Original em inglês: https://argusic.com/subject/agentacct
agentacct
See what your coding agents did and what it cost. Breaks each task down into work steps, tools used, files changed, tests run, time and tokens spent. Local-first dashboard for Claude Code, Codex, OpenCode, and more. No login, no telemetry.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 8c4d3d5eae16
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent observability, ai agents, analytics, claude code, cli, codex, coding agent e cost tracking.
agentacct executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,3 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
agentacct 0.12.11 installed in ~/.agentacct venv, all 4888 tests pass, demo command produces run reports, local JSON API returns 200 on /
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- container umask 0002 makes test fixture dirs group-writable; production code rejects mode & 0o0223 minutos
- _resolve_absolute_mcp_command cannot find absolute agentacct path when venv not on PATH and sys.argv[0] is pytest2 minutos
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 50 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- python -m pytest --tb=no: 4888 passed, 7 skipped, 0 failed; agentacct demo exited 0 and produced run report; agentacct serve answered 200 on /
- Tokens de modelo usados
- 521.041
- Commit exato testado
- 8c4d3d5eae16
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 1, executada em , a tentativa que decidiu o veredito acima. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
| Root cause | Tests affected | Fix |
|---|---|---|
| Container `umask 0002` makes `mkdir()` create group-writable dirs (`0o775`), rejected by producti…
| The venv isn't on `PATH`, so `_resolve_absolute_mcp_command()` falls back to bare name `"agentacc…
**Launch verification**: `agentacct demo` produced a completed run report; `agentacct serve` answer…
**No keys or mocks needed** — everything is local-first
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 0…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 0.3, "errors": [{"msg": "c…
tokens used
521,041Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 0,3 minutos, mais rápido que a mediana dos 3 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 2 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 4 projetos de agent-observability que a Argusic instalou e cronometrou, agentacct foi o 1º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 3 de 4 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 0,3 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
agent-observabilityai-agentsanalyticsclaude-codeclicodexcoding-agentcost-trackingdashboarddeveloper-toolsdevtoolsllmllmopslocal-firstmcpobservabilityopencodepythontoken-usage
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/agentacct)Perguntas
- agentacct executa?
- Sim. agentacct executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 0 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou agentacct?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 8c4d3d5eae16. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar agentacct?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,21: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar agentacct?
- 0,3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- agentacct precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar agentacct?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como agentacct se compara às alternativas?
- Dos 4 projetos de agent-observability que a Argusic instalou e cronometrou, agentacct foi o 1º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 3 de 4 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de agentacct?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.