Original em inglês: https://argusic.com/subject/albatross
Albatross
Código aberto, AI coding agent focado no terminal, com roteamento multi-modelo totalmente transparente. Local (Ollama, LM Studio, MLX, llama.cpp) ou nuvem, suas chaves, um TUI. Sem caixa-preta.
Executafonte: GitHubpágina do projetoRustMITcommit e458e4277f46
Rust, licença MIT. O projeto se descreve como: ai coding agent, ai coding assistant, cli, coding agent, developer tools, harness, llama cpp e llm.
Albatross executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 15 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Albatross 2.5.0 builds from source, passes all 712 unit tests, passes cargo fmt and clippy -D warnings, and can run a one-shot prompt against an Ollama-compatible API returning SSE streaming chunks.
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.
- cargo clippy failed with clippy::double_must_use on Rust 1.99 (new lint on async_trait)2 minutos
- Rust toolchain not installed1 minuto
- cargo fmt caught extra blank line after the allow annotation1 minuto
- Tempo de instalação
- 15 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 18 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- cargo test exited 0 - 712 passed, 0 failed. Verified end-to-end via mock Ollama on port 11435: BACKEND=ollama OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11435/v1 ALBATROSS_NO_WIZARD=true ALBATROSS_NO_UPDATE_CHECK=true timeout 15 ./target/release/albatross --print "Say exactly one word: hello" printed hello and exited 0.
- Tokens de modelo usados
- 456.843
- Commit exato testado
- e458e4277f46
- 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.
async trait definitions in `src/agent.rs` and `src/tools/mod.rs`. ``` tokens used 456,843 The repo works. Here's a commit message for the fix applied: ``` chore: suppress new clippy::double_must_use lint on async traits Rust 1.99 added `double_must_use` which fires on `async_trait`-generated methods because they already carry `#[must_use]` through the pinned Future return type. Added `#[allow(clippy::double_must_use)]` to the two async trait definitions in `src/agent.rs` and `src/tools/mod.rs`. ```
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 15 minutos.
- 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.
- 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.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
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)
ai-coding-agentai-coding-assistantclicoding-agentdeveloper-toolsharnessllama-cppllmllmsmlxollamaopenrouterrustterminal
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/albatross)Perguntas
- Albatross executa?
- Sim. Albatross executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 15 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou Albatross?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit e458e4277f46. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar Albatross?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,13: 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 Albatross?
- 15 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- Albatross 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 Albatross?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de Albatross?
- 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.