英語の原文: https://argusic.com/subject/patter
Patter
オープンソースの音声 AI SDK です。スタックを所有したいビルダー向けの Vapi/Retell 代替品です。4 行で AI エージェントに電話番号を付与: Python と TypeScript、MIT ライセンス、Twilio、Telnyx、Plivo。
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット f01875136816
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agent、ai phone agent、hermes agent、llm、mastra、open source、openai、openclaw.
Patter 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 5 分でインストールし、3 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 SDK installs and runs 3037 passing tests. TypeScript SDK installs, compiles with zero errors, builds, and all test files pass. Python CLI responds with usage text. Two code bugs (SSRF IPv4-mapped blocking, mtime tiebreaker) and one tooling issue (vitest/vite version mismatch) were diagnosed and fixed.
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 71 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。
- SSRF is_internal_ip() incorrectly blocks IPv4-mapped public addresses like ::ffff:8.8.8.8 due to is_reserved on the IPv6 wrapper range10 分
- TypeScript tests fail with ERR_REQUIRE_ESM on Node 18 because vitest@3 bundles vite@7 requiring ESM8 分
- Python test_hermes_cli function _find_call_dir mtime tiebreaker fails when two dirs share the same filesystem timestamp2 分
- インストール時間
- 5 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 41 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- Python: 'pytest tests/ -q' exited 0, 3037 passed, 17 skipped. TypeScript: 'vitest run' across all test files, 0 failures. TypeScript: 'tsc --noEmit' exited 0. Python CLI: getpatter --help returns usage.
- 使用したモデルのトークン
- 536,763
- テストした正確なコミット
- f01875136816
- 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。
tokens used 536,763 All done! Here's the final result: **Python SDK**: 3037 tests passed, 17 skipped, 2 xfailed (100% of run tests) **TypeScript SDK**: All test files pass (ran in multiple batches to avoid OOM, every file reported … **TypeScript**: compiles with zero errors (`tsc --noEmit`), builds to `dist/` **Python CLI**: responds to `--help` correctly **Pre-commit**: passes clean **Errors found & fixed:** 1. **SSRF IPv4-mapped false positive** — `is_internal_ip()` flagged `::ffff:8.8.8.8` as internal be… 2. **`_find_call_dir` mtime tiebreaker** — Two test directories created within the same filesystem … 3. **vitest version incompatibility** — Node 18 couldn't run vitest@3. Downgraded to [email protected], pl…
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 分でインストールでき、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速い結果です。
- 3 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。
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、Patter は実行状態に達するまでの速さが 32 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
トピック (出典: GitHub)
ai-agentai-phone-agenthermes-agentllmmastraopen-sourceopenaiopenclawpythonrealtime-apisdkspeech-to-texttelnyxtext-to-speechtwiliotypescriptvapi-alternativevoice-agentvoice-aivoicebot
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/patter)質問
- Patter は動作しますか?
- Patter 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 5 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は Patter 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 f01875136816 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。
- Patter 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 0.29 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。
- Patter 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 5 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。
- Patter 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。
- Patter 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 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 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。
- Patter 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、Patter は実行状態に達するまでの速さが 32 番目で、70 件中 43 件がそもそも実行状態に達しました。
- Patter 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。