英語の原文: https://argusic.com/subject/parlant
parlant
Parlant は、AI を使って顧客向けチャットエージェントを構築するためのオープンプラットフォームです。エージェントがどのように振る舞うべきかを説明すると、あなたのコーディングエージェントがそれを実装してくれます。
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット ea737442b8ae
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agent、customer experience、customer service、customer success、lead generation、llm、python.
parlant 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 12 分でインストールし、8 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 schema-correct mock NLP backend, the Parlant server started on port 18999, answered /healthz 200, created agents/guidelines/sessions (201), and ran the engine to completion status; 208 API tests passed while the parlant CLI remained unimportable.
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 86.2 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。
- parlant CLI fails: ImportError cannot import JourneyTriggerUpdateParams from parlant.client.types12 分
- Tests failed with KeyError('EMCIE_API_KEY') because tests/conftest.py hardcodes EmcieService8 分
- pytest collection failed on missing qdrant_client, chroma, pymongo, litellm, azure, zhipuai modules4 分
- README claims OpenAI is the default NLP provider but p.Server() defaults to NLPServices.emcie and fails without EMCIE_API_KEY4 分
- Embedding dimension mismatch (128 mock dims vs 3072 expected)3 分
- test_embedding/test_generation fail: HealthReporter.__init__() missing required positional argument application_context3 分
- インストール時間
- 12 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 54 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 8 件に遭遇、6 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- curl -s -o /dev/null -w %{http_code} localhost:18999/healthz returned 200; POST /agents returned 201; POST /sessions returned 201; engine emitted acknowledged/processing/typing/ready status events; pytest run with mock Emcie/OpenAI servers reported '208 passed' on API modules and '229 passed, 1 failed' on the mixed suite; uv run parlant-server run --version printed 'Parlant v3.3.1'
- 使用したモデルのトークン
- 899,179
- テストした正確なコミット
- ea737442b8ae
- 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。
899,179 All work is complete. Summary of what I observed, followed by the required result line. **What worked** - `uv sync --group dev --extra chroma --extra mongo --extra qdrant --extra litellm --extra azure --… - `uv run parlant-server run --version` printed `Parlant v3.3.1`. - Server launched against a schema-correct Argusic-compatible mock: `GET /healthz`→200, `GET /agent… - README SDK flow (`p.Server(nlp_service=p.NLPServices.openai)` + `create_agent`) created an agent … - Test suite with in-process schema-correct Emcie mock: 208 API tests passed, 0 failed; 229 passed … **Unresolved** - `parlant` CLI crashes on import: `parlant-client` pinned at v3.2.0 lacks `JourneyTriggerUpdatePar… - README states Argusic is the default NLP provider, but `p.Server()` actually defaults to `NLPServ… - Some tests call `HealthReporter()` without the now-required `application_context`.
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
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 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 12 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 110 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- セットアップ中に 8 件のエラーに遭遇しました。そのうち 2 件は解決されていません。
Argusic がインストールして時間を計測した ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、parlant は実行状態に達するまでの速さが 73 番目で、111 件中 83 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)
ai-agentcustomer-experiencecustomer-servicecustomer-successlead-generationllmpython
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/parlant)質問
- parlant は動作しますか?
- parlant 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 12 分でインストールして起動し、途中で 8 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は parlant 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 ea737442b8ae 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。
- parlant 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 1.05 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。
- parlant 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 12 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。
- parlant 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。
- parlant 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 8 件の問題が発生しました。そのうち 6 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。
- parlant 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-agents のプロジェクト 111 件のうち、parlant は実行状態に達するまでの速さが 73 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。
- parlant 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。