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title: "LlamaIndex: Funktionen, Version und Schnellstart · DotsAgent"
description: "LlamaIndex von LlamaIndex: Lizenz, neueste Version, MCP-Unterstützung, dauerhafte Ausführungen, menschliche Freigabe, Tracing und Evals sowie ein Schnellstart zum Kopieren."
url: https://dotsagent.io/de/frameworks/llamaindex
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Framework · LlamaIndex

# LlamaIndex im Überblick

LlamaIndex kombiniert Tools zum Parsen und Abrufen von Dokumenten mit ereignisgesteuerten Agent Workflows in Python und TypeScript. Workflows können für menschliche Eingaben angehalten, ihr Status kann persistiert und sie können als MCP-Server bereitgestellt oder auf LlamaCloud deployed werden.

**Ideal für:**  Agenten mit vielen Dokumenten und Fokus auf Retrieval, die Inhalte parsen, extrahieren und durchsuchen, bevor sie handeln.

## Wichtige Fakten

- **Maintainer**: LlamaIndex
- **Sprachen**: Python, TypeScript
- **Lizenz**: MIT
- **Neueste Version**: `llama-index 0.14.25 / llama-index-workflows 2.25.0` · 25. September 2026
- **Repository**: [run-llama/llama_index](https://github.com/run-llama/llama_index) · 52.380 Sterne
- **Gehostete Option**: [LlamaCloud via LlamaAgents (llamactl deploy)](https://developers.llamaindex.ai/python/llamaagents/llamactl/workflow-api/)Deployen Sie mit llamactl; anschließend werden Workflows über api.cloud.llamaindex.ai bereitgestellt.

## Schnellstart

Installieren Sie das Paket, richten Sie die Zugangsdaten ein und starten Sie dann den einfachsten Agent aus der offiziellen Dokumentation. Die Modell-IDs entsprechen denen in der Dokumentation und sind möglicherweise nicht für Ihr Konto freigeschaltet.

`Installieren`

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

Benötigt 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())
```

[Quelle des Schnellstarts](https://developers.llamaindex.ai/python/framework/module_guides/deploying/agents/)

## Funktionen

| Beliebiges Modell | — | FunctionAgent für Modelle mit Function Calling; ReActAgent für alle anderen |
| --- | --- | --- |
| MCP-Client | — | get_tools_from_mcp_url aus llama-index-tools-mcp |
| MCP-Server | — | workflow_as_mcp stellt einen Workflow über FastMCP bereit |
| Multi-Agent | — | AgentWorkflow koordiniert mehrere Agenten |
| Persistente Ausführung | — | Workflows persistieren ihren Status, sobald ein Koordinierungs-Backend angebunden ist |
| Menschliche Freigabe | — | InputRequiredEvent und HumanResponseEvent halten einen Workflow an |
| Tracing | — | — |
| Evals | — | — |

## Aktuelle Änderungen

- Das Workflows-Repository wurde in run-llama/llama-agents (LlamaAgents) umbenannt; das PyPI-Paket heißt weiterhin llama-index-workflows.
- llamactl stellt Workflows jetzt bereit und deployt sie.

## Alternativen in derselben Sprache

- [OpenAI Agents SDK](https://dotsagent.io/de/frameworks/openai-agents-python)

- [OpenAI Agents SDK (JS)](https://dotsagent.io/de/frameworks/openai-agents-js)

- [Claude Agent SDK](https://dotsagent.io/de/frameworks/claude-agent-sdk)

- [Google ADK](https://dotsagent.io/de/frameworks/google-adk)

- [Microsoft Agent Framework](https://dotsagent.io/de/frameworks/microsoft-agent-framework)

- [LangGraph](https://dotsagent.io/de/frameworks/langgraph)

## Quellen

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

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© 2026 DotsAgent · Fakten geprüft am 1. Oktober 2026