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軽量なマルチエージェントシステム開発フレームワークで、記憶、知識、推論機能をサポートします。

MPL-2.0Python 29.9kagno-agiagno Last Updated: 2025-07-14

Agno プロジェクト詳細

プロジェクト概要

Agno は、記憶、知識、ツール、推論能力を備えた AI エージェントを構築するために特化した、高性能で軽量な Python フレームワークです。開発者は Agno を使用して、推論エージェント、マルチモーダルエージェント、エージェントチーム、およびエージェントワークフローを構築します。

主要な特徴

🚀 超高性能

  • 電光石火の起動：エージェントのインスタンス化時間は約3マイクロ秒、平均メモリ使用量は約5KB
  • 軽量設計：高性能エージェントシステム向けに設計されており、大規模なデプロイメントでも優れたパフォーマンスを維持

🧠 推論優先

  • 推論は第一級市民：推論モデル、推論ツール、またはカスタム思考連鎖メソッドをサポート
  • 信頼性の向上：推論機能は、複雑な自律エージェントの信頼性を大幅に向上

🌐 モデル非依存性

  • 幅広い互換性：23以上のモデルプロバイダーの統一インターフェースをサポートし、ベンダーロックインなし
  • 柔軟な選択：異なる AI モデルプロバイダーを簡単に切り替え可能

🎯 ネイティブマルチモーダル

  • 全方位的な入出力：テキスト、画像、音声、ビデオの入出力をネイティブにサポート
  • シームレスな統合：マルチモーダル機能は追加設定なしで使用可能

👥 高度なマルチエージェントアーキテクチャ

  • エージェントチーム：業界をリードするマルチエージェントアーキテクチャを提供し、ルーティング、コラボレーション、およびコーディネーションの3つのモードをサポート
  • チームコラボレーション：複数のエージェントが連携して複雑なタスクを完了

🔍 内蔵エージェント検索

  • ベクトルデータベースサポート：20種類以上のベクトルデータベースをサポート
  • 高度な RAG：最先端のエージェント RAG 機能を提供し、ハイブリッド検索とリランキングを使用
  • 非同期高性能：完全に非同期で高性能な検索機能

💾 長期記憶と会話ストレージ

  • プラグアンドプレイ：プラグアンドプレイのストレージおよび記憶ドライバを提供
  • 永続化：エージェントは長期記憶と会話ストレージ能力を持つ

技術アーキテクチャ

エージェントの構成

エージェントの中核は以下を含みます：

  • モデル（Model）：基盤となる AI モデル
  • ツール（Tools）：エージェントが使用できる機能
  • 指示（Instructions）：行動指針
  • 記憶（Memory）：履歴情報の保存
  • 知識（Knowledge）：ベクトルデータベース内の知識
  • ストレージ（Storage）：データの永続化
  • 推論（Reasoning）：思考および分析能力

開発プロセス

  1. 基礎エージェント：単純な推論タスク
  2. ツール拡張：外部ツールと API の追加
  3. 知識統合：ベクトルデータベースと RAG の接続
  4. エージェントチーム：マルチエージェントコラボレーション

主要な機能モジュール

推論エージェント

from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.reasoning import ReasoningTools
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools

agent = Agent(
    model=Claude(id="claude-3-7-sonnet-latest"),
    tools=[
        ReasoningTools(add_instructions=True),
        YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True),
    ],
    instructions=["Use tables to display data"],
    markdown=True,
)

知識拡張エージェント

  • PDF、ドキュメントなど、さまざまな知識ソースをサポート
  • エージェント RAG：必要な情報を動的に検索
  • ハイブリッド検索：セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせる

エージェントチーム

  • ルーティングモード：タスクに応じて適切なエージェントに割り当て
  • コラボレーションモード：複数のエージェントが共同でタスクを完了
  • コーディネーションモード：組織化されたチームコラボレーション

性能の優位性

ベンチマークテスト結果

  • 起動時間：平均3マイクロ秒（テスト環境：Apple M4 MacBook Pro）
  • メモリ使用量：平均6.5KB
  • 並行処理：高並行エージェントインスタンスをサポート

他のフレームワークとの比較

同じハードウェア環境下で、Agno は起動速度とメモリ使用量において、LangGraph などの他の主要なフレームワークよりも大幅に優れています。

アプリケーションシナリオ

適用分野

  • 金融分析：株式調査、市場分析
  • コンテンツ作成：ドキュメント生成、レポート作成
  • カスタマーサービス：スマートカスタマーサービス、Q&A システム
  • データ分析：複雑なデータ処理と洞察
  • 研究アシスタント：学術研究、情報整理

典型的なユースケース

  1. スマート研究アシスタント：検索ツールと知識ベースを組み合わせる
  2. 金融アナリスト：リアルタイムデータ分析とレポート生成
  3. 多言語カスタマーサービス：マルチモーダルインタラクションと知識 Q&A
  4. コンテンツ審査：自動化されたコンテンツ分析と分類

エコシステム

関連ツール

  • Agent UI：モダンなチャットインターフェース
  • ドキュメントシステム：完全な開発ドキュメント
  • サンプルライブラリ：豊富な使用例
  • 監視プラットフォーム：agno.com リアルタイム監視

クイックスタート

インストール

pip install -U agno

基本的な例

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

agent = Agent(
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    description="You are a helpful assistant",
    markdown=True
)

agent.print_response("Hello, how can you help me?", stream=True)

開発の優位性

開発体験

  • 簡潔な API：直感的で使いやすいプログラミングインターフェース
  • 迅速なイテレーション：3マイクロ秒の起動で迅速なデバッグを実現
  • 豊富なサンプル：完全なサンプルコードライブラリ
  • IDE サポート：Cursor などの最新の IDE をサポート

エンタープライズレベルの特性

  • 事前構築された API ルーティング：FastAPI 統合
  • 構造化された出力：完全に型付けされた応答
  • リアルタイム監視：パフォーマンスとセッションの監視
  • 拡張性：高並行性と分散サポート

技術革新

独自の優位性

  1. マイクロ秒単位の起動：業界をリードする起動性能
  2. エージェント RAG：自動化された知識検索
  3. 推論優先：組み込みの推論能力
  4. マルチモーダルネイティブ：シームレスなマルチメディア処理
  5. チームコラボレーション：高度なマルチエージェントアーキテクチャ

まとめ

Agno は革新的なエージェント開発フレームワークであり、超高性能、推論優先、マルチエージェントコラボレーションなどの特性を通じて、開発者に複雑な AI アプリケーションを構築するための強力なツールを提供します。個人プロジェクトでもエンタープライズレベルのアプリケーションでも、Agno は信頼性が高く効率的なソリューションを提供できます。

その軽量設計と強力な機能により、AI エージェント開発の理想的な選択肢となり、特に高性能、拡張性、および複雑な推論能力を必要とするアプリケーションシナリオに適しています。

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