Updated abril de 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 lleva un multiplicador de sobrecarga de tokens de ×1.4 contra una línea base de 1,0 (LangGraph). Para una carga de 50.000 tareas al mes con 15.000 tokens base, eso es aproximadamente 1050.0M tokens al mes antes de HITL o despliegue multiagente.
Ejecuta el asistente para una estimación calibrada contra tu carga de trabajo y modelo elegido.
Run the selector with your workloadStarter scaffold
Buzzi entrega un ZIP hello-world de 2 agentes para LlamaIndex Agents (Dockerfile, dependencias fijadas, README, licencia MIT). Generado al completar el asistente.
Closest alternatives
- Anthropic Claude Agent SDK
×1.1 overhead · python
- OpenAI Agents SDK
×1.1 overhead · python
- Pydantic AI
×1.0 overhead · python
Ready to commit to LlamaIndex Agents?
Run the wizard, download the scaffold, and book a 30-minute scoping call with Buzzi.ai.
Start the selector