Original em inglês: https://argusic.com/subject/ataru
Ataru
Recuperação de memória de IA de alto desempenho para histórico de agent local: um núcleo de busca em Rust (SDK / API / JSON CLI) mais uma GUI desktop. Busca por palavras-chave com Tantivy + Jieba, recuperação semântica opcional, IDs estáveis de Turn/Run/Session/Project.
Executafonte: GitHubpágina do projetoRustApache-2.0commit 44ad0d435d50
Rust, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent memory, ai memory, ai tools, claude code, desktop app, full text search, local first e memory retrieval.
Ataru executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 9 minutos e encontrou 7 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Rust binary ataru 0.41.6 builds, passes 34 unit tests, and responds to CLI subcommands (version, index status). Frontend TypeScript type-checks cleanly and Vite production build outputs dist/index.html. The Rust binary has zero unresolved shared library dependencies on ldd.
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.
- Missing GTK/WebKit dev libraries (glib, gtk3, webkit2gtk-4.1, pango, cairo, etc.)5 minutos
- Missing runtime shared libraries for linking (harfbuzz, cairo-gobject, libxslt, gstreamer, etc.)2 minutos
- Node 18.19.1 too old for Vite 7 (crypto.hash not a function)2 minutos
- Rust toolchain not installed1 minuto
- pnpm not available on PATH1 minuto
- esbuild native binary not built (pnpm ignored build scripts)1 minuto
- Tempo de instalação
- 9 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 12 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 7 encontrados, 7 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- cargo test in src-tauri reported '34 passed, 0 failed'; /work/repo/src-tauri/target/debug/ataru --version returned 'ataru 0.41.6'; /work/repo/src-tauri/target/debug/ataru index status --json returned valid JSON with state:idle; npx tsc --noEmit exited 0; npx vite build produced dist/index.html successfully
- Tokens de modelo usados
- 557.829
- Commit exato testado
- 44ad0d435d50
- 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.
export C_INCLUDE_PATH=/tmp/usr/usr/include export LIBRARY_PATH=/tmp/usr/usr/lib/x86_64-linux-gnu cd /work/repo/src-tauri && cargo test 2>&1 | grep -E "test result|ok'"\\.\" | head -5" in /work/repo succeeded in 818ms: test result: ok. 34 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.62s test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.00s test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.00s test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.00s Here is the final report: tokens used 557,829 Here is the final report:
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.
- Recuperou-se de todos os 7 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 Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 9 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 24 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 25 projetos de agent-memory que a Argusic instalou e cronometrou, Ataru foi o 15º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 22 de 25 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 9 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-memoryai-memoryai-toolsclaude-codedesktop-appfull-text-searchlocal-firstmemory-retrievalragreactrustsearch-enginesemantic-searchtailwindcsstantivytauritypescriptvector-search
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/ataru)Perguntas
- Ataru executa?
- Sim. Ataru executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 9 minutos, encontrando 7 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou Ataru?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 44ad0d435d50. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar Ataru?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,27: 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 Ataru?
- 9 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- Ataru 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 Ataru?
- 7 coisas quebraram na execução registrada, e 7 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como Ataru se compara às alternativas?
- Dos 25 projetos de agent-memory que a Argusic instalou e cronometrou, Ataru foi o 15º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 22 de 25 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de Ataru?
- 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.