“agent（智能体）”是一个自动化的推理与决策引擎。它接收用户的输入/查询，并在内部做出决策来执行该查询，从而返回正确的结果。关键的智能体组件包括但不限于：

• 把一个复杂问题拆解成若干小问题
• 选择要使用的外部 Tool，并拟出调用该 Tool 的参数
• 规划出一组任务
• 把此前已完成的任务存入记忆模块

LlamaIndex 为构建不同复杂度的智能体系统提供了完整的框架：

• 如果你想快速搭出 agent：使用我们预置的智能体与工具架构，迅速完成智能体系统搭建。
• 如果你想完全掌控自己的智能体系统：用我们的 Workflows 从零构建并部署自定义的智能体工作流。

使用场景

agent 可能覆盖的用例范围极广且在不断扩大。话虽如此，这里仍列出一些能立刻带来价值的实用场景。

• 智能体式 RAG（Agentic RAG）：在你的数据上构建一个上下文增强的研究助手，它不仅回答简单问题，也能处理复杂的研究任务。我们的入门指南是一个很好的起点。

• 报告生成：用「多智能体研究员 + 撰写者」工作流 + LlamaParse 生成多模态报告。Notebook。

• 客户支持：看看我们构建多智能体总控（concierge）工作流的起始模板。

其他：

• 效率助手：构建一个可以操作邮件、日历等常用工作流工具的 agent。参见我们的 GSuite agent 教程。

• 编程助手：构建一个可以操作代码的 agent。参见我们的代码解释器教程。

资源

预置的 Agent 与 Tool

以下组件指南是开始构建智能体的中枢入口：

• 智能体
• 工具

自定义智能体工作流

LlamaIndex Workflows 基于核心的事件驱动编排机制，让你构建高度自定义的智能体工作流。

• Workflows 文档
• 构建一个 ReAct agent 工作流
• 部署 Workflows

用智能体要素来构建

如果你想在工作流里运用核心的智能体要素，LlamaIndex 为每一个智能体子部件都提供了扎实的抽象。

• 查询规划：路由、子问题、查询变换。
• 函数调用与工具使用：可参考我们的 OpenAI、Mistral 指南作为示例。

生态

• 社区构建的 Agent：我们在工具集成中提供了 40 多个 agent 工具，供你的 agent 使用。