是的，LlamaIndex中的create_llama_agent和create_llama_chat_agent函数允许轻松地将代理暴露为其他代理的工具，从而建立一个易于使用的多代理功能。这些函数利用LlamaToolkit来初始化和加载代理执行器，这些执行器可用于创建和管理多个代理。create_llama_agent函数允许各种代理类型，如zero-shot-react-description、react-docstore、self-ask-with-search等，而create_llama_chat_agent函数则专门使用CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION类型设置会话代理。
此外，LlamaIndex提供了一个强大的框架，用于在代理内定义和使用工具。可以使用FunctionTool创建工具，以 Package 任何用户定义的函数，或者使用QueryEngineTool Package 现有的查询引擎。这些工具可以打包到ToolSpecs中，以便提供全面的服务接口，如Gmail,以及处理大量数据的实用工具，如OnDemandLoaderTool和LoadAndSearchToolSpec。这种框架通过使代理能够无缝地使用和公开各种工具，从而实现灵活且强大的多代理功能。
此外，LlamaIndex中的MultiDocumentAgentsPack类提供了一种结构化的方法，用于在一组文档上构建多代理架构。该类设置了能够进行QA和摘要的单个文档代理，然后在这些文档代理之上建立了一个顶级代理。每个文档代理都配备了诸如QueryEngineTool之类的工具，用于针对文档进行特定和整体性的查询。顶级代理可以使用这些文档代理作为工具，从而创建一个全面的多代理系统。这种设置通过利用每个文档的专用代理(如1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/langchain_helpers/agents/agents.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/langchain_helpers/agents/agents.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/module_guides/deploying/agents/tools.md)4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/langchain_helpers/agents/init.py)5(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-packs/llama-index-packs-multi-document-agents/llama_index/packs/multi_document_agents/base.py))来高效地处理跨多个文档的查询。

• 要继续与Dosu交谈，请提及@dosu。*

@brycecf 也许我遗漏了什么，但它应该像将代理 Package 到一个函数工具中一样简单？
当然，这也可以有一个辅助工具，agent.as_tool() 或类似的东西，但是设置一个函数工具也是直接且容易定制的。