Original em inglês: https://argusic.com/subject/genericagent
GenericAgent
Agent auto-evolutivo: cresce a árvore de habilidades a partir de uma semente de 3.3K linhas, alcançando controle total do sistema com consumo de tokens 6x menor.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit e86ca723a943
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: ai agent, automation, autonomous agent, browser automation, claude, computer control, desktop automation e gemini.
GenericAgent executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e encontrou 6 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
After a venv install of the declared UI and test dependencies, 275 tests pass, the TUI starts, the Streamlit UI completes a mocked tool-using turn with MOCK_FINAL: 246810, and launch.pyw opens a live 1200x900 GenericAgent window on DISPLAY=:99 using PyQt6 and an extracted libxcb-cursor.
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.
- Automated PTY input could not trigger the TUI submit handler because the harness escaped control characters, so it made no model request5 minutos
- The Qt xcb platform plugin failed because libxcb-cursor.so.0 was missing4 minutos
- frontends/tui_v3.py exited 1 when stdin was not a TTY3 minutos
- launch.pyw failed because pywebview found neither GTK Python bindings nor Qt bindings2 minutos
- README's uv-based install could not run because uv is not installed in the container1 minuto
- /usr/bin/time is unavailable, so the first timed install command failed before running
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 29 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 6 encontrados, 6 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- .venv/bin/python -m pytest -q frontends/tests exited 0 with 275 passed in 1.89s; Streamlit AppTest submitted a chat message and displayed MOCK_FINAL: 246810 after two mock POST /v1/chat/completions requests returned 200; curl http://127.0.0.1:8506/_stcore/health returned 200 and xwininfo listed a 1200x900 GenericAgent window; .venv/bin/ga --version printed GenericAgent v0.1.0.
- Tokens de modelo usados
- 1.494.551
- Commit exato testado
- e86ca723a943
- 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
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
5713 /usr/bin/bash -c printf 'Remaining processes:\n'; pgrep -af 'agentmain|ga_mock_openai|streamli… Window check: none Final git status: Final tests: ........................................................................ [ 26%] ........................................................................ [ 52%] ........................................................................ [ 78%] ........................................................... [100%] 275 passed in 1.89s tokens used 1,494,551
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
- Instalado em 1 minuto, mais rápido que a mediana dos 69 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 6 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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
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.
Dos 70 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, GenericAgent foi o 14º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 43 de 70 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 | 2/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,36 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,02 |
Tópicos (de GitHub)
ai-agentautomationautonomous-agentbrowser-automationclaudecomputer-controldesktop-automationgeminilightweightllm-agentmemory-systempythonself-evolvingskill-treetask-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/genericagent)Perguntas
- GenericAgent executa?
- GenericAgent executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 6 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou GenericAgent?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit e86ca723a943. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar GenericAgent?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,36: 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 GenericAgent?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- GenericAgent 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 GenericAgent?
- 6 coisas quebraram na execução registrada, e 6 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como GenericAgent se compara às alternativas?
- Dos 70 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, GenericAgent foi o 14º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 43 de 70 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de GenericAgent?
- 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.