A Argusic não conseguiu verificar se KaibanJS executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.

Como a Argusic testou KaibanJS?

Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit ef2edabbdd56. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.

Quanto custou testar KaibanJS?

A execução que produziu este veredito custou US$ 0,00: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.

KaibanJS 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 KaibanJS?

Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.

Onde estão as evidências de KaibanJS?

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.

Original em inglês: https://argusic.com/subject/kaibanjs

KaibanJS

KaibanJS é um framework nativo de JavaScript para construir e gerenciar sistemas multi-agent com uma abordagem inspirada em Kanban.

Não foi possível verificarfonte: GitHub página do projetoTypeScriptMITcommit ef2edabbdd56

TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: agentic, agentic framework, agenticjs, agents, ai, javascript, kanban e langchain js.

A Argusic não conseguiu fazer KaibanJS executar. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.

Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 20 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).

Visão geral

veredito: Não foi possível verificar
Pontuação Argusic: 20 / 100
custo da execução de verificação: US$ 0,00 (medido)
execuções registradas: 2
último teste: 2026-10-07
estrelas: 1.486
forks: 159
issues abertas: 78
observadores: 8
tamanho: 7 MB
criado em: 2024-07-10
último push: 2026-05-15

Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em 2026-11-04. 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.

Da máquina limpa até o fim: menos de um minuto
Erros encontrados e corrigidos: 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
Commit exato testado: ef2edabbdd56
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.

Tempo de instalação: a execução não informou esse tempo
Como o resultado foi comprovado: as execuções anteriores a 2026-09-07 não registravam o comando usado para conferir o resultado
Pico de memória da GPU: esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
Tokens de modelo usados: não registrado nesta execução
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
Se ele funciona de algum modo: esta execução não verificou nada, então esta página não afirma nada em nenhum sentido

O fim da gravação

As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.

  Argusic Agent  making this project run, on its own
file:///usr/local/lib/node_modules/@openai/codex/bin/codex.js:107
  throw new Error(
        ^
Error: Missing optional dependency @openai/codex-linux-x64. Reinstall Argusic Agent: npm install -g…
    at findArgusic AgentExecutable (file:///usr/local/lib/node_modules/@openai/codex/bin/codex.js:1…
    at file:///usr/local/lib/node_modules/@openai/codex/bin/codex.js:112:20
    at ModuleJob.run (node:internal/modules/esm/module_job:195:25)
    at async ModuleLoader.import (node:internal/modules/esm/loader:336:24)
    at async loadESM (node:internal/process/esm_loader:34:7)
    at async handleMainPromise (node:internal/modules/run_main:106:12)
Node.js v18.19.1

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

Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
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

Um agent sem limite de tempo não conseguiu fazê-lo executar.

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	Não executou	20,00	0,00	2026-10-07 16:17 UTC
Argusic Runner	1/3	Não executou	20,00	0,00	2026-10-07 16:16 UTC

Tópicos (de GitHub)

agentic agentic-framework agenticjs agents ai javascript kanban langchain-js llms multi-agent-systems state-management

Incorporar o selo

Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/KaibanJS.svg)](https://argusic.com/subject/kaibanjs)

Perguntas

KaibanJS executa?: A Argusic não conseguiu verificar se KaibanJS executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
Como a Argusic testou KaibanJS?: Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit ef2edabbdd56. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
Quanto custou testar KaibanJS?: A execução que produziu este veredito custou US$ 0,00: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
KaibanJS 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 KaibanJS?: Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
Onde estão as evidências de KaibanJS?: 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.