Updated aprile 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 porta un moltiplicatore di overhead in token di ×1.4 rispetto a una baseline 1,0 (LangGraph). Per un carico di 50.000 task al mese a 15.000 token base, sono circa 1050.0M token al mese prima di HITL o fan-out multi-agente.

Esegui il wizard per una stima calibrata sul tuo carico di lavoro e modello scelto.

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Starter scaffold

Buzzi consegna uno ZIP hello-world a 2 agenti per LlamaIndex Agents (Dockerfile, dipendenze fissate, README, licenza MIT). Generato al completamento del wizard.

Closest alternatives

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

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