Englisches Original: https://argusic.com/subject/ai4j

ai4j

Java 8+ agentisches SDK: einheitlicher LLM-Zugriff (OpenAI/Anthropic/DashScope/Doubao/DeepSeek...), einheitlicher KI-Dienst (Bild/Video/Audio...), Tool Calling, MCP, RAG, SKILLS, Agent Runtime, A2A, Agent Blueprint, Agent Harness und eine integrierte Coding Agent CLI/TUI/ACP.

Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepageJavaApache-2.0Commit a48b30c7c0e9

Java, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent, anthropic, chatglm, chatgpt, coding agent, dashscope, deepseek und embedding.

ai4j läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 3 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

All 10 modules build, install, and pass their test suites (1624+ total tests, 0 failures, 10 skipped). The CLI JAR starts and responds to --help and extension list. The docs-site Docusaurus build requires Node.js >=20 (has 18.19.1) which is a preexisting constraint.

Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft mit Mocks
Argusic Score
92 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,22 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
437
Forks
56
offene Issues
5
Beobachter
7
Größe
11 MB
erstellt
letzter Push

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Installationszeit
3 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
19 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
mvn -DskipTests=false test on all 10 modules with test sources; ai4j-cli JAR --help and extension list commands; all exited 0
Verbrauchte Modell-Tokens
147.060
Genau getesteter Commit
a48b30c7c0e9
Container-Image
sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher
dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf
jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Verhalten gegenüber echten Diensten
dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

- ai4j-spring-boot-starter: **28** run, 0 failures, 0 errors, 0 skipped
- ai4j-flowgram-spring-boot-starter: **34** run, 0 failures, 0 errors, 0 skipped
- ai4j-document-tika: no test sources (N/A)
- ai4j-flowgram-demo: no test sources (N/A)
**CLI verification**
- `java -jar ai4j-cli/target/ai4j-cli-2.8.2-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --help` exited 0, pr…
- `java -jar ai4j-cli/target/ai4j-cli-2.8.2-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar extension list` exit…
**Issues and errors encountered**
1. **JDK 11 + Maven 3.9.9 not in container** — downloaded and installed from Adoptium and Apache ar…
2. **Root POM not published** to Maven local repository by default (`<root.publish.skip>true</root.…
3. **docs-site Docusaurus requires Node.js ≥ 20** — container has Node.js 18.19.1. Noted, not block…
The `test_depth` is `tier2_mock` because all tests are unit/integration tests using deterministic f…

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

  • In 3 Minuten installiert, schneller als der Median der 134 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
  • Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
  • Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

  • Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
  • Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Von den 135 Projekten im Bereich agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ai4j Platz 38 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 87 von 135 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

  • gptme nachweislich lauffähig · Python · 6 gemeinsame Themen
  • yoagent nachweislich lauffähig · Rust · 6 gemeinsame Themen
  • claude-context getestet, nicht verifiziert · TypeScript · 6 gemeinsame Themen
  • agentty getestet, nicht verifiziert · C++ · 6 gemeinsame Themen
  • agentty getestet, nicht verifiziert · C++ · 6 gemeinsame Themen
  • embedJs getestet, nicht verifiziert · TypeScript · 6 gemeinsame Themen

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner1/3Läuft mit Mocks92,000,22

Themen (von GitHub)

agentanthropicchatglmchatgptcoding-agentdashscopedeepseekembeddingfunction-callinghunyuanjavamcpollamaopenairagruntimesdkspring-bootvector-database

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/ai4j.svg)](https://argusic.com/subject/ai4j)

Fragen

Läuft ai4j?
ai4j läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 3 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic ai4j getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit a48b30c7c0e9. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von ai4j gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,22 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von ai4j?
3 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht ai4j eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von ai4j schief?
Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Wie schneidet ai4j im Vergleich zu Alternativen ab?
Von den 135 Projekten im Bereich agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ai4j Platz 38 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 87 von 135 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für ai4j?
Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

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