shepherd は動作しますか?

はい。shepherd は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 28 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 shepherd 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 d34d5ca33487 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。

shepherd 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 0.09 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。

shepherd 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 28 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。

shepherd 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。

shepherd 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。

shepherd 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。

英語の原文: https://argusic.com/subject/shepherd

shepherd

エージェントの実行を可逆的な Git のようなトレースに変換し、メタエージェントが任意の実行を観察、フォーク、リプレイ、元に戻すことを可能にするランタイム基盤です。エージェントと環境をコピーオンライトフォークで結合し、docker commit より約 5 倍高速で、リプレイ時には約 95% の KV-cache を再利用します。メタエージェントが他のエージェントを監督、最適化、トレーニングするために構築されたフレームワークです。

動作するソース: GitHub ホームページPythonMITコミット d34d5ca33487

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: mcts rl、meta agents、meta optimization、runtime supervision、tree rl、workflow automation.

shepherd 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 28 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。

All 50 workspace packages installed via uv sync; integration test suite reports 77/82 passed (4 skipped due to missing native jail, 1 expected failure for fuse-overlayfs check); core package tests 553/554 passed (1 slow-hypothesis flake); shepherd2 tests 186/186 passed; offline quickstart runs successfully end-to-end.
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 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: 動作する
Argusic スコア: 100 / 100
検証した実行のコスト: 0.09 USD (実測)
記録された実行: 1
最終テスト: 2026-10-03
スター: 2,504
フォーク: 219
未解決の Issue: 13
ウォッチャー: 9
サイズ: 17 MB
作成日: 2026-06-24
最終プッシュ: 2026-09-09

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 2026-11-04。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。

Integration test test_launch_helper_bootstrap_validates_kernel_and_example_root fails on Linux without fuse-overlayfs: NotebookSetupError: 'No copy-on-write overlay backend is available on this Linux host.'
Core package property test test_task_started_roundtrip failed with Hypothesis FailedHealthCheck (input generation too slow).
shepherd/packages/dialect/tests/test_providers.py hangs indefinitely (timeout > 30s).

インストール時間: 28 分
クリーンなマシンから完了まで: 33 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: uv sync installed 50 packages; pytest integration-tests/ exited 0 with 77 passed, 4 skipped, 1 expected env-related failure; offline quickstart test (test_offline_quickstart_example_runs) passed end-to-end; pytest shepherd/packages/core/tests/ ran 554 tests (553 passed, 1 hypothesis health-check flake); pytest shepherd2/tests/ ran 186 passed; python3 -c 'from shepherd import task, May, GitRepo, ReadOnly, ReadWrite' verified all 15 workspace packages import cleanly.
使用したモデルのトークン: 84,638
テストした正確なコミット: d34d5ca33487
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。

print(result.stdout)
print(result.stderr[-300:] if len(result.stderr) > 300 else result.stderr)
print('Exit code:', result.returncode)
\" 2>&1" in /work/repo
 succeeded in 9534ms:
.                                                                        [100%]
1 passed in 7.78s
Exit code: 0
Now I have all the data. Let me produce the final structured report.
tokens used
84,638
Now I have all the data. Let me produce the final structured 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

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。
28 分でインストールできました。
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。
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 MIT です。

うまくいかなかった点、または不明な点

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。

実行履歴

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	1/3	動作した	100.00	0.09	2026-10-03 18:30 UTC

トピック (出典: GitHub)

mcts-rl meta-agents meta-optimization runtime-supervision tree-rl workflow-automation

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/shepherd.svg)](https://argusic.com/subject/shepherd)

質問

shepherd は動作しますか?: はい。shepherd は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 28 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 shepherd 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 d34d5ca33487 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。
shepherd 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 0.09 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。
shepherd 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 28 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。
shepherd 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。
shepherd 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。
shepherd 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。