Original en anglais: https://argusic.com/subject/agent-autoloop
agent-autoloop
Laissez votre agent CLI accepter et suivre des tâches en arrière-plan sans vous déranger, il ne vous enverra une carte que lorsqu'il aura besoin de votre décision.
Fonctionnesource : GitHubTypeScriptMITcommit cecec75be3ca
TypeScript, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai agents, automation, claude code, cli, codex, event driven, mcp et nodejs.
agent-autoloop fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 56 minutes et a rencontré 5 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
The project installs and runs: the hub answered 200 on /healthz, the real Codex CLI completed a full ask-answer loop in the same resumed session reporting '试跑通过', test:quick passed 280/282, typecheck and format:check passed, and install-smoke.sh verified install-to-uninstall.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 60 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- npm run benchmark fails its '1000 simultaneous long-poll' assertion (only 562-619 active) because server child spawn + sequential fetch on this slow container takes >5s while early polls time out; README documents pass lines as machine-dependent18 minutes
- simulation.test.ts exhaustive enumeration and full npm test exceed this container's CPU budget (200k-step sim itself completed in ~296s printing valid counts); sim/crash/stream/delivery components pass individually12 minutes
- Real Codex agent runs failed first attempt: 'bwrap: No permissions to create a new namespace' - container blocks unprivileged user namespaces5 minutes
- System Node.js v18.19.1 rejected by install.sh (requires Node >=24); npm install initially ran against wrong engine with EBADENGINE4 minutes
- npm test failed with EMFILE 'too many open files' when many test files each spawned file watchers in parallel1 minute
- Temps d'installation
- 56 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 56 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 5 rencontrées, 5 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- curl http://127.0.0.1:3351/healthz returned 200 {"ok":true,"commit":"cecec75be3ca..."}; node bin/agent-autoloop.ts status showed '今天做完 2' and card '你选了绿色，试跑通过' after answer; npm run test:quick exited 0 (280 passed / 0 failed / 2 skipped); start 'agent-autoloop try' printed card '【等你决定】#1 试跑：选一个颜色' and answer 1 2 resumed same session codex://threads/01a1a74d-c294-7ea3-a75c-e45409eaf1f4
- Tokens de modèle utilisés
- 1 433 009
- Commit exact testé
- cecec75be3ca
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
- EMFILE in tests at default ulimit (fix: `ulimit -n 16384`) — ~1 min - Benchmark poll assertion + simulation slowness (environment CPU-bound, not fixed, documented) — ~… - Argusic Agent bwrap sandbox failure (container blocks unprivileged userns; worked around in test … exec /bin/sh -lc 'date -u +%H:%M; echo "started ~15:24 UTC"' in /work/repo succeeded in 0ms: 16:20 started ~15:24 UTC All done. Final report: tokens used 1,433,009 All done. Final report:
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- S'est remis des 5 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Installation en 56 minutes, plus lente que la médiane des 110 projets comparables mesurés par Argusic.
Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, agent-autoloop a été le 106e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,41 | |
| Argusic Runner | 1/3 | N'a pas fonctionné | 20,00 | 0,14 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-agentsautomationclaude-codeclicodexevent-drivenmcpnodejsself-hostedtypescriptworkflow
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/agent-autoloop)Questions
- agent-autoloop fonctionne-t-il ?
- Oui. agent-autoloop fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 56 minutes, en rencontrant 5 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé agent-autoloop ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit cecec75be3ca. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'agent-autoloop ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,41 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer agent-autoloop ?
- 56 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- agent-autoloop a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation d'agent-autoloop ?
- 5 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 5 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment agent-autoloop se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, agent-autoloop a été le 106e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour agent-autoloop ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.