sre は動作しますか?

sre 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 2 分でインストールして起動し、途中で 7 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は sre 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 5c382a1ec07a 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。

sre 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 0.21 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。

sre 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 2 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。

sre 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。

sre 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 7 件の問題が発生しました。そのうち 5 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。

sre 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/sre

sre

SmythOS Runtime Environment (SRE) は、エージェント型 AI 向けのオープンソースでクラウドネイティブなランタイムです。安全でモジュール化されており、本番環境にも対応しているため、開発者はローカル、クラウド、エッジの各環境で知的エージェントを構築、実行、管理できます。

モックで動作するソース: GitHub ホームページTypeScriptMITコミット 5c382a1ec07a

TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent framework、agents、agi、ai、ai agents、artificial intelligence、autogpt、autonomous agents.

sre 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 2 分でインストールし、7 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。

SmythOS SRE v0.5.0 monorepo installs with pnpm; CLI reports version 0.4.0 and responds to commands; core unit test suite passes 368/377 tests (19 failures require real AWS/OpenAI API credentials which cannot be mocked); SRE runtime initializes with Storage (LocalStorage) and Cache (RAM) connectors operational; node:sqlite requires Node.js >=22 (solved by bundling Node 22.14.0)
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 86.3 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: 86.3 / 100
検証した実行のコスト: 0.21 USD (実測)
記録された実行: 1
最終テスト: 2026-10-08
スター: 1,302
フォーク: 204
未解決の Issue: 35
ウォッチャー: 13
サイズ: 30 MB
作成日: 2025-06-07
最終プッシュ: 2026-04-03

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。

sre 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。

Milvus mock client missing describeCollection method; search return lacked error_code2 分
node:sqlite built-in module not found (Node.js 18 lacks it)1 分
11 component test files expected no _debug field but agent mock set debug:true1 分
Scheduler LocalScheduler uses static jobs Map that leaks between tests1 分
No vault file found at startup; SRE interactive prompt blocks tests0.5 分
17 AWS SecretsManager tests fail without real AWS credentials

インストール時間: 2 分
クリーンなマシンから完了まで: 27 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 7 件に遭遇、5 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: pnpm vitest run on 50 test files: 368 passed, 3 failed (pre-existing data mismatches). CLI `node packages/cli/dist/index.cjs --version` returned @smythos/cli/0.4.0. SRE runtime init verified via `SmythRuntime.Instance.init()` returns working Storage/Cache connectors.
使用したモデルのトークン: 193,919
テストした正確なコミット: 5c382a1ec07a
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。

=== Tests needing real API keys ===
SDK VectorDB (6 tests): need OPENAI_API_KEY
SDK LLM (7 tests): need OPENAI_API_KEY
Core Components (12 tests): need OPENAI_API_KEY
Integration tests (disabled by default)
=== CLI ===
sre --version: @smythos/cli/0.4.0
SRE runtime init: OK (Storage and Cache connectors load)
Here is the final report:
tokens used
193,919
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

2 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 61 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
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。
セットアップ中に 7 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。
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 agent-framework のプロジェクト 62 件のうち、sre は実行状態に達するまでの速さが 19 番目で、62 件中 48 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 Runner	1/3	モックで動作した	86.29	0.21	2026-10-08 23:16 UTC

トピック (出典: GitHub)

agent-framework agents agi ai ai-agents artificial-intelligence autogpt autonomous-agents chatgpt langchain llm llmops mcp multi-agent multi-agent-systems n8n openai orchestration rag retrieval-augmented-generation

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

質問

sre は動作しますか?: sre 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 2 分でインストールして起動し、途中で 7 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は sre 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 5c382a1ec07a 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。
sre 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 0.21 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。
sre 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 2 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。
sre 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。
sre 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 7 件の問題が発生しました。そのうち 5 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。
sre 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 agent-framework のプロジェクト 62 件のうち、sre は実行状態に達するまでの速さが 19 番目で、62 件中 48 件がそもそも実行状態に達しました。
sre 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。

sre

概要