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Llama Index

Llama Indexは、run-llamaが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: run-llama/llama_index)。GitHubスターは52,396、フォークは8,272で、MITライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月1日です。

LlamaIndex is the document processing platform for AI

★ 52.4k スター⑂ 8.3k フォークMIT更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
run-llama/llama_index
GitHubスター
52,396
フォーク
8,272
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年10月1日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Pick a framework

    Application frameworks, agent runtimes, or voice stacks — choose by whether you are building apps, automations, or realtime voice.

  2. Install the SDK

    Python or TypeScript packages install with one command; most include quickstart templates.

  3. Define tools and memory

    Give the agent functions it can call and a memory layer so it stays coherent across sessions.

  4. Run and observe

    Launch the agent, watch its tool calls and reasoning traces, and iterate on prompts and tools.

// 機能

選ばれる理由

Tool use & function calling

Agents act on the world: APIs, databases, browsers, and shell commands.

Multi-agent orchestration

Crews and graphs of specialized agents collaborating on complex tasks.

Memory systems

Short and long-term memory so agents improve across sessions.

Observability

Traces of every decision and tool call — essential for debugging.

Voice & realtime

Low-latency stacks for conversational voice agents.

Model agnostic

Swap underlying LLMs without rewriting your agent logic.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/run-llama/llama_index.git
    cd llama_index
  2. Step 2 — Create an environment

    Isolate dependencies so nothing clashes with your other projects.

    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
  3. Step 3 — Install and launch

    Install the requirements, then follow the README's launch command (it varies per project).

    pip install -r requirements.txt
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Framework or finished agent?

Frameworks build your own; some repos here ship ready-made agents you can run directly.

Do agents need big models?

Tool-calling quality matters more than raw size — strong mid-size models work well.

Who maintains Llama Index?

It is an open-source project at run-llama/llama_index with 8,272 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

How do I keep agents safe?

Sandbox tool access, confirm destructive actions, and review traces — treat agents like junior employees with supervision.

What does it cost to run?

Self-hosted frameworks are free; you pay only for model inference (local or API).

Where do I start?

A quickstart template in the framework's docs — most get a first agent running in minutes.

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