dotsagent.io
Język:Polski
Framework · LlamaIndex

LlamaIndex w skrócie

LlamaIndex łączy narzędzia do analizowania dokumentów i wyszukiwania z opartymi na zdarzeniach Agent Workflows w Pythonie i TypeScript. Workflows mogą wstrzymać działanie, by pobrać dane od człowieka, zachować stan i działać jako serwery MCP lub zostać wdrożone w LlamaCloud.

Najlepszy do: Agenty pracujące głównie z dokumentami, które przed podjęciem działania analizują je, wyodrębniają z nich informacje i przeszukują je.

Najważniejsze informacje

Opiekun
LlamaIndex
Języki
Python, TypeScript
Licencja
MIT
Najnowsza wersja
llama-index 0.14.25 / llama-index-workflows 2.25.0 · 25 września 2026
Repozytorium
run-llama/llama_index · 52 380 gwiazdek
Opcja hostowana
LlamaCloud via LlamaAgents (llamactl deploy)
Wdróż za pomocą llamactl; workflows będą wtedy udostępniane z api.cloud.llamaindex.ai.

Quickstart

Zainstaluj pakiet, skonfiguruj dane uwierzytelniające, a następnie uruchom najprostszego agenta z oficjalnej dokumentacji. Użyte identyfikatory modeli pochodzą z dokumentacji; dostęp do nich może nie być włączony na Twoim koncie.

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

Wymaga 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())

Źródło quickstartu

Funkcje

Dowolny modelTakFunctionAgent dla modeli obsługujących wywoływanie funkcji; ReActAgent dla pozostałych
Klient MCPTakget_tools_from_mcp_url w llama-index-tools-mcp
Serwer MCPTakworkflow_as_mcp udostępnia workflow przez FastMCP
Wielu agentówTakAgentWorkflow koordynuje pracę wielu agentów
Trwałe uruchomieniaTakWorkflows zachowują stan po podłączeniu backendu koordynacyjnego
Zatwierdzanie przez człowiekaTakInputRequiredEvent i HumanResponseEvent wstrzymują workflow
ŚledzenieNiepotwierdzone
EwaluacjeNiepotwierdzone

Najnowsze zmiany

  • Repozytorium workflows zmieniło nazwę na run-llama/llama-agents (LlamaAgents); pakiet PyPI nadal nazywa się llama-index-workflows.
  • llamactl obsługuje teraz serwowanie i wdrażanie workflows.

Alternatywy w tym samym języku

Źródła

  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

Niezależne źródło informacji dla osób tworzących agentów AI. Nie jesteśmy powiązani z żadnym wymienionym tu dostawcą.

© 2026 DotsAgent · Dane sprawdzone 1 października 2026