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 draagt een ×1.4 token-overhead-factor tegen een 1,0-baseline (LangGraph). Voor een workload van 50.000 taken per maand op 15.000 base tokens, is dat ongeveer 1050.0M tokens per maand voor HITL of multi-agent fan-out.

Voer de wizard uit voor een gekalibreerde schatting tegen uw workload en gekozen model.

Run the selector with your workload

Starter scaffold

Buzzi levert een hello-world ZIP met 2 agents voor LlamaIndex Agents (Dockerfile, vastgelegde dependencies, README, MIT-licentie). Gegenereerd wanneer u de wizard voltooit.

Closest alternatives

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