Original em inglês: https://argusic.com/subject/mirothinker
MiroThinker
MiroThinker é um agent de pesquisa profunda otimizado para tarefas complexas de pesquisa e previsão. Nossos modelos mais recentes, MiroThinker-1.7, alcançam 74.0 e 75.3 no BrowseComp e no BrowseComp Zh, respectivamente.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 1c4253f6774b
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent, agent framework, browsecomp, deep research, futurex, gaia, hle e research agent.
MiroThinker executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 12 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
All 5 packages install and all source modules import correctly. The agent pipeline executes end-to-end with a mock LLM server: connects to MCP tool servers, calls LLM, processes response, writes task log with status=success. Flask trace visualizer answers HTTP 200.
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.
- miroflow-tools resolved mcp>=2 / fastmcp>=4 (v2 API), but code uses FastMCP from v14 minutos
- Tempo de instalação
- 12 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 12 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv run python main.py agent=demo llm=gpt-5 llm.base_url=http://localhost:19999/v1 connected to mock OpenAI server, completed pipeline in 1 turn with output 'Attention Is All You Need (mock)', logged status=success
- Tokens de modelo usados
- 95.524
- Commit exato testado
- 1c4253f6774b
- 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.
2026-09-28T01:54:46.813289Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0e… 2026-09-28T01:54:46.813482Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0e… tokens used 95,524 Now I have all the information. Let me compute the overall results. The install took place across multiple `uv sync` operations. Let me calculate total time: - `miroflow-agent` first sync: ~6.6s - `miroflow-tools` initial sync: ~3s, then re-sync after fix: ~1s - `gradio-demo` sync: ~6.9s - `visualize-trace` sync: ~1.3s - `collect-trace` sync: ~1.8s Total install time roughly 6-8 minutes (including exploration, learning, and fixing the mcp version…
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
- Recuperou-se do único erro sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença Apache-2.0, 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 12 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 134 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 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, MiroThinker foi o 83º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 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 | 0,10 |
Tópicos (de GitHub)
agentagent-frameworkbrowsecompdeep-researchfuturexgaiahleresearch-agentsearch-agentxbench
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/mirothinker)Perguntas
- MiroThinker executa?
- MiroThinker executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 12 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou MiroThinker?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 1c4253f6774b. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar MiroThinker?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,10: 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 MiroThinker?
- 12 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- MiroThinker 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 MiroThinker?
- 1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como MiroThinker se compara às alternativas?
- Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, MiroThinker foi o 83º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de MiroThinker?
- 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.