Dirac: Agente de código abierto lidera TerminalBench con un 65.2%, más barato y abierto
Dirac es un agente de codificación de código abierto que acaba de encabezar la clasificación de TerminalBench 2.0 para gemini-3-flash-preview con una puntuación del 65,2%, superando la línea base oficial de Google del 47,6% y el anterior mejor agente de código cerrado Junie CLI con un 64,3%. La ejecución se realizó completamente con código abierto, sin archivos AGENTS.md específicos del benchmark ni otros mecanismos de trampa. El mantenedor envió un PR a la clasificación hace 8 días, pero no ha recibido respuesta debido al retraso en la revisión.
Características clave
- Ediciones paralelas ancladas por hash para cambios de código eficientes y precisos.
- Manipulación de AST para comprender y transformar el código estructuralmente.
- Curación de contexto para mantener el contexto ajustado, mejorando la precisión y reduciendo costos: afirma una reducción de costos promedio del 64,8% en comparación con otros agentes.
- Sin MCP (Model Context Protocol): herramientas sencillas y directas.
Resultados de TerminalBench 2.0
Puntuación en gemini-3-flash-preview: 65,2% frente al 47,6% de Google y el 64,3% de Junie CLI. La ejecución se realizó de manera compatible con la clasificación (sin modificaciones de recursos ni tiempos de espera). Todo el código está en GitHub; no hay diferencia entre lo ejecutado y lo público.
Comparación de costos
El costo promedio por tarea de Dirac en 8 benchmarks (frente a Cline, Kilo, Ohmypi, Opencode, Pimono, Roo) fue de $0,18, frente al siguiente mejor de $0,38. Esto representa una reducción del 64,8%, o 2,8 veces más barato. Por ejemplo, la Tarea1 (transformers, 8 archivos) costó $0,13 frente a $0,37 de Cline. La Tarea6 (transformers, 25 archivos) costó $0,34 frente a $0,94 de Ohmypi.
Instalación y uso
Clone el repositorio y siga las instrucciones de configuración en el README.md. El agente se ejecuta como una herramienta CLI. No se necesita configuración especial más allá de Node.js y claves de API para el modelo elegido.
📖 Leer la fuente completa: HN AI Agents
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