Agno Agentic Framework – 借一步网

Agno Agentic Framework（以下简称 Agno 框架）是一个开源的多代理 AI 框架，用于构建、运行和管理智能代理系统。它专注于速度、私密性和可扩展性，支持多代理团队协作和工作流设计。研究表明，该框架在性能上优于许多同类工具，并可集成多种 AI 模型和工具。尽管 AI 代理框架领域存在多种选项，但 Agno 在隐私保护和多模态支持方面表现出色。

主要特点
Agno 支持模型无关性、持久化内存、人类在环路干预以及高级工具集成，这些功能有助于构建复杂 AI 应用。它提供 AgentOS 作为运行时环境，确保系统在云端安全运行。

安装与使用
安装 Agno 通常通过 pip 完成，例如 pip install agno-ai。快速入门包括创建代理实例、集成模型（如 Anthropic 的 Claude）和工具（如 HackerNewsTools），然后通过 Python 代码运行任务。官方文档（https://docs.agno.com/）提供详细指南。

应用场景
Agno 适用于构建多模态代理（处理文本、图像、音频和视频），如生成报告或协作工作流。它强调开发者体验，支持在私有云中部署，避免数据泄露。

Agno Agentic Framework 是 AI 开发领域的一个重要创新，它提供了一个全面的平台，用于创建和管理自治 AI 代理。这些代理可以独立思考、规划、行动并适应环境，从而实现复杂的任务自动化。该框架的前身是 Phidata，这是一个早期的代理构建工具，后来演变为 Agno，以更好地支持多代理系统和企业级部署。在当前 AI 生态中，Agno 定位为一个轻量级、模型无关的库，特别适合 Python 开发者构建可组合的代理应用。

Agno 的核心理念是「代理操作系统」（AgentOS），这是一种类似于操作系统的环境，用于运行和管理 AI 代理。 AgentOS 基于 FastAPI 构建，提供了一个生产就绪的运行时，支持无状态、水平扩展和隐私优先的设计。这意味着开发者可以在自己的云环境中完整运行系统，而无需依赖外部服务，从而确保数据安全和合规性。框架支持多代理团队，这些团队可以共享状态，并通过步进式工作流实现确定性执行，这在处理复杂任务时特别有用。

在功能方面，Agno 提供了丰富的组件。首先是核心智能层，支持模型无关性和动态上下文工程，用户可以集成各种 AI 模型，如 Anthropic 的 Claude 系列（例如 claude-sonnet-4-5）。其次是内存和知识管理，包括持久化存储、用户内存、代理式检索增强生成（RAG，支持 20 多种向量存储）和集体内存（「文化」概念），这些帮助代理记住过去交互并构建上下文。执行和控制功能包括人类在环路（human-in-the-loop）、防护栏（guardrails）、生命周期钩子以及与 MCP（可能指多代理协调协议）的集成，还提供 100 多种工具包。运行时和评估方面，Agno 包括控制平面 UI、本地多模态支持以及用于准确性和性能的评估工具。安全性方面，框架强调在用户云中运行、零外部数据共享、基于角色的访问控制（RBAC）和每个代理的权限管理。

Agno 的性能是其一大亮点。根据官方数据，Agno 代理的实例化时间约为 3 微秒，内存占用仅为 6.6 KiB，这比 LangGraph 快 529 倍、内存低 24 倍；比 PydanticAI 快 57 倍、内存低 4 倍；比 CrewAI 快 70 倍、内存低 10 倍。这种高效性使得它适合大规模部署和实时应用。

以下是 Agno 与其他流行代理框架的性能比较表（基于官方基准测试）：

框架名称	实例化时间	内存占用
Agno	~3 μs	~6.6 KiB
LangGraph	~1.587 ms	~158.4 KiB
PydanticAI	~171 μs	~26.4 KiB
CrewAI	~210 μs	~66 KiB

安装过程简单：用户可以通过 pip 安装核心包，并参考快速入门指南构建第一个代理。例如，一个基本的使用示例是通过 Python 代码创建代理：

from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.hackernews import HackerNewsTools

agent = Agent(
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
    tools=[HackerNewsTools()],
    markdown=True,
)
agent.print_response("Write a report on trending startups.", stream=True)

这个示例展示了如何集成模型、工具和 Markdown 输出，支持流式响应。更高级的应用包括多代理团队，例如定义多个代理协作生成报告，或使用工作流处理多模态任务（如文本结合图像分析）。

Agno 的文档和社区支持也很完善。官方文档（https://docs.agno.com/）涵盖概念、参考和示例画廊；GitHub 仓库（https://github.com/agno-agi/agno）提供 Cookbook 和贡献指南；社区包括 Discord 服务器（https://discord.gg/4MtYHHrgA8）和论坛（https://community.agno.com）。框架采用开源许可，用户可以禁用遥测以增强隐私（通过设置环境变量 AGNO_TELEMETRY=false）。

总体而言，Agno 在 AI 代理框架中脱颖而出，尤其适合需要高性能和隐私的企业开发者。尽管领域内存在竞争，如 LangGraph 或 CrewAI，但 Agno 的多模态支持和轻量级设计使其在多代理协作场景中更具优势。未来，随着 AI 代理技术的演进，Agno 可能进一步集成更多高级功能，如更强的 RAG 优化或跨平台兼容性。

关键引用：

发表评论 取消回复

发表评论取消回复