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輕量級多智能體系統開發框架,支援記憶、知識和推理功能

MPL-2.0Python 28.5kagno-agi Last Updated: 2025-06-20

Agno 項目詳細介紹

項目概述

Agno 是一個高性能的輕量級 Python 框架,專門用於構建具有記憶、知識、工具和推理能力的 AI 智能體(Agent)。開發者使用 Agno 構建推理智能體、多模態智能體、智能體團隊和智能體工作流。

核心特性

🚀 超高性能

  • 閃電般快速啟動:智能體實例化時間約3微秒,平均記憶體佔用約5KB
  • 輕量級設計:專為高性能智能體系統而設計,即使在大規模部署中也能保持優異性能

🧠 推理優先

  • 推理是一等公民:支持推理模型、推理工具或自定義思維鏈方法
  • 提高可靠性:推理功能顯著提升複雜自主智能體的可靠性

🌐 模型無關性

  • 廣泛兼容:支持23+模型提供商的統一接口,無供應商鎖定
  • 靈活選擇:可以輕鬆切換不同的AI模型提供商

🎯 原生多模態

  • 全方位輸入輸出:原生支持文本、圖像、音訊和視頻的輸入和輸出
  • 無縫集成:多模態功能無需額外配置即可使用

👥 高級多智能體架構

  • 智能體團隊:提供業界領先的多智能體架構,支持路由、協作和協調三種模式
  • 團隊協作:多個智能體可以協同工作完成複雜任務

🔍 內置智能體搜索

  • 向量數據庫支持:支持20+種向量數據庫
  • 高級RAG:提供最先進的智能體RAG功能,使用混合搜索和重排序
  • 異步高性能:完全異步且高性能的搜索功能

💾 長期記憶與會話存儲

  • 即插即用:提供即插即用的存儲和記憶驅動程式
  • 持久化:智能體具備長期記憶和會話存儲能力

技術架構

智能體組成

一個智能體的核心包括:

  • 模型(Model):底層的AI模型
  • 工具(Tools):智能體可以使用的功能
  • 指令(Instructions):行為指導
  • 記憶(Memory):歷史信息存儲
  • 知識(Knowledge):向量數據庫中的知識
  • 存儲(Storage):數據持久化
  • 推理(Reasoning):思考和分析能力

開發流程

  1. 基礎智能體:簡單的推理任務
  2. 工具增強:添加外部工具和API
  3. 知識集成:接入向量數據庫和RAG
  4. 智能體團隊:多智能體協作

主要功能模塊

推理智能體

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,
)

知識增強智能體

  • 支持PDF、文檔等多種知識源
  • 智能體RAG:動態搜索所需信息
  • 混合搜索:結合語義和關鍵詞搜索

智能體團隊

  • 路由模式:根據任務分配給合適的智能體
  • 協作模式:多個智能體共同完成任務
  • 協調模式:有組織的團隊合作

性能優勢

基準測試結果

  • 啟動時間:平均3微秒(測試環境:Apple M4 MacBook Pro)
  • 記憶體佔用:平均6.5KB
  • 並發處理:支持高並發智能體實例

與其他框架對比

在相同硬件環境下,Agno 在啟動速度和記憶體使用方面顯著優於其他主流框架如 LangGraph。

應用場景

適用領域

  • 金融分析:股票研究、市場分析
  • 內容創作:文檔生成、報告編寫
  • 客戶服務:智能客服、問答系統
  • 數據分析:複雜數據處理和洞察
  • 研究助手:學術研究、信息整理

典型用例

  1. 智能研究助手:結合搜索工具和知識庫
  2. 金融分析師:實時數據分析和報告生成
  3. 多語言客服:多模態交互和知識問答
  4. 內容審核:自動化內容分析和分類

生態系統

相關工具

  • Agent UI:現代化的聊天界面
  • 文檔系統:完整的開發文檔
  • 示例庫:豐富的使用示例
  • 監控平台:agno.com 實時監控

快速開始

安裝

pip install -U agno

基礎示例

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)

開發優勢

開發體驗

  • 簡潔API:直觀易用的編程接口
  • 快速迭代:3微秒啟動實現快速調試
  • 豐富示例:完整的示例代碼庫
  • IDE支持:支持Cursor等現代IDE

企業級特性

  • 預構建API路由:FastAPI集成
  • 結構化輸出:完全類型化的響應
  • 實時監控:性能和會話監控
  • 可擴展性:高並發和分佈式支持

技術創新

獨特優勢

  1. 微秒級啟動:業界領先的啟動性能
  2. 智能體RAG:自動化知識檢索
  3. 推理優先:內置推理能力
  4. 多模態原生:無縫多媒體處理
  5. 團隊協作:先進的多智能體架構

總結

Agno 是一個革命性的智能體開發框架,它通過超高性能、推理優先和多智能體協作等特性,為開發者提供了構建複雜AI應用的強大工具。無論是個人項目還是企業級應用,Agno 都能提供可靠、高效的解決方案。

其輕量級設計和強大功能使其成為AI智能體開發的理想選擇,特別適合需要高性能、可擴展性和複雜推理能力的应用場景。