英語の原文: https://argusic.com/subject/agentty
agentty
ターミナルで AI ペアプログラミング: one 静的バイナリ、サブミリ秒の起動、任意のモデル
検証できずソース: GitHubホームページC++MITコミット 23560a0487bd
C++、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agentic coding、ai agent、anthropic、claude、claude code、claude code alternative、cli、coding agent.
Argusic は agentty を動かせませんでした。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 33 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。
Prebuilt agentty 0.9.26 linux x86_64 release binary is installed at /home/runner/.local/bin/agentty and responds to all query subcommands (version, status, config doctor, skills, help, diagnostics). Source build fails at the jaal submodule due to insufficient compiler support for C++26 structured binding packs.
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 50 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。
- Source build fails: jaal dependency needs C++26 structured binding packs (P1061) which require Clang 22+ or GCC 16+. Available compiler is Clang 19.1.7 (via LLVM prebuilt).33 分
- libnghttp2-dev not installed in container (only libnghttp2-14 shared lib present). Headers missing for find_path/find_library.10 分
- CMake 3.28.3 was too old for jaal submodule (req 3.29+).5 分
- maya CMakeLists.txt hard-failed on C++26 detection with GCC 13 (no -std=c++2c).5 分
- インストール時間
- 33 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 30 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
- /home/runner/.local/bin/agentty --version returned 'agentty 0.9.26'; agentty status returned credentials file paths; agentty config doctor returned 'healthy.'; agentty skills returned 'no skills installed.'; agentty help printed 113 lines of usage information; agentty diagnostics succeeded.
- 使用したモデルのトークン
- 566,830
- テストした正確なコミット
- 23560a0487bd
- 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
- そもそも動作するかどうか
- この実行は何も検証していないため、このページはどちらとも主張しません
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。
=== agentty session: 0.9.26 release pid=1352 cwd=/work/repo ===
2026-10-17T00:43:07.092 +0000000ms 40a1 W general startup: agentty 0.9.26 os=linux arch=x86_64 buil…
=== agentty session: 0.9.26 release pid=5986 cwd=/work/repo ===
2026-10-17T01:02:55.684 +0000000ms 4afd W general startup: agentty 0.9.26 os=linux arch=x86_64 buil…
Now I have a complete picture. Let me compile the final report.
The prebuilt binary (v0.9.26) works. Source build fails because the project's dependency jaal requi…
exec
/bin/sh -lc "echo \"1792199128\" | python3 -c \"from datetime import datetime; ts=int(__import__('s…
succeeded in 0ms:
0.225981601079305
tokens used
566,830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
- 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。
- 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
- 時間制限のないエージェントでも動かせませんでした。
- インストールに 33 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 25 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-coding のプロジェクト 26 件のうち、agentty は実行状態に達するまでの速さが 24 番目で、26 件中 19 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
トピック (出典: GitHub)
agentic-codingai-agentanthropicclaudeclaude-codeclaude-code-alternativeclicoding-agentcppdeveloper-toolsllmmcpollamaopenairagretrieval-augmented-generationsandboxstatic-binaryterminaltui
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/agentty)質問
- agentty は動作しますか?
- Argusic は agentty が動作することを検証できませんでした. Argusic はクリーンなマシンで 33 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 agentty 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 23560a0487bd 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。
- agentty 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 0.12 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。
- agentty 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 33 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。
- agentty 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。
- agentty 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。
- agentty 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-coding のプロジェクト 26 件のうち、agentty は実行状態に達するまでの速さが 24 番目で、26 件中 19 件がそもそも実行状態に達しました。
- agentty 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。