프레임워크 · LlamaIndex
LlamaIndex 한눈에 보기
LlamaIndex는 문서 파싱 및 검색 도구와 Python 및 TypeScript용 이벤트 기반 Agent Workflows를 함께 제공합니다. Workflows는 사람의 입력을 기다리며 일시 중지하고 상태를 저장할 수 있으며, MCP 서버로 제공하거나 LlamaCloud에 배포할 수 있습니다.
추천 용도: 문서 중심의 검색 기반 에이전트에 적합합니다. 작업 전에 문서를 파싱하고 정보를 추출한 뒤 검색합니다.
주요 정보
- 관리자
- LlamaIndex
- 언어
- Python, TypeScript
- 라이선스
- MIT
- 최신 버전
llama-index 0.14.25 / llama-index-workflows 2.25.0· 2026년 9월 25일- 저장소
- run-llama/llama_index
- 호스팅 옵션
- LlamaCloud via LlamaAgents (llamactl deploy)
Quickstart
패키지를 설치하고 인증 정보를 설정한 다음, 공식 문서에서 가장 간단한 에이전트를 실행하세요. 모델 ID는 문서에서 사용하는 값이며 계정에서 활성화되지 않았을 수 있습니다.
pip install llama-index-core llama-index-llms-openai (from search summary of the starter tutorial; not copied verbatim)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())기능
| 모든 모델 | 예 | 함수 호출 모델에는 FunctionAgent를, 그 외 모델에는 ReActAgent를 사용합니다 |
|---|---|---|
| MCP 클라이언트 | 예 | llama-index-tools-mcp의 get_tools_from_mcp_url을 사용합니다 |
| MCP 서버 | 예 | workflow_as_mcp는 FastMCP를 통해 워크플로를 제공합니다 |
| 멀티 에이전트 | 예 | AgentWorkflow가 여러 에이전트를 조율합니다 |
| 내구성 있는 실행 | 예 | 조정 백엔드를 연결하면 Workflows가 상태를 저장합니다 |
| 사람의 승인 | 예 | InputRequiredEvent와 HumanResponseEvent를 사용하면 워크플로가 일시 중지됩니다 |
| 트레이싱 | 확인되지 않음 | |
| Evals | 확인되지 않음 |
최근 변경 사항
- workflows 저장소의 이름이 run-llama/llama-agents(LlamaAgents)로 변경되었습니다. PyPI 패키지 이름은 여전히 llama-index-workflows입니다.
- 이제 llamactl로 워크플로를 제공하고 배포할 수 있습니다.