英語の原文: https://argusic.com/subject/pi-from-scratch
pi-from-scratch
600 行の TypeScript で書かれた超ミニ版 pi。あなた自身の pi-agent を 0 から簡単に書けます。
モックで動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット 599d0ba646c5
TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent loop、ai agent、coding agent、llm、llm agent、pi、pi agent、tool calling.
pi-from-scratch 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 3 分でインストールし、エラーに一度も遭遇せず、セッション全体が記録されました。
npm install, tsc build, and all 25 vitest tests pass across 5 test files; the LLM stream function and agent loop work end-to-end against a mock OpenAI-compatible API
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
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。
- インストール時間
- 3 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 4 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 0 件に遭遇、0 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- npm test exited 0, 25 passed; custom mock-API e2e test verified stream() returns correct text and runAgent() completes full tool_call→tool_result→text round-trip
- 使用したモデルのトークン
- 86,047
- テストした正確なコミット
- 599d0ba646c5
- 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。
✓ test/llm.test.ts (10 tests) 14ms
✓ test/tools.test.ts (7 tests) 21ms
✓ test/tui.test.ts (4 tests) 5ms
✓ test/cli.test.ts (1 test) 6ms
Test Files 5 passed (5)
Tests 25 passed (25)
Start at 01:41:25
Duration 696ms (transform 217ms, setup 0ms, collect 378ms, tests 53ms, environment 1ms, prepare…
All verified. Here is the final report:
tokens used
86,047
All verified. Here is the final report: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
- 3 分でインストールできました。
- 途中で何も壊れませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。
- 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。
- 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。
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)
agent-loopai-agentcoding-agentllmllm-agentpipi-agenttool-callingtypescripttypescript-tutorial
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/pi-from-scratch)質問
- pi-from-scratch は動作しますか?
- pi-from-scratch 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 3 分でインストールして起動し、途中で 0 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は pi-from-scratch 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 599d0ba646c5 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。
- pi-from-scratch 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 0.02 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。
- pi-from-scratch 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 3 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。
- pi-from-scratch 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。
- pi-from-scratch 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何も起きませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。
- pi-from-scratch 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。