Framework-Vergleich
Ollama vs LlamaIndex Agents
Datenbasierter Vergleich von Ollama und LlamaIndex Agents nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Ollama | LlamaIndex Agents |
|---|---|---|
| Sprache | Go | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 182,855 | 52,469 |
| Commits (30d) | — | — |
| Autonomie | 2/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 4/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 9/10 | 6/10 |
| Beste Eignung | Lokale, private Agent-Stacks ohne Cloud-Abhängigkeit. | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. |
Ollama
Stärken
- Trivialer Start (ollama run)
- Riesiger Model-Hub
- Tool-Calling nativ
Schwächen
- Keine Agent-Abstraktionen
- Hardware-abhängig
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
Fazit
Gleichstand
Wähle Ollama wenn: Lokale, private Agent-Stacks ohne Cloud-Abhängigkeit.. Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen..