英語の原文: https://argusic.com/subject/vision-agents
Vision-Agents
Stream による Open Vision Agents。任意のモデルやビデオプロバイダーを使って、音声およびビジョンエージェントをすばやく構築できます。Stream のエッジネットワークを利用して、超低遅延を実現します。
動作するソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット 902db86438aa
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agentic ai、agents、ai、ai agents、realtime、stt、tts、video agents.
Vision-Agents 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 12 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。
The vision-agents core framework plus anthropic, gemini, openai, deepgram, elevenlabs, getstream, and smart_turn plugins are installed; 733 unit tests pass, the CLI binary responds, and all selected plugin imports resolve correctly.
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
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。
- No space left on device while extracting torch/CUDA/nvidia wheels (triton, nvidia-cublas, torch) during full uv sync --all-extras --dev8 分
- Docker daemon not available — 10 tests in test_agent_launcher.py and 16 tests in test_redis_store.py raise DockerException on collection2 分
- Blockbuster blocks os.path.abspath during anthropic SDK credential loading — 9 errors in plugins/anthropic/tests/test_anthropic_llm.py1 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
- 42 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
- pytest tests/ -m 'not integration' --ignore=tests/test_agents/test_session_registry --ignore=tests/test_agents/test_agent_launcher --skip-blockbuster returned 733 passed, 10 deselected, 10 errors (all Docker). Plugin tests (anthropic+gemini+openai+deepgram+elevenlabs+getstream+smart_turn): 149 passed. CLI: 'uv run --no-sync vision-agents --help' returns usage; 'uv run --no-sync vision-agents --version' returns 0.0.1.dev1+g902db8643.
- 使用したモデルのトークン
- 83,286
- テストした正確なコミット
- 902db86438aa
- 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。
none 7.8G 2.9G 4.6G 39% /
Now I have all the data needed for the final report. Let me record the full picture
exec
/bin/sh -lc 'export PATH="/home/runner/.local/bin:$PATH" && cd /work/repo && python3 -c "
from datetime import datetime
import time
print(f'"'Script started around: {datetime.now().isoformat()}')
\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
Script started around: 2026-09-28T04:57:28.207512
tokens used
83,286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。
- 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 Apache-2.0 です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- インストールに 12 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 37 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- 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 agentic-ai のプロジェクト 38 件のうち、Vision-Agents は実行状態に達するまでの速さが 24 番目で、38 件中 27 件がそもそも実行状態に達しました。
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。
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)
agentic-aiagentsaiai-agentsrealtimesttttsvideo-agentsvideo-aivision-aivoice-ai
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/vision-agents)質問
- Vision-Agents は動作しますか?
- はい。Vision-Agents は動作します. 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 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は Vision-Agents 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 902db86438aa 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。
- Vision-Agents 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 0.10 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。
- Vision-Agents 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。
- Vision-Agents 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。
- Vision-Agents 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。
- Vision-Agents 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 agentic-ai のプロジェクト 38 件のうち、Vision-Agents は実行状態に達するまでの速さが 24 番目で、38 件中 27 件がそもそも実行状態に達しました。
- Vision-Agents 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。