Agently は動作しますか?

はい。Agently は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 5 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は Agently 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 d58239501e7d に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。

Agently 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 0.32 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。

Agently 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 5 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。

Agently 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。

Agently 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 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 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。

Agently の証拠はどこにありますか?

記録された実行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。

英語の原文: https://argusic.com/subject/agently

Agently

[GenAI アプリケーション開発フレームワーク] GenAI アプリケーションを簡単かつ迅速に構築構造化データとチェーン呼び出し構文を使用して、コード内で GenAI エージェントと簡単に対話可能イベント駆動型フロー *TriggerFlow* を使用して複雑な GenAI 動作ロジックを管理アプリケーションコードを書き換えずに任意のモデルに切り替え可能

動作するソース: GitHub ホームページPythonApache-2.0コミット d58239501e7d

Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent、agent based framework、agent framework、chatglm、claude、deepseek、ernie、framework.

Agently 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 5 分でインストールし、4 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 agently 4.1.4.8 package installs, imports, and creates agents via its fluent API. 3,776 of 3,826 tests pass. 9 failures are pre-existing characterization snapshot mismatches (expected on different package versions), and 1 requires a Docker daemon.
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 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: 動作する
Argusic スコア: 100 / 100
検証した実行のコスト: 0.32 USD (実測)
記録された実行: 1
最終テスト: 2026-10-06
スター: 1,660
フォーク: 184
未解決の Issue: 19
ウォッチャー: 23
サイズ: 50 MB
作成日: 2023-06-30
最終プッシュ: 2026-10-13

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 2026-11-04。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。

Agently のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成) — 各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

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。

No python binary on PATH — only python3 available, but code adapters and providers hardcoded python as argv[0]2 分
Missing optional dependencies: python-dotenv, beautifulsoup4, fastapi, sqlmodel, aiosqlite, fastmcp1 分
9 characterization tests fail due to baseline snapshot drift (event paths and prompt content differ across package versions)
test_gvisor_direct_docker_run_emits_one_fixed_runtime_argv fails — Docker daemon not available in container and monkeypatch does not cover inspect_availability()

インストール時間: 5 分
クリーンなマシンから完了まで: 45 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 4 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: pytest exited with code 1, 3776 passed, 10 failed (9 characterization baseline drift + 1 missing Docker), 39 skipped
使用したモデルのトークン: 344,619
テストした正確なコミット: d58239501e7d
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。

FAILED tests/test_gvisor_execution_provider.py::test_gvisor_direct_docker_run_emits_one_fixed_runti…
============================== 1 failed in 0.48s ===============================
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && pip list 2>/dev/null | grep -i agently' in /work/repo
 exited 1 in 113ms:
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && .venv/bin/pip list 2>/dev/null | grep -i agently' in /work/repo
 succeeded in 54ms:
agently                   4.1.4.8      /work/repo
agently-stage             0.3.8
tokens used
344,619

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 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 134 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
4 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 Apache-2.0 です。

うまくいかなかった点、または不明な点

これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した agent のプロジェクト 135 件のうち、Agently は実行状態に達するまでの速さが 48 番目で、135 件中 87 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。
手早く評価したい場合: クローンから 5 分後には動作していました。

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

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	1/3	動作した	100.00	0.32	2026-10-06 14:01 UTC

トピック (出典: GitHub)

agent agent-based-framework agent-framework chatglm claude deepseek ernie framework gemini google-gemini gpt llm-agent llm-application llm-apps llm-framework llmops llms minimax python

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.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/Agently.svg)](https://argusic.com/subject/agently)

質問

Agently は動作しますか?: はい。Agently は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 5 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は Agently 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 d58239501e7d に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
Agently 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 0.32 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。
Agently 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 5 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。
Agently 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。
Agently 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 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 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。
Agently 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 agent のプロジェクト 135 件のうち、Agently は実行状態に達するまでの速さが 48 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
Agently の証拠はどこにありますか?: 記録された実行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。