Original em inglês: https://argusic.com/subject/kestra
kestra
Orquestre tudo, em qualquer lugar. O plano de controle de código aberto para fluxos de trabalho em dados, infraestrutura, processos de negócios e agentes de IA. YAML declarativo, orientado a eventos, qualquer linguagem, versionado com Git, escalável para milhões de execuções.
Executafonte: GitHubpágina do projetoJavaApache-2.0commit 4b9c7a1e28eb
Java, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai agents, automation, control plane, data engineering, data orchestration, data orchestrator, devops e etl.
kestra executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 92 minutos e encontrou 5 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Kestra v2.1.0-SNAPSHOT builds and tests successfully: backend core (3636/3646 pass, 2 environment-limited failures), executor (339/339), scheduler, worker (107/107), jdbc-h2 runner (98/98), and frontend (2743 unit tests + 282 storybook tests + type check + lint) all pass.
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 93,5 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.
- JDK 25 not pre-installed in container2 minutos
- Node.js v18 too old (requires >=24)2 minutos
- Playwright browser not found for storybook tests1 minuto
- Testcontainers-based HttpClientTest requires Docker (not available)
- ExecutionServiceTest.replayEachSeq failed due to timing in parallel run
- Tempo de instalação
- 92 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 75 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- cd /work/repo && JAVA_HOME=/tmp/jdk-25.0.5+8 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH ./gradlew :cli:runStandalone --args='--version' printed '2.1.0-SNAPSHOT'; ./gradlew :jdbc-h2:test --tests H2RunnerTest passed 98/98; cd /work/repo/ui && npm run test:unit passed 2743/2743; npm run test:storybook passed 282/282; npm run check:types passed; npm run test:lint passed (0 errors); npm run build succeeded
- Tokens de modelo usados
- 161.195
- Commit exato testado
- 4b9c7a1e28eb
- 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
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 2, 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.
succeeded in 0ms: I already have all the data. Let me compile what I observed: Let me kill any remaining gradle processes and compile results: exec /bin/sh -lc "pkill -f \"GradleDaemon\\|GradleWrapperMain\\|GradleWorkerMain\" 2>/dev/null; echo \"c… succeeded in 0ms: cleaned up Here is my final report. 2026-11-02T05:53:18.836723Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a19… tokens used 161,195 Here is my final report.
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 5 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 92 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 110 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, kestra foi o 111º 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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,34 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 87,00 | 0,17 |
Tópicos (de GitHub)
ai-agentsautomationcontrol-planedata-engineeringdata-orchestrationdata-orchestratordevopsetlhacktoberfesthigh-availabilityinfra-automationinfra-opsinfrastructure-as-codejavalow-codeorchestrationpipelinepipeline-as-codeschedulerworkflow
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/kestra)Perguntas
- kestra executa?
- Sim. kestra executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 92 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou kestra?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 4b9c7a1e28eb. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar kestra?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,34: 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 kestra?
- 92 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- kestra 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 kestra?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 5 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como kestra se compara às alternativas?
- Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, kestra foi o 111º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de kestra?
- 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.