Original em inglês: https://argusic.com/subject/agents-universe
agents-universe
Não é um robô de perguntas e respostas, mas sim um avatar digital que realmente trabalha. Compartilhe agents, compartilhe o contexto do projeto, para que todos os membros do projeto colaborem juntos. Além disso, os agents, como pessoas, abstraem e resumem experiências a partir de materiais ou trabalho e as adicionam ao contexto do projeto.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit c73e89e7bff7
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent, agent framework, agent orchestration, agent skill, agentic ai, ai agents, ai governance e ai tools.
agents-universe executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 55 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Backend API runs on port 8002 (SQLite, auth-bypass) with /health 200, project+knowledge APIs working, and a real agent turn streamed an SSE-mocked response end-to-end; 7 agent-core sandbox/shell tests remain red in this container due to missing root for python symlink/user-site and venv path layout.
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 92 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.
- agent-core pytest: 7 sandbox/shell tests failed (1642 passed) - sandbox guard sitecustomize user-site channel unavailable in venv (ENABLE_USER_SITE False), no python on PATH (only python3), venv-editable agent_core path not a guard read root25 minutos
- uvicorn --env-file not honored for settings - server started with default MSSQL URL (libodbc missing, /api/projects/{id}/knowledge 404; /api/projects by slug 404)20 minutos
- model-config test-connection rejects loopback base_url (SSRF literal-IP block) and mock returns non-SSE to stream10 minutos
- Tempo de instalação
- 55 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 37 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- curl http://127.0.0.1:8002/health returned 200 {"status":"ok"}; /api/projects returned 200 with created project; /api/projects/{uuid}/knowledge returned 200 with 18 knowledge entries; WS turn with SSE mock streamed pong, stream_end, assistant message persisted (message rows verified via SQL). api pytest 657 passed; web vitest 445 passed; agent-core 1642 passed/7 failed.
- Tokens de modelo usados
- 4.081.241
- Commit exato testado
- c73e89e7bff7
- 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
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
except Exception as e:
print('full_url mode validate: blocked ->', e)
EOF" in /work/repo
succeeded in 0ms:
base_url mode validate: blocked -> Blocked IP in URL: 127.0.0.1
full_url mode validate: blocked -> Blocked IP in URL: 127.0.0.1
exec
/bin/sh -lc "printf '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\":…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 55, "errors": [{"msg": "ag…
tokens used
4,081,241Reproduzir 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
- Recuperou-se de todos os 3 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Levou 55 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 134 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, agents-universe foi o 134º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,85 |
Tópicos (de GitHub)
agentagent-frameworkagent-orchestrationagent-skillagentic-aiai-agentsai-governanceai-toolsdeepseek-harnessharnessharness-engineeringharness-frameworkpythonpython3vue3vuejsweb-applicationwebappworkbuddyworkbuddy-alternative
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/agents-universe)Perguntas
- agents-universe executa?
- agents-universe executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 55 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou agents-universe?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit c73e89e7bff7. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar agents-universe?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,85: 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 agents-universe?
- 55 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- agents-universe 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 agents-universe?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como agents-universe se compara às alternativas?
- Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, agents-universe foi o 134º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de agents-universe?
- 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.