Updated April 2026

LlamaIndex Agents for Multi-Agent Systems

LlamaIndex · MIT · primary language python · token-overhead ×1.4

15-axis capability scores

  • Sequential workflows8/10
  • Parallel workflows6/10
  • Hierarchical workflows7/10
  • Adaptive workflows7/10
  • State management7/10
  • Human-in-the-loop5/10
  • Python support10/10
  • TypeScript support7/10
  • .NET / Java support0/10
  • MCP support7/10
  • A2A support4/10
  • Observability7/10
  • Deployment flexibility7/10
  • Maturity8/10
  • Learning curve (higher = easier)7/10

Tokens per task

LlamaIndex Agents trägt einen ×1.4 Token-Overhead-Multiplikator gegenüber einer 1,0-Basislinie (LangGraph). Für eine Last von 50.000 Aufgaben pro Monat bei 15.000 Basis-Tokens entspricht das etwa 1050.0M Tokens pro Monat vor HITL oder Multi-Agent-Fan-out.

Führen Sie den Wizard für eine kalibrierte Schätzung gegen Ihren Workload und Ihr gewähltes Modell aus.

Run the selector with your workload

Starter scaffold

Buzzi liefert ein 2-Agent-Hello-World-ZIP für LlamaIndex Agents (Dockerfile, fixierte Abhängigkeiten, README, MIT-Lizenz). Wird beim Abschluss des Wizards generiert.

Closest alternatives

Ready to commit to LlamaIndex Agents?

Run the wizard, download the scaffold, and book a 30-minute scoping call with Buzzi.ai.

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