Original en anglais: https://argusic.com/subject/home-generative-agent
home-generative-agent
Agent IA pour Home Assistant: parlez à votre maison, créez des automatisations en langage naturel, analysez les caméras avec la reconnaissance faciale et recevez des alertes proactives d'anomalies. LLM cloud ou entièrement local.
Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit 3cbead48e586
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai agent, anomaly detection, anthropic, computer vision, gemini, generative ai, hacs et hacs integration.
home-generative-agent fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 30 minutes et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
Python 3.14.9 virtualenv with Home Assistant 2026.9.3, all runtime+dev+test dependencies installed, and the full test suite of 3,796 tests passes cleanly with zero failures.
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 92 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.
- Python 3.14 not available in container — HA 2026.9.3 requires Python >=3.13.215 minutes
- Temps d'installation
- 30 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 19 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- PYTHONPATH=/work/repo hga/bin/python -m pytest tests/custom_components/home_generative_agent/ -q --co returned 3796 collected; executed 12 batches covering all test_*.py files, each with --timeout=30 -q; 0 failures, 2 skipped, 10 deprecation warnings
- Tokens de modèle utilisés
- 163 525
- Commit exact testé
- 3cbead48e586
- 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
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
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.
**Environment gap discovered**: The project requires HA 2026.9.3 which needs Python ≥3.13.2. The co… **Error 1** (fixed): Missing Python 3.13+/3.14 — installed via `uv python install 3.14.9`, rebuilt … The test suite was run in 12 batches covering all 111 test files (3,796 total tests collected), and… 2026-10-23T16:49:16.700567Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a16… 2026-10-23T16:49:16.700615Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a16… tokens used 163,525 Now I have a complete picture. Every test file I ran passed. Let me provide the final report. Here's a summary of what was done and what was found: **Environment gap discovered**: The project requires HA 2026.9.3 which needs Python ≥3.13.2. The co… **Error 1** (fixed): Missing Python 3.13+/3.14 — installed via `uv python install 3.14.9`, rebuilt … The test suite was run in 12 batches covering all 111 test files (3,796 total tests collected), and…
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
- S'est remis de 1 erreur sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
- Installation en 30 minutes, plus lente que la médiane des 69 projets comparables mesurés par Argusic.
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 70 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, home-generative-agent a été le 64e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 43 sur 70 en ont atteint un.
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 avec des mocks | 92,00 | 0,45 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-agentanomaly-detectionanthropiccomputer-visiongeminigenerative-aihacshacs-integrationhome-assistanthome-automationlangchainlanggraphllmslocal-llmollamaopenaipgvectorsmart-homevoice-assistant
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/home-generative-agent)Questions
- home-generative-agent fonctionne-t-il ?
- home-generative-agent fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 30 minutes, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé home-generative-agent ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 3cbead48e586. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'home-generative-agent ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,45 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 home-generative-agent ?
- 30 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.
- home-generative-agent 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'home-generative-agent ?
- 1 problème est survenu lors de l'exécution enregistrée, et 1 a été corrigé sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment home-generative-agent se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 70 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, home-generative-agent a été le 64e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 43 sur 70 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour home-generative-agent ?
- 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.