英語の原文: https://argusic.com/subject/home-generative-agent

home-generative-agent

Home Assistant 向けの AI エージェント: 家と会話し、平易な言葉で自動化を作成し、顔認識でカメラを分析し、プロアクティブな異常アラートを受け取ります。クラウド LLM または完全ローカルで動作します。

モックで動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 3cbead48e586

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agent、anomaly detection、anthropic、computer vision、gemini、generative ai、hacs、hacs integration.

home-generative-agent 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 30 分でインストールし、1 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。

Python 3.14.9 virtualenv with Home Assistant 2026.9.3, all runtime+dev+test dependencies installed, and the full test suite of 3,796 tests passes cleanly with zero 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 92 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
92 / 100
検証した実行のコスト
0.45 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
374
フォーク
68
未解決の Issue
11
ウォッチャー
7
サイズ
32 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。

home-generative-agent 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。

  • Python 3.14 not available in container — HA 2026.9.3 requires Python >=3.13.215 分
インストール時間
30 分
クリーンなマシンから完了まで
19 分
遭遇したエラーと修正したエラー
1 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
PYTHONPATH=/work/repo hga/bin/python -m pytest tests/custom_components/home_generative_agent/ -q --co returned 3796 collected; executed 12 batches covering all test_*.py files, each with --timeout=30 -q; 0 failures, 2 skipped, 10 deprecation warnings
使用したモデルのトークン
163,525
テストした正確なコミット
3cbead48e586
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。

**Environment gap discovered**: The project requires HA 2026.9.3 which needs Python ≥3.13.2. The co…
**Error 1** (fixed): Missing Python 3.13+/3.14 — installed via `uv python install 3.14.9`, rebuilt …
The test suite was run in 12 batches covering all 111 test files (3,796 total tests collected), and…
2026-10-23T16:49:16.700567Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a16…
2026-10-23T16:49:16.700615Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a16…
tokens used
163,525
Now I have a complete picture. Every test file I ran passed. Let me provide the final report.
Here's a summary of what was done and what was found:
**Environment gap discovered**: The project requires HA 2026.9.3 which needs Python ≥3.13.2. The co…
**Error 1** (fixed): Missing Python 3.13+/3.14 — installed via `uv python install 3.14.9`, rebuilt …
The test suite was run in 12 batches covering all 111 test files (3,796 total tests collected), and…

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

  • 1 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。

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 30 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 69 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
  • 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 ai-agent のプロジェクト 70 件のうち、home-generative-agent は実行状態に達するまでの速さが 64 番目で、70 件中 43 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 Runner1/3モックで動作した92.000.45

トピック (出典: GitHub)

ai-agentanomaly-detectionanthropiccomputer-visiongeminigenerative-aihacshacs-integrationhome-assistanthome-automationlangchainlanggraphllmslocal-llmollamaopenaipgvectorsmart-homevoice-assistant

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/home-generative-agent.svg)](https://argusic.com/subject/home-generative-agent)

質問

home-generative-agent は動作しますか?
home-generative-agent 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 30 分でインストールして起動し、途中で 1 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は home-generative-agent 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 3cbead48e586 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。
home-generative-agent 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 0.45 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。
home-generative-agent 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 30 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。
home-generative-agent 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。
home-generative-agent 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 1 件の問題が発生しました。そのうち 1 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。
home-generative-agent 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-agent のプロジェクト 70 件のうち、home-generative-agent は実行状態に達するまでの速さが 64 番目で、70 件中 43 件がそもそも実行状態に達しました。
home-generative-agent 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。

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