Original en inglés: https://argusic.com/subject/langchain4j
langchain4j
LangChain4j es una biblioteca de Java idiomática y de código abierto para crear aplicaciones impulsadas por LLM en la JVM. Ofrece una API unificada sobre proveedores populares de LLM y almacenes vectoriales, y facilita la implementación de llamada a herramientas (incluido soporte para MCP), agents y RAG. Se integra sin problemas con frameworks Java empresariales como Quarkus y Spring Boot.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaApache-2.0commit 591fafcf0240
Java, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: anthropic, chatgpt, chroma, embeddings, gemini, gpt, huggingface y java.
langchain4j funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
LangChain4j project compiles and 1724 unit tests pass with Java 17 (Adoptium Temurin-17.0.21+9) and Maven wrapper 3.9.16
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- No Java JDK or Maven pre-installed in container2 minutos
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 32 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- cd /work/repo && JAVA_HOME=/tmp/jdk-17.0.21+9 ./mvnw -pl langchain4j -am test exited 0; total 1724 tests run, 0 failures, 0 errors, 19 skipped
- Tokens de modelo usados
- 106.949
- Commit exacto probado
- 591fafcf0240
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
<parent>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-parent</artifactId>
<version>1.21.0-beta31-SNAPSHOT</version>
<relativePath>../langchain4j-parent/pom.xml</relativePath>
</parent>
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 2…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 2.0, "errors": [{"msg": "N…
tokens used
106,949Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 2 minutos, más rápido que la mediana de los 9 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
De los 10 proyectos de anthropic que Argusic ha instalado y cronometrado, langchain4j fue el 4.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 10 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 2 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
anthropicchatgptchromaembeddingsgeminigpthuggingfacejavalangchainllamallmllmsmilvusollamaonnxopenaiopenai-apipgvectorpineconevector-database
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/langchain4j)Preguntas
- ¿Funciona langchain4j?
- Sí. langchain4j funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic langchain4j?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 591fafcf0240. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar langchain4j?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,15 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda langchain4j en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita langchain4j una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar langchain4j?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara langchain4j con las alternativas?
- De los 10 proyectos de anthropic que Argusic ha instalado y cronometrado, langchain4j fue el 4.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 10 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de langchain4j?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.