Updated avril 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 porte un multiplicateur de surcoût en tokens de ×1.4 par rapport à une référence 1,0 (LangGraph). Pour une charge de 50 000 tâches par mois à 15 000 tokens de base, cela représente environ 1050.0M tokens par mois avant HITL ou démultiplication multi-agents.

Lancez l'assistant pour une estimation calibrée selon votre charge et le modèle choisi.

Run the selector with your workload

Starter scaffold

Buzzi livre un ZIP hello-world de 2 agents pour LlamaIndex Agents (Dockerfile, dépendances figées, README, licence MIT). Généré quand vous complétez l'assistant.

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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