Original en inglés: https://argusic.com/subject/parlor
parlor
IA multimodal en tiempo real en el dispositivo, con funciones similares a GPT-Live.
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonApache-2.0commit da1ddf1f3e1a
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: apple silicon, gemma, kokoro, litert lm, local llm, mlx, multimodal y on device ai.
parlor funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 22 minutos y encontró 5 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Project installs, builds, and the server starts with Gemma 4 E2B loaded and serving HTTP+WebSocket; the end-to-end AI pipeline (turn detection, llama.cpp inference, transcript parsing, TTS) all initialize and run correctly when tested manually, but the full test suite cannot complete because CPU-only inference exceeds per-turn timeouts, GPU acceleration and/or the smaller e2b model is needed for CI.
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.
- No llama-server binary on PATH2 minutos
- Server failed to bind on localhost (IPv6 resolved to ::1, not supported)2 minutos
- No uv pre-installed in container1 minuto
- Stale ports in TIME_WAIT across test runs1 minuto
- CPU inference too slow for e2e test suite (70s per turn)
- Tiempo de instalación
- 22 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 77 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 5 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- uv sync installed all deps; 25 unit tests passed (test_stream_parser.py + test_llama_startup.py); server started on 127.0.0.1:8871 with llama-server b11396 hosting Gemma 4 E2B QAT q4_0; WebSocket accepted, turn detector loaded (smart-turn-v3.2, p=0.99), model inference generated correct reply The capital of France is Paris for capital_france fixture; action decider, TTS backend, and Kokoro-onnx pipeline all initialized without errors. End-to-end test (test_short_question) timed out after 117s due to CPU-only per-turn latency (~70s prefill+decode).
- Tokens de modelo usados
- 706.028
- Commit exacto probado
- da1ddf1f3e1a
- 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.
- No `llama-server` on PATH → downloaded pre-built `llama-b11396-bin-ubuntu-x64.tar.gz` (CPU build)
- `localhost` resolved to IPv6 `::1` which the container doesn't support → changed `host="127.0.0.1…
- Stale ports 8821–8823 persisted in TIME_WAIT across test runs → shifted to ports 8871–8873
- CPU-only inference is extremely slow (~70s per turn with prefill) because no GPU acceleration wor…
**Model correctness verified**: The server did load the model, accept a WebSocket connection, proce…
exec
/bin/sh -lc "echo 'ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"inst…
succeeded in 0ms:
All done. The project installs, builds, the server starts with Gemma 4 E2B loaded and serving HTTP+…
tokens used
706,028
All done. The project installs, builds, the server starts with Gemma 4 E2B loaded and serving HTTP+…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 5 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.
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 22 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 5 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 6 proyectos de apple-silicon que Argusic ha instalado y cronometrado, parlor fue el 4.º más rápido en llegar a funcionar, y 2 de 6 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 | 0,51 |
Temas (de GitHub)
apple-silicongemmakokorolitert-lmlocal-llmmlxmultimodalon-device-aipythonreal-timespeech-recognitiontext-to-speechvoice-assistant
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/parlor)Preguntas
- ¿Funciona parlor?
- parlor funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 22 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic parlor?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit da1ddf1f3e1a. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar parlor?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,51 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 parlor en instalarse?
- 22 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita parlor una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar parlor?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 5 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara parlor con las alternativas?
- De los 6 proyectos de apple-silicon que Argusic ha instalado y cronometrado, parlor fue el 4.º más rápido en llegar a funcionar, y 2 de 6 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de parlor?
- 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.