Original em inglês: https://argusic.com/subject/danghuangshang
danghuangshang
Sistema de colaboração multi-agent de código aberto inspirado na governança chinesa, faça deploy e coordene AI agents especializados com OpenClaw.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit acea185a9a1a
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai, ai agents, ai collaboration, ai court, ai orchestration, ancient china, autonomous agents e clawdbot.
danghuangshang executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 19 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
npm dependencies install cleanly, all 19 Jest tests pass, both manual test suites pass, OpenClaw Gateway runs and responds HTTP 200 on dashboard and health endpoints with a mock LLM provider configured.
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.
- Node.js v18.19.1 too old (package.json requires >=22.19.0, openclaw requires >=24.16.0)2 minutos
- context-compressor.js module missing exports (estimateTokens, compressConversation, generateSummary) needed by manual test suite1 minuto
- OpenClaw Gateway crash-loop breaker tripped from repeated interrupted starts1 minuto
- Tempo de instalação
- 19 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 19 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npm test exited 0 (19 tests, 2 suites); node tests/test-task-store.js exited 0 (6 tests); node tests/test-context-compressor.js exited 0 (4 tests); curl http://127.0.0.1:18789/ returned HTTP 200; openclaw gateway call health returned {ok:true, plugins:14}; curl http://127.0.0.1:11999/v1/chat/completions returned valid mock chat completion
- Tokens de modelo usados
- 325.452
- Commit exato testado
- acea185a9a1a
- 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
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.
Now let me compile the final ARGUSIC_RESULT.
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 5…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 5, "errors": [{"msg": "Nod…
Let me calculate the elapsed time more precisely:
exec
/bin/sh -lc 'echo "Started around 22:18, now $(date +%H:%M)"' in /work/repo
succeeded in 0ms:
Started around 22:18, now 22:37
tokens used
325,452Reproduzir 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 MIT, 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 19 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 230 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 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, danghuangshang foi o 191º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 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 | 0,04 |
Tópicos (de GitHub)
aiai-agentsai-collaborationai-courtai-orchestrationancient-chinaautonomous-agentsclawdbotdiscorddiscord-botimperial-chinaliu-bu-zhillmming-dynastymulti-agentopenclawsan-sheng-liu-busix-ministriestutorialworkflow-automation
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/danghuangshang)Perguntas
- danghuangshang executa?
- danghuangshang executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 19 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou danghuangshang?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit acea185a9a1a. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar danghuangshang?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,04: 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 danghuangshang?
- 19 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- danghuangshang 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 danghuangshang?
- 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 danghuangshang se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, danghuangshang foi o 191º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de danghuangshang?
- 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.