Original en anglais: https://argusic.com/subject/agentao
agentao
Runtime d'agent AI local-first et gouverné pour Python: intégrez-le dans votre application, ou exécutez-le en CLI ou en serveur ACP. Permissions, MCP, mémoire et relecture d'audit intégrés.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit cd1604bbcf82
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : acp, agent framework, ai agent, cli, llm, local first, mcp et model context protocol.
agentao fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 2,5 minutes et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
Agentao 0.5.7.dev0 installs, builds, and passes its entire 6336-test suite inside the container with mock credentials; real LLM chat requires a genuine API key
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 100 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.
- uv not on PATH after pip install to --user0,5 minute
- CLI extra packages (prompt_toolkit, readchar) missing on first agentao invocation0,5 minute
- test_initialize_jieba_redirects_stderr_to_logger failed: ModuleNotFoundError for jieba0,5 minute
- Temps d'installation
- 3 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 6 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pytest tests/ exited 0, 6336 passed, 0 failed, 48 skipped; uv build succeeded; wheel install + embed construct test passed; agentao --help and agentao doctor both returned 0
- Tokens de modèle utilisés
- 138 113
- Commit exact testé
- cd1604bbcf82
- 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.
succeeded in 435ms: Agentao instance created successfully: Agentao All verified. Here's the complete report: **Install**: `uv sync` worked after installing `uv` via pip. CLI extras and jieba were needed for f… **Tests**: Full suite passes — 6336 passed, 0 failed, 48 skipped (Windows-only tests on Linux). One… **Verification**: The library constructs, the CLI boots and shows help, `agentao doctor` reports al… tokens used 138,113 All verified. Here's the complete report: **Install**: `uv sync` worked after installing `uv` via pip. CLI extras and jieba were needed for f… **Tests**: Full suite passes — 6336 passed, 0 failed, 48 skipped (Windows-only tests on Linux). One… **Verification**: The library constructs, the CLI boots and shows help, `agentao doctor` reports al…
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.
- Installé en 2,5 minutes, plus vite que la médiane des 7 projets comparables mesurés par Argusic.
- S'est remis des 3 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.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 8 projets acp qu'Argusic a installés et chronométrés, agentao a été le 3e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 5 sur 8 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.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 2,5 minutes après le clone.
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 | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,02 |
Sujets (depuis GitHub)
acpagent-frameworkai-agentclillmlocal-firstmcpmodel-context-protocolopenai-compatiblepython
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/agentao)Questions
- agentao fonctionne-t-il ?
- Oui. agentao fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 3 minutes, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé agentao ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit cd1604bbcf82. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'agentao ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,02 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 agentao ?
- 2,5 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.
- agentao 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'agentao ?
- 3 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 3 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment agentao se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 8 projets acp qu'Argusic a installés et chronométrés, agentao a été le 3e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 5 sur 8 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour agentao ?
- L'exécution enregistrée se trouve 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.