dotsagent.io
Bahasa:Bahasa Indonesia
Framework · LlamaIndex

Sekilas tentang LlamaIndex

LlamaIndex memadukan alat penguraian dan pengambilan dokumen dengan Agent Workflows berbasis event di Python dan TypeScript. Workflows dapat dijeda untuk menerima input manusia, menyimpan state, dan disajikan sebagai server MCP atau di-deploy ke LlamaCloud.

Cocok untuk: Agent yang berfokus pada dokumen dan retrieval, yang mengurai, mengekstrak, dan menelusuri informasi sebelum bertindak.

Fakta utama

Pengelola
LlamaIndex
Bahasa
Python, TypeScript
Lisensi
MIT
Versi terbaru
llama-index 0.14.25 / llama-index-workflows 2.25.0 · 25 September 2026
Repositori
run-llama/llama_index · 52.380 bintang
Opsi hosted
LlamaCloud via LlamaAgents (llamactl deploy)
Deploy dengan llamactl; workflows kemudian disajikan dari api.cloud.llamaindex.ai.

Panduan cepat

Instal paket, atur kredensial, lalu jalankan agent paling sederhana dari dokumentasi resmi. ID model mengikuti yang digunakan dalam dokumentasi dan mungkin belum diaktifkan untuk akun Anda.

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

Memerlukan OPENAI_API_KEY

Python
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())

Sumber panduan cepat

Fitur

Model apa punYaFunctionAgent untuk model yang mendukung function calling; ReActAgent untuk model lainnya
Klien MCPYaget_tools_from_mcp_url di llama-index-tools-mcp
Server MCPYaworkflow_as_mcp menyajikan workflow melalui FastMCP
Multi-agentYaAgentWorkflow mengoordinasikan beberapa agent
Eksekusi tahan lamaYaWorkflows menyimpan state setelah backend koordinasi terhubung
Persetujuan manusiaYaInputRequiredEvent dan HumanResponseEvent menjeda workflow
TracingBelum dikonfirmasi
EvalsBelum dikonfirmasi

Perubahan terbaru

  • Repo workflows berganti nama menjadi run-llama/llama-agents (LlamaAgents); nama paket PyPI tetap llama-index-workflows.
  • llamactl kini dapat menyajikan dan men-deploy workflows.

Alternatif dalam bahasa yang sama

Sumber

  1. developers.llamaindex.ai/python/framework/getting_started/starter_example/
  2. developers.llamaindex.ai/python/framework/module_guides/deploying/agents/
  3. developers.llamaindex.ai/python/examples/agent/agent_workflow_basic/
  4. developers.llamaindex.ai/python/examples/tools/mcp/
  5. developers.llamaindex.ai/python/llamaagents/workflows/human_in_the_loop/
  6. developers.llamaindex.ai/python/llamaagents/llamactl/workflow-api/
  7. github.com/run-llama/llama-agents
  8. pypi.org/pypi/llama-index/json
  9. api.github.com/repos/run-llama/llama_index

Referensi independen bagi mereka yang membangun agen AI. Tidak berafiliasi dengan vendor mana pun yang disebutkan di sini.

© 2026 DotsAgent · Fakta diperiksa 1 Oktober 2026