Original em inglês: https://argusic.com/subject/jamaibase
JamAIBase
A planilha colaborativa para IA. Encadeie células em pipelines poderosos, experimente com prompts e modelos, e avalie respostas de LLM em tempo real. Trabalhem juntos perfeitamente para construir e iterar em aplicativos de IA.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 56ffb4653ff2
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agents, ai, ai agents framework, baas, backend as a service, chatbot, chatgpt e intelligent spreadsheet.
JamAIBase executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 31 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
JamAI Base API service (owl) installs, migrates its PostgreSQL schema, starts as a Gunicorn/uvicorn server on port 6969, responds 200 on /api/health, and passes 144 unit/integration tests with real PostgreSQL and Redis.
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 80 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 Redis server available6 minutos
- No PostgreSQL server installed in container4 minutos
- externally-managed-environment prevents system pip install1 minuto
- Tempo de instalação
- 31 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 33 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest on 11 test files: 144 passed, 0 failed, 0 skipped; curl http://localhost:6969/api/health returned 200
- Tokens de modelo usados
- 444.222
- Commit exato testado
- 56ffb4653ff2
- 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.
server stopped
Services stopped
Now let me compile the final results.
**Install and build**: Python packages installed into a venv, PostgreSQL 16.4 binary deployed from …
**Tests executed**: 144 tests passed across types, DB operations, cryptography, dates, utility func…
**Verified by**: `curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:6969/api/health` returned…
tokens used
444,222
Now let me compile the final results.
**Install and build**: Python packages installed into a venv, PostgreSQL 16.4 binary deployed from …
**Tests executed**: 144 tests passed across types, DB operations, cryptography, dates, utility func…
**Verified by**: `curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:6969/api/health` returned…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 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 Apache-2.0, 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
- Levou 31 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 37 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, JamAIBase foi o 36º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,38 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não verificado | 60,00 | 0,13 |
Tópicos (de GitHub)
agentsaiai-agents-frameworkbaasbackend-as-a-servicechatbotchatgptintelligent-spreadsheetlancedbllama3-1llmllm-opsorchestrationpythonragretrieval-augmented-generationserverlessspreadsheetsvelteworkflow
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/jamaibase)Perguntas
- JamAIBase executa?
- Sim. JamAIBase executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 31 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou JamAIBase?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 56ffb4653ff2. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar JamAIBase?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,38: 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 JamAIBase?
- 31 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- JamAIBase 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 JamAIBase?
- 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 JamAIBase se compara às alternativas?
- Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, JamAIBase foi o 36º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de JamAIBase?
- 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.