框架 · LlamaIndex
快速了解 LlamaIndex
LlamaIndex 将文档解析和检索工具与 Python 和 TypeScript 中的事件驱动 Agent Workflows 结合起来。Workflows 可以暂停以等待人工输入、持久化状态,还可作为 MCP 服务器提供服务或部署到 LlamaCloud。
适用于: 以文档处理和检索为核心的智能体,可在执行操作前解析、提取和搜索信息。
关键信息
- 维护者
- LlamaIndex
- 语言
- Python, TypeScript
- 许可证
- MIT
- 最新版本
llama-index 0.14.25 / llama-index-workflows 2.25.0· 2026年9月25日- 代码仓库
- run-llama/llama_index
- 托管选项
- LlamaCloud via LlamaAgents (llamactl deploy)
快速入门
安装软件包、设置凭据,然后运行官方文档中的最简 agent。这里使用的模型 ID 与文档一致,但你的账户可能尚未启用这些模型。
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())功能
| 支持任意模型 | 是 | 对支持函数调用的模型使用 FunctionAgent;对其他模型使用 ReActAgent |
|---|---|---|
| MCP 客户端 | 是 | 使用 llama-index-tools-mcp 中的 get_tools_from_mcp_url |
| MCP 服务器 | 是 | workflow_as_mcp 通过 FastMCP 提供工作流服务 |
| 多 agent | 是 | AgentWorkflow 可协调多个智能体 |
| 持久化运行 | 是 | 连接协调后端后,Workflows 会持久化状态 |
| 人工审批 | 是 | InputRequiredEvent 和 HumanResponseEvent 可暂停工作流 |
| 追踪 | 尚未确认 | |
| 评测 | 尚未确认 |
近期更新
- workflows 仓库已更名为 run-llama/llama-agents(LlamaAgents);PyPI 包仍为 llama-index-workflows。
- 现在可使用 llamactl 提供工作流服务并进行部署。