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 carrega um multiplicador de overhead de tokens de ×1.4 contra uma linha base de 1,0 (LangGraph). Para uma carga de 50.000 tarefas por mês a 15.000 tokens base, isso é cerca de 1050.0M tokens por mês antes de HITL ou fan-out multiagente.

Execute o assistente para uma estimativa calibrada contra sua carga de trabalho e modelo escolhido.

Run the selector with your workload

Starter scaffold

A Buzzi entrega um ZIP hello-world de 2 agentes para LlamaIndex Agents (Dockerfile, dependências fixadas, README, licença MIT). Gerado quando você completa o assistente.

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