Original em inglês: https://argusic.com/subject/agentsilex

agentsilex

Um agent framework transparente, minimalista e hackeável. ~300 linhas de código legível. Controle total, sem mágica.

Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit cd529f283815

Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent framework, ai agent, anthropic, educational, gemini, hackable, litellm e llm.

agentsilex executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1,2 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.

All 30 tests pass, core Agent/Runner/Session/tool imports work, and the evaluation module loads successfully.

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 60 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).

Visão geral

veredito
Executa
Pontuação Argusic
60 / 100
custo da execução de verificação
US$ 0,01 (medido)
execuções registradas
2
último teste
estrelas
458
forks
47
issues abertas
3
observadores
21
tamanho
1 MB
criado em
último push

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.

Tempo perdido em cada falha durante o teste de agentsilex, extraído da execução registrada
Cada barra é uma falha que o agent registrou, com o tempo que ela custou. Extraído desta execução, e de nenhum outro lugar.

O que deu errado, nas palavras do agent

As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.

  • mcp.py used attribute `inputSchema` (camelCase) but the installed mcp-types library exposes it as `input_schema` (snake_case), causing AttributeError in 3 tests0,1 minutos
Tempo de instalação
1 minuto
Da máquina limpa até o fim
2 minutos
Erros encontrados e corrigidos
1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
Como o resultado foi comprovado
`/tmp/venv/bin/python -m pytest tests/ -v` exited 0, 30 passed
Tokens de modelo usados
73.931
Commit exato testado
cd529f283815
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 2, 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.

print(f'Agent name: {agent.name}')
print(f'Session dialogs: {session.dialogs}')
\" 2>&1" in /work/repo
 succeeded in 1631ms:
Agent, Runner, Session, tool all work correctly
Tool name: get_weather
Agent name: Test
Session dialogs: []
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":1.2,"errors…
tokens used
73,931
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":1.2,"errors…

Reproduzir 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 1,2 minutos, mais rápido que a mediana dos 61 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
  • Recuperou-se do único erro 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.
  • Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.

Dos 62 projetos de agent-framework que a Argusic instalou e cronometrou, agentsilex foi o 16º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 48 de 62 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 1,2 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

testado portentativaresultadopontuaçãocusto USDquando
Argusic Runner2/3Executa100,000,01
Argusic Runner1/3Não executou20,000,03

Tópicos (de GitHub)

agent-frameworkai-agentanthropiceducationalgeminihackablelitellmllmminimalopenaipydanticpython

Incorporar o selo

Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/agentsilex.svg)](https://argusic.com/subject/agentsilex)

Perguntas

agentsilex executa?
Sim. agentsilex executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
Como a Argusic testou agentsilex?
Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit cd529f283815. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
Quanto custou testar agentsilex?
A execução que produziu este veredito custou US$ 0,01: 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 agentsilex?
1,2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
agentsilex 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 agentsilex?
1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
Como agentsilex se compara às alternativas?
Dos 62 projetos de agent-framework que a Argusic instalou e cronometrou, agentsilex foi o 16º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 48 de 62 chegaram a esse estado.
Onde estão as evidências de agentsilex?
Todas as 2 execuções registradas estão 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.

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