Original en inglés: https://argusic.com/subject/waku-agent
waku-agent
Waku Waku! Waku Agent es un harness de AI agent que prioriza lo local y que realmente posees, incluyendo bucle, memoria y evaluación, todo en código construido para mantenerse legible a medida que crece.
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit 12bf00efb11f
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent framework, ai agent, ai assistant, claude, evals, llm, llmops y local first.
waku-agent funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 5 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Waku 0.1.8 installed and verified: all 1714 offline deterministic tests pass, the dashboard serves HTTP 200 on localhost:7777, the CLI responds to waku --help, the loop runs end-to-end with a real LLM provider (OpenRouter free tier), and lint passes cleanly.
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 100 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.
- hosted extra dependency jwt (PyJWT) not installed, causing 4 collection errors in evals/deterministic/hosted/*.py1 minuto
- Tiempo de instalación
- 5 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 7 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest evals/deterministic: 1714 passed, 63 skipped; live LLM call via OpenRouter free tier: w.respond('Reply with exactly the word VERIFIED') returned 'VERIFIED'; dashboard HTTP GET on port 7777 returned 200; ruff check passed
- Tokens de modelo usados
- 56.594
- Commit exacto probado
- 12bf00efb11f
- 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.
### Verification | Check | Result | |---|---| | **pytest evals/deterministic** | 1714 passed, 63 skipped (live-eval tests correctly skipped witho… | **ruff check** | All checks passed | | **Dashboard HTTP** | `GET /` on localhost:7777 returned HTTP 200 | | **CLI entrypoints** | `python -m waku --help` prints all 14 commands correctly | | **Live LLM call** | Argusic free-tier model responded with "VERIFIED" to a prompt via `w.respond(… | **Memory DB** | `state.db` created with 15 tables (facts, episodes, chat_log, etc.) — schema veri… ### Notable - The pre-existing `OPENROUTER_API_KEY` in the environment allowed **tier1_real** verification — th… - No system packages were needed or installed.
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 su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 5 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 61 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 62 proyectos de agent-framework que Argusic ha instalado y cronometrado, waku-agent fue el 34.º más rápido en llegar a funcionar, y 48 de 62 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 5 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
Temas (de GitHub)
agent-frameworkai-agentai-assistantclaudeevalsllmllmopslocal-firstopenaipersonal-assistantpythonsqlite
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/waku-agent)Preguntas
- ¿Funciona waku-agent?
- Sí. waku-agent funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 5 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic waku-agent?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 12bf00efb11f. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar waku-agent?
- 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 waku-agent en instalarse?
- 5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita waku-agent una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar waku-agent?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara waku-agent con las alternativas?
- De los 62 proyectos de agent-framework que Argusic ha instalado y cronometrado, waku-agent fue el 34.º más rápido en llegar a funcionar, y 48 de 62 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de waku-agent?
- 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.