英語の原文: https://argusic.com/subject/agent-autoloop
agent-autoloop
让你的命令行 Agent 在后台自己接活、自己跟进到底；平时不烦你，遇到拿不准的事才发卡片找你拍板。
動作するソース: GitHubTypeScriptMITコミット cecec75be3ca
TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agents、automation、claude code、cli、codex、event driven、mcp、nodejs.
agent-autoloop は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 56 分でインストールし、5 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
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.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 60 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- 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 分
- 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 分
- Real Codex agent runs failed first attempt: 'bwrap: No permissions to create a new namespace' - container blocks unprivileged user namespaces5 分
- System Node.js v18.19.1 rejected by install.sh (requires Node >=24); npm install initially ran against wrong engine with EBADENGINE4 分
- npm test failed with EMFILE 'too many open files' when many test files each spawned file watchers in parallel1 分
- インストール時間
- 56 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 56 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 5 件に遭遇、5 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- 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
- 使用したモデルのトークン
- 1,433,009
- テストした正確なコミット
- cecec75be3ca
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
- 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:
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 5 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
うまくいかなかった点、または不明な点
- インストールに 56 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 110 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
Argusic がインストールして時間を計測した ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、agent-autoloop は実行状態に達するまでの速さが 106 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
ai-agentsautomationclaude-codeclicodexevent-drivenmcpnodejsself-hostedtypescriptworkflow
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/agent-autoloop)質問
- agent-autoloop は動作しますか?
- はい。agent-autoloop は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 56 分でインストールして起動し、途中で 5 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は agent-autoloop をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット cecec75be3ca に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- agent-autoloop のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.41 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- agent-autoloop のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 56 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- agent-autoloop には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- agent-autoloop のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 5 件の問題が発生しました。そのうち 5 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- agent-autoloop は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、agent-autoloop は実行状態に達するまでの速さが 106 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。
- agent-autoloop の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。