Veredicto Rápido: CrewAI vs LlamaIndex
Escolha CrewAI se: Você precisa de equipes multi-agente com delegação de tarefas baseada em funções.
Escolha LlamaIndex se: Você está construindo sistemas RAG com necessidades complexas de ingestão e indexação de dados.
Escolha Draft’n Run se: Você quer ambas as capacidades em um construtor visual com implantação em produção.
Comparação Direta
| Recurso | CrewAI | LlamaIndex | Vencedor |
|---|---|---|---|
| Foco Principal | Orquestração multi-agente | RAG e pipelines de dados | Forças diferentes |
| Manipulação de Dados | Básica | Avançada (40+ loaders) | 🏆 LlamaIndex |
| Suporte a Agentes | Multi-agente nativo | Foco em agente único | 🏆 CrewAI |
| Curva de Aprendizado | Fácil | Moderada | 🏆 CrewAI |
| Ferramentas de Produção | Básicas | LlamaCloud disponível | 🏆 LlamaIndex |
| Preços | $40/mês cloud | $200/mês cloud | 🏆 CrewAI |
Comparação de Casos de Uso
Melhor para CrewAI:
- Equipes de atendimento ao cliente
- Pipelines de geração de conteúdo
- Automação de vendas
- Sistemas de delegação de tarefas
- Workflows baseados em funções
Melhor para LlamaIndex:
- Sistemas de Q&A de documentos
- Busca em base de conhecimento
- Pipelines de análise de dados
- Processamento de PDF/documentos
- Aplicações de busca semântica
Exemplos de Código: Construindo um Assistente de Pesquisa
Abordagem CrewAI:
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(
role='Analista de Pesquisa',
goal='Encontrar e analisar informações',
tools=[search_tool, web_scraper]
)
analyst = Agent(
role='Analista de Dados',
goal='Extrair insights dos dados',
tools=[data_tool]
)
research_task = Task(
description='Pesquisar {topic} detalhadamente',
agent=researcher,
expected_output='Relatório de pesquisa abrangente'
)
crew = Crew(
agents=[researcher, analyst],
tasks=[research_task],
verbose=True
)
result = crew.kickoff({"topic": "frameworks de IA"})Abordagem LlamaIndex:
from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms import OpenAI
# Carregar e indexar documentos
documents = SimpleDirectoryReader('data/').load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# Criar mecanismo de consulta
query_engine = index.as_query_engine(
llm=OpenAI(model="gpt-4"),
similarity_top_k=5
)
# Consultar a base de conhecimento
response = query_engine.query("Me fale sobre frameworks de IA")Métricas de Performance
| Métrica | CrewAI | LlamaIndex |
|---|---|---|
| Tempo de Configuração | 5 minutos | 10 minutos |
| Processamento de Documentos | Limitado | Excelente |
| Velocidade de Consulta | 1.5s média | 0.8s com cache |
| Uso de Memória | 150MB base | 200MB+ com índice |
| Eficiência de Tokens | Boa | Excelente com recuperação |
Capacidades de Integração
Integrações CrewAI:
- OpenAI, Anthropic, Google AI
- Ferramentas web básicas
- Funções Python customizadas
- ~20 ferramentas integradas
Integrações LlamaIndex:
- 40+ carregadores de dados
- Múltiplos armazenamentos vetoriais
- Todos os principais LLMs
- Ferramentas de observabilidade
- Grafos de conhecimento
Detalhamento de Preços
CrewAI:
- Open Source: Gratuito
- CrewAI Cloud: $40/mês
- Enterprise: Customizado
LlamaIndex:
- Open Source: Gratuito
- LlamaCloud: $200/mês
- LlamaParse: $0.003/página
- Enterprise: Customizado
Alternativa Draft’n Run:
- Plano Gratuito: 1.000 execuções/mês
- Pro: $49/mês
- Enterprise: Customizado
- Inclui: Orquestração de agentes E capacidades RAG
Quando Usar Cada Um
Use CrewAI Quando:
- Construindo automação de atendimento ao cliente
- Necessita distribuição de tarefas baseada em funções
- Criando equipes de geração de conteúdo
- Configuração mais simples é prioridade
Use LlamaIndex Quando:
- Construindo sistemas de Q&A de documentos
- Processando grandes conjuntos de documentos
- Necessita capacidades RAG avançadas
- Pipelines de dados complexos são necessários
Use Draft'n Run Quando:
- Necessita orquestração de agentes E RAG
- Quer design visual de workflow
- Requer monitoramento de produção
- Prefere abordagem no-code/low-code
Perguntas Frequentes
Posso usar ambos os frameworks juntos?
Sim! Use LlamaIndex para ingestão de dados e RAG, depois CrewAI para orquestração multi-agente. Draft’n Run torna essa combinação perfeita.
Qual é melhor para processamento de documentos?
LlamaIndex é superior para processamento de documentos com 40+ carregadores de dados e indexação avançada. CrewAI precisaria de ferramentas customizadas para manipulação complexa de documentos.
Qual framework escala melhor?
LlamaIndex escala melhor para aplicações pesadas em dados. CrewAI escala melhor para coordenação multi-agente. Draft’n Run lida com ambos os padrões de escala.
Recomendação Final
Para sistemas multi-agente: CrewAI vence com configuração mais simples e coordenação nativa de agentes.
Para RAG e pipelines de dados: LlamaIndex é incomparável em processamento e recuperação de documentos.
Para workflows de IA abrangentes: Use Draft’n Run para obter ambas as capacidades em uma plataforma visual e pronta para produção.
Comparaciones y Recursos:
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