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轻量级多智能体系统开发框架,支持记忆、知识和推理功能

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

Agno 项目详细介绍

项目概述

Agno 是一个高性能的轻量级 Python 框架,专门用于构建具有记忆、知识、工具和推理能力的 AI 智能体(Agent)。开发者使用 Agno 构建推理智能体、多模态智能体、智能体团队和智能体工作流。

核心特性

🚀 超高性能

  • 闪电般快速启动:智能体实例化时间约3微秒,平均内存占用约5KB
  • 轻量级设计:专为高性能智能体系统而设计,即使在大规模部署中也能保持优异性能

🧠 推理优先

  • 推理是一等公民:支持推理模型、推理工具或自定义思维链方法
  • 提高可靠性:推理功能显著提升复杂自主智能体的可靠性

🌐 模型无关性

  • 广泛兼容:支持23+模型提供商的统一接口,无供应商锁定
  • 灵活选择:可以轻松切换不同的AI模型提供商

🎯 原生多模态

  • 全方位输入输出:原生支持文本、图像、音频和视频的输入和输出
  • 无缝集成:多模态功能无需额外配置即可使用

👥 高级多智能体架构

  • 智能体团队:提供业界领先的多智能体架构,支持路由、协作和协调三种模式
  • 团队协作:多个智能体可以协同工作完成复杂任务

🔍 内置智能体搜索

  • 向量数据库支持:支持20+种向量数据库
  • 高级RAG:提供最先进的智能体RAG功能,使用混合搜索和重排序
  • 异步高性能:完全异步且高性能的搜索功能

💾 长期记忆与会话存储

  • 即插即用:提供即插即用的存储和记忆驱动程序
  • 持久化:智能体具备长期记忆和会话存储能力

技术架构

智能体组成

一个智能体的核心包括:

  • 模型(Model):底层的AI模型
  • 工具(Tools):智能体可以使用的功能
  • 指令(Instructions):行为指导
  • 记忆(Memory):历史信息存储
  • 知识(Knowledge):向量数据库中的知识
  • 存储(Storage):数据持久化
  • 推理(Reasoning):思考和分析能力

开发流程

  1. 基础智能体:简单的推理任务
  2. 工具增强:添加外部工具和API
  3. 知识集成:接入向量数据库和RAG
  4. 智能体团队:多智能体协作

主要功能模块

推理智能体

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,
)

知识增强智能体

  • 支持PDF、文档等多种知识源
  • 智能体RAG:动态搜索所需信息
  • 混合搜索:结合语义和关键词搜索

智能体团队

  • 路由模式:根据任务分配给合适的智能体
  • 协作模式:多个智能体共同完成任务
  • 协调模式:有组织的团队合作

性能优势

基准测试结果

  • 启动时间:平均3微秒(测试环境:Apple M4 MacBook Pro)
  • 内存占用:平均6.5KB
  • 并发处理:支持高并发智能体实例

与其他框架对比

在相同硬件环境下,Agno 在启动速度和内存使用方面显著优于其他主流框架如 LangGraph。

应用场景

适用领域

  • 金融分析:股票研究、市场分析
  • 内容创作:文档生成、报告编写
  • 客户服务:智能客服、问答系统
  • 数据分析:复杂数据处理和洞察
  • 研究助手:学术研究、信息整理

典型用例

  1. 智能研究助手:结合搜索工具和知识库
  2. 金融分析师:实时数据分析和报告生成
  3. 多语言客服:多模态交互和知识问答
  4. 内容审核:自动化内容分析和分类

生态系统

相关工具

  • Agent UI:现代化的聊天界面
  • 文档系统:完整的开发文档
  • 示例库:丰富的使用示例
  • 监控平台:agno.com 实时监控

快速开始

安装

pip install -U agno

基础示例

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)

开发优势

开发体验

  • 简洁API:直观易用的编程接口
  • 快速迭代:3微秒启动实现快速调试
  • 丰富示例:完整的示例代码库
  • IDE支持:支持Cursor等现代IDE

企业级特性

  • 预构建API路由:FastAPI集成
  • 结构化输出:完全类型化的响应
  • 实时监控:性能和会话监控
  • 可扩展性:高并发和分布式支持

技术创新

独特优势

  1. 微秒级启动:业界领先的启动性能
  2. 智能体RAG:自动化知识检索
  3. 推理优先:内置推理能力
  4. 多模态原生:无缝多媒体处理
  5. 团队协作:先进的多智能体架构

总结

Agno 是一个革命性的智能体开发框架,它通过超高性能、推理优先和多智能体协作等特性,为开发者提供了构建复杂AI应用的强大工具。无论是个人项目还是企业级应用,Agno 都能提供可靠、高效的解决方案。

其轻量级设计和强大功能使其成为AI智能体开发的理想选择,特别适合需要高性能、可扩展性和复杂推理能力的应用场景。