LlamaIndex en bref

LlamaIndex associe ses outils d’analyse et de récupération de documents à des workflows d’agents événementiels en Python et TypeScript. Les workflows peuvent se mettre en pause pour attendre une intervention humaine, conserver leur état et être exposés comme serveurs MCP ou déployés sur LlamaCloud.

Idéal pour : Les agents centrés sur les documents et la récupération, qui analysent, extraient et recherchent des informations avant d’agir.

Informations clés

Mainteneur

LlamaIndex

Langages

Python, TypeScript

Licence

MIT

Dernière version

llama-index 0.14.25 / llama-index-workflows 2.25.0 · 25 septembre 2026

Dépôt

run-llama/llama_index · 52 380 étoiles

Option hébergée

LlamaCloud via LlamaAgents (llamactl deploy)

Déployez avec llamactl ; les workflows sont ensuite servis depuis api.cloud.llamaindex.ai.

Démarrage rapide

Installez le package, configurez vos identifiants, puis lancez l’agent le plus simple présenté dans la documentation officielle. Les ID de modèle utilisés sont ceux de la documentation et ne sont pas forcément activés sur votre compte.

pip install llama-index-core llama-index-llms-openai  (from search summary of the starter tutorial; not copied verbatim)

Nécessite OPENAI_API_KEY

import asyncio
from llama_index.core.agent.workflow import FunctionAgent
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# Define a simple calculator tool
def multiply(a: float, b: float) -> float:
    """Useful for multiplying two numbers."""
    return a * b

# Create an agent workflow with our calculator tool
agent = FunctionAgent(
    tools=[multiply],
    llm=OpenAI(model="gpt-4o-mini"),
    system_prompt="You are a helpful assistant that can multiply two numbers.",
)

async def main():
    # Run the agent
    response = await agent.run("What is 1234 * 4567?")
    print(str(response))

# Run the agent
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Source du guide de démarrage rapide

Fonctionnalités

Modifications récentes

• Le dépôt workflows a été renommé run-llama/llama-agents (LlamaAgents) ; le package PyPI s’appelle toujours llama-index-workflows.
• llamactl permet désormais de servir et de déployer des workflows.

Alternatives dans le même langage