Original em inglês: https://argusic.com/subject/cloudroom-core
cloudroom-core
cloudroom é a plataforma de código aberto para executar 1,000+ agents produtivamente.
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptApache-2.0commit e760393ec748
TypeScript, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai agents, background agents, claude, claude code, claude code cli, cloud agents, cloudroom e codex.
cloudroom-core executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 32 minutos e encontrou 4 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Cloudroom core built from source, passes fmt/clippy and all 31 Rust unit/integration tests, boots as a real HTTP service on loopback, and completed an authenticated session (start, prompt, recorded history, graceful restart/resume) against a local PostgreSQL 16 mock with both schema migrations applied.
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.
- No Docker/postgresql service to run the repo's own core_e2e/foundation suite14 minutos
- core_fixture IPv6 subtest fails: '[::1]:0' bind returns EADDRNOTAVAIL (no IPv6 in container)10 minutos
- cargo test --locked --all-targets failed: 2 observability tests panic (unsafe diagnostic directory) under container umask 00028 minutos
- No cargo/rustc in container (README requires Rust 1.89+)4 minutos
- Tempo de instalação
- 32 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 33 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 4 encontrados, 4 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- cargo test --locked --all-targets (umask 022) exited 0, 31 passed; curl -H 'Authorization: Bearer <token>' http://127.0.0.1:<port>/v1/health returned 200 and no token returned 401; POST /v1/sessions -> 202, prompt receipt completed, 58 history rows for cr_demo in mock PostgreSQL; restart resumed and completed follow-up; shutdown exit 0
- Tokens de modelo usados
- 3.379.931
- Commit exato testado
- e760393ec748
- 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
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
import json
d = json.load(open('/tmp/result.json'))
line = 'ARGUSIC_RESULT:' + json.dumps(d, separators=(',', ':'))
print(line)
assert ' ' not in line.split(':',1)[1][:1] # single line
with open('/tmp/result-line.txt','w') as f: f.write(line+'\\n')
PY
wc -c /tmp/result-line.txt" in /work/repo
succeeded in 0ms:
2301 /tmp/result-line.txt
tokens used
3,379,931Reproduzir 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 4 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 32 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 110 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 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, cloudroom-core foi o 100º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 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.
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-agentsbackground-agentsclaudeclaude-codeclaude-code-clicloud-agentscloudroomcodexcodex-clicoding-agentscursorhermes-agentompopencodepirustself-hosted
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/cloudroom-core)Perguntas
- cloudroom-core executa?
- Sim. cloudroom-core executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 32 minutos, encontrando 4 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou cloudroom-core?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit e760393ec748. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar cloudroom-core?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,23: 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 cloudroom-core?
- 32 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- cloudroom-core 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 cloudroom-core?
- 4 coisas quebraram na execução registrada, e 4 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como cloudroom-core se compara às alternativas?
- Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, cloudroom-core foi o 100º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de cloudroom-core?
- 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.