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

agentset

オープンソースの RAG プラットフォーム:組み込みの引用、ディープリサーチ、22 以上のファイル形式、パーティション、MCP サーバーなど。

モックで動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット 03283cc6383b

TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agentic rag、ai、ai agents、ai sdk、chatbots、embeddings、genai、llms.

agentset は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 25 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。

Agentset monorepo installs dependencies with bun 1.4.2 (using Bun's bundled Node 26.3.0), generates Prisma client with all enums, and passes 616 of 643 tests across web and engine packages.

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 56 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
モックで動作する
Argusic スコア
56 / 100
検証した実行のコスト
0.22 USD (実測)
記録された実行
2
最終テスト
スター
2,122
フォーク
189
未解決の Issue
18
ウォッチャー
14
サイズ
22 MB
作成日
最終プッシュ

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。

agentset 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。

  • zod/v4 import { z } resolves as undefined in vitest/vite due to chained re-export of namespace import10 分
  • bun preinstall script failed: Prisma requires Node >=22.12 but system has Node 18.19.15 分
  • prisma generate failed: missing DIRECT_URL env var; schema file needed explicit path4 分
  • bun not installed and unzip not available3 分
  • prisma enums generated empty because --schema pointed to single file instead of directory3 分
インストール時間
25 分
クリーンなマシンから完了まで
42 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
bun run --bun vitest run in apps/web: 445/463 passed, 31/33 test files passed; bun run --bun vitest run in packages/engine: 171/180 passed, 6/8 test files passed
使用したモデルのトークン
555,140
テストした正確なコミット
03283cc6383b
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
実際のサービスに対する振る舞い
この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました

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。

# Compute approximate total elapsed time
date +%s' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
1791137106
exec
/bin/sh -lc 'export PATH="/tmp:$PATH"
# Start timestamp from the log and current time
echo "Session started ~17:24, ended ~18:03 UTC"' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
Session started ~17:24, ended ~18:03 UTC
tokens used
555,140

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

  • 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。
  • 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

  • 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
  • インストールに 25 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 3 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 agentic-rag のプロジェクト 4 件のうち、agentset は実行状態に達するまでの速さが 4 番目で、4 件中 2 件がそもそも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

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner2/3モックで動作した92.000.22
Argusic Runner1/3動作しなかった20.000.07

トピック (出典: GitHub)

agentic-ragaiai-agentsai-sdkchatbotsembeddingsgenaillmsmemorymemory-managementragvercel-ai-sdk

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/agentset.svg)](https://argusic.com/subject/agentset)

質問

agentset は動作しますか?
agentset は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 25 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 agentset 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 03283cc6383b 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。
agentset 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 0.22 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。
agentset 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 25 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。
agentset 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。
agentset 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。
agentset 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 agentic-rag のプロジェクト 4 件のうち、agentset は実行状態に達するまでの速さが 4 番目で、4 件中 2 件がそもそも実行状態に達しました。
agentset 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。

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