311
- Commit exacto probado
- 4f4b145bbbfe
- 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.
All verified. Let me compile the ARGUSIC_RESULT. Here's the summary of what was done and verified: **Install**: Downloaded Node.js v25.3.0 (required engine), installed pnpm 10.11.1, ran `pnpm instal… **Unit tests**: `pnpm test` ran vitest — 473 files, 12480 passed, 1 skipped. All tests pass. **App launch**: `pnpm dev` started Next.js 15.5.25 dev server on localhost:3000. `curl /api/health`… tokens used 422,311 All verified. Let me compile the ARGUSIC_RESULT. Here's the summary of what was done and verified: **Install**: Downloaded Node.js v25.3.0 (required engine), installed pnpm 10.11.1, ran `pnpm instal… **Unit tests**: `pnpm test` ran vitest — 473 files, 12480 passed, 1 skipped. All tests pass. **App launch**: `pnpm dev` started Next.js 15.5.25 dev server on localhost:3000. `curl /api/health`…
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
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- 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.
- Tardó 12 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 37 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 38 proyectos de agentic-ai que Argusic ha instalado y cronometrado, os fue el 24.º más rápido en llegar a funcionar, y 27 de 38 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 | 0,08 |
Temas (de GitHub)
agentic-aiaiai-agentsai-platformchatbotconversational-aigenerative-aillmllmopsmulti-agentopen-sourceoperating-systemragreactredux-toolkitself-hostedssotailwindcsstypescriptvoice-ai
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/os)Preguntas
- ¿Funciona os?
- os funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 12 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic os?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 4f4b145bbbfe. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar os?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,08 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 os en instalarse?
- 12 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita os una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar os?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Cómo se compara os con las alternativas?
- De los 38 proyectos de agentic-ai que Argusic ha instalado y cronometrado, os fue el 24.º más rápido en llegar a funcionar, y 27 de 38 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de os?
- 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.