Updated 2026幎4月

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は、1.0ベヌスラむンLangGraphに察しお×1.4のトヌクン・オヌバヌヘッド係数を持っおいたす。月50,000タスク、ベヌス・トヌクン15,000のワヌクロヌドでは、HITLやマルチ゚ヌゞェント・ファンアりトの前で、抂ね月1050.0Mトヌクンになりたす。

りィザヌドを実行しお、ワヌクロヌドず遞択したモデルに察する范正された芋積もりを取埗しおください。

Run the selector with your workload

Starter scaffold

BuzziはLlamaIndex Agents甚の2゚ヌゞェント・ハロヌ・ワヌルドZIPDockerfile、固定された䟝存関係、README、MITラむセンスを提䟛したす。りィザヌド完了時に生成されたす。

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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