英語の原文: https://argusic.com/subject/argo
argo
エージェント向けに特化したオープンソースのエージェント検索ツールで、200 以上の検索ソースと多言語検索機能を備え、中国語、英語、学術、コード、ショッピング、金融、ニュース、百科事典をカバーします。
動作するソース: GitHubPythonApache-2.0コミット 32428bc90aae
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: academic search、agent tools、ai agent、deep research、dsh ecosystem、dsh plugin、evidence verification、mcp server.
argo 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 65 分でインストールし、11 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。
With a local venv and deps installed, the argo CLI (v2.9.7) runs search/fetch and returns real results, the MCP stdio server answers argo_search call, headless Chrome renders pages, and the full test suite passes 4258 tests with 36 platform-gated skips and 0 failures.
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 98.2 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。
- test_fetch_v3_identity_branch/test_tinyfish_fallback/test_evidence_loop failed: 'blocked' due to SSRF guard on unresolvable fixture domains (offline DNS can't resolve v.com/docs.example.com)15 分
- test_funnel/test_race_fast_budget/test_lowlevel_smoke failed after installing rapidfuzz: fuzzy near-dup layer auto-enabled and collapsed template rows differing only by index12 分
- test_fallback_extract/test_local_360_jisilu/test_local_baidu_pipeline/test_local_search_redirect_resolve/test_serp_guard failed: no BeautifulSoup (bs4)10 分
- test_cdp_network_idle/test_chrome_leak_fix failed: FileNotFoundError Chrome not found8 分
- test_platform_paths_conventions env-cache test failed: overlayfs keeps mtime_ns unchanged on equal-size back-to-back rewrite, cache returned stale value6 分
- test_local_image 5 tests failed: FileNotFoundError 'swiftc' (Vision helper needs macOS)5 分
- インストール時間
- 65 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 60 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 11 件に遭遇、10 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- PATH=$HOME/.local/bin:$PATH CHROME_PATH=$HOME/.cache/ms-playwright/chromium-1248/chrome-linux64/chrome python3 -m pytest tests/ -q -> 4258 passed, 36 skipped, 57 subtests passed, 0 failed in 374.41s; `argo --version` -> 'argo 2.9.7'; `argo search 'python asyncio tutorial' --json -n 2 --no-cache` -> status=completed count=2 errors=[] first_url=https://itsourcecode.com/blogs/python-async-await-tutorial-2026; `argo fetch https://example.com --json` -> success:true fetch_method:http length:156; `python3 scripts/mcp_server.py --call argo_search '{"query":"python asyncio","max_results":2}'` -> JSON results rc=0; headless ChromeCDP navigate example.com -> title 'Example Domain' on DISPLAY=:99
- 使用したモデルのトークン
- 1,207,119
- テストした正確なコミット
- 32428bc90aae
- 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。
**Verified**
- `argo --version` printed `argo 2.9.7`.
- `argo search "python asyncio tutorial" --json -n 2 --no-cache` returned `status=completed count=2…
- `argo fetch https://example.com --json` returned `success:true fetch_method:http length:156`.
- MCP `python3 scripts/mcp_server.py --call argo_search '{"query":"python asyncio","max_results":2}…
- Headless Chrome (via `ChromeCDP`) navigated `https://example.com` and read `document.title == "Ex…
- `python3 -m pytest tests/ -q` (with `PATH` including `~/.local/bin` and `CHROME_PATH` set): **425…
- `python3 scripts/health_check.py --all` returned `0/18 可用` — local_* engines are blocked by anti-…
**Unfixed gaps**
- `scripts/health_check.py` local-engine probes (local_baidu/sogou/360/bing_news/wikipedia) all fai…
- Local image Vision (Swift) needs macOS; skipped on Linux by design.
- Optional third-party keys (OCTEN_API_KEY etc.) are absent; engine auto-skips them and no mock was…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。
- 65 分でインストールできました。
- 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
- セットアップ中に 11 件のエラーに遭遇しました。そのうち 1 件は解決されていません。
- 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。
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)
academic-searchagent-toolsai-agentdeep-researchdsh-ecosystemdsh-pluginevidence-verificationmcp-servermetasearchpythonsearch-engineweb-search
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/argo)質問
- argo は動作しますか?
- はい。argo は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 65 分でインストールして起動し、途中で 11 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は argo 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 32428bc90aae 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。
- argo 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 0.77 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。
- argo 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 65 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。
- argo 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。
- argo 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 11 件の問題が発生しました。そのうち 10 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。
- argo 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。