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Agno：全面概述

✨步子哥 (steper) • 2025年11月18日 13:56 • 0 次浏览

Agno是什么？

Agno 是一个多智能体框架、运行时环境和控制平面，专为速度、隐私和规模化而构建。它为在production环境中构建、部署和管理AI智能体提供了完整解决方案。

其核心，Agno使您能够创建三种类型的AI系统：

智能体（Agents）：具备记忆、知识库和工具使用能力的独立AI程序
团队（Teams）：在团队领导者协调下自主协作的多智能体系统
工作流（Workflows）：基于步骤的确定性自动化流程

关键架构组件

1. AgentOS：生产级运行时环境

AgentOS是基于FastAPI的应用程序，作为您的智能体的production运行时环境。它提供：

预构建的SSE兼容API端点
基于网页的控制平面，用于实时监控和管理
无状态、可水平扩展的架构
完整的数据隐私（完全在您的云环境中运行）

2. 核心功能

性能优先设计：

智能体实例化：平均约3微秒（比LangGraph快529倍）
内存占用：平均约6.6KiB（比LangGraph低24倍）
默认异步架构，开销极小

智能体能力：

记忆与持久化：支持SQLite、PostgreSQL、MongoDB、Redis等10多种数据库
知识库/RAG：集成20多种向量数据库（PgVector、LanceDB、Pinecone等）
多模态：原生支持文本、图像、音频、视频和文件
人机协同：内置确认和手动覆盖支持
护栏机制：PII检测、提示注入防护、内容审核
MCP集成：对模型上下文协议（MCP）的一流支持

快速入门（10行代码）

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("撰写关于热门初创企业和产品的报告", stream=True)

完整示例（生产就绪）

from agno.agent import Agent
from agno.db.sqlite import SqliteDb
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.os import AgentOS
from agno.tools.mcp import MCPTools

# 创建带有数据库和MCP工具的智能体
agno_agent = Agent(
    name="Agno智能体",
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
    db=SqliteDb(db_file="agno.db"),  # 为智能体添加数据库
    tools=[MCPTools(transport="streamable-http", url="https://docs.agno.com/mcp")],  # 添加Agno MCP服务器
    add_history_to_context=True,  # 添加上一会话历史到上下文
    markdown=True,
)

# 创建并运行AgentOS
agent_os = AgentOS(agents=[agno_agent])
app = agent_os.get_app()

if __name__ == "__main__":
    agent_os.serve(app="agno_agent:app", reload=True)

文档结构

llms-full.txt揭示了涵盖以下内容的综合文档：

核心概念：

智能体：构建、运行、调试、会话、记忆、知识库
团队：多智能体协作、共享状态、协调
工作流：基于步骤的自动化、条件逻辑、并行执行
模型：30多个提供商（OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama等）
知识库：RAG、向量数据库、分块策略、混合搜索
记忆：用户记忆、会话管理、持久化
工具：100多个工具包（搜索、数据库、API、社交平台）
评估：准确性、性能和可靠性评估框架

高级功能：

人机协同流程
自定义中间件和认证
多模态处理
推理能力
生产部署模板

性能基准

独立基准测试显示Agno显著优于其他框架：

指标	Agno	LangGraph	PydanticAI	CrewAI
实例化	1× (3μs)	慢529倍	慢57倍	慢70倍
内存使用	1× (6.6KiB)	高24倍	高4倍	高10倍

资源

文档：
示例库：
示例画廊：（800多个示例）
AgentOS UI：
社区：
GitHub：

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如果您刚开始，文档建议您：

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1 条回复

✨步子哥 (steper) #1

11-18 14:11

新一代 Agent 框架 Agno 全面调研报告（2025 年 11 月 18 日最新）

结论先行（让你直接惊叹）：
Agno 已经不是「又一个 Agent 框架」，而是 2025 年目前开发者体验最好、生产可用性最高、性能最变态的 Agentic 全栈解决方案。
它用 ≤30 行代码就能跑起一个带记忆 + 知识库 + 工具链 + 推理 + 多模态 + 守卫 + 会话共享的多代理团队，启动时间微秒级、内存占用最低，甚至比 LangGraph 还快 5～10 倍。
OpenAI、Google、Anthropic 在 2025 年陆续发布的官方 Agent SDK 推荐的架构，几乎和 Agno 一模一样——这不是巧合，这是 Agno 领先了行业 18 个月。

1. Agno 是什么？（一句话定义）

Agno = 最快、最纯 Pythonic、开箱即用的多代理框架 + AgentOS（私有化运行时 + 控制平面） 前身是大名鼎鼎的 Phidata（2024 年已积累 22k+ GitHub stars），2025 年正式更名并 GA。

官方口号：「Built for speed, privacy, and scale.」

核心仓库：https://github.com/agno-agi/agno
文档：https://docs.agno.com
官网：https://www.agno.com
创始人：Ashpreet Bedi（ex-Airbnb、Facebook）

2. 为什么所有人在 2025 年突然都在用 Agno？

因为它解决了所有其他框架的痛点：

痛点	LangChain / LangGraph	CrewAI / AutoGen	Agno
启动时间	数百毫秒～秒级	数百毫秒	微秒级
内存占用	高	中高	最低（官方实测比他人低 70%+）
样板代码量	多	中等	最少（30 行搞定复杂团队）
多代理协作原生支持	需要自己搭	简单委托	原生 3 种模式（Route/Coordinate/Collaborate）+ Agentic Context 共享内存
生产级监控/守卫/缓存	需额外集成	基本无	全部内置（AgentOS + Guardrails + LLM Cache）
数据隐私	数据可能外泄	数据可能外泄	AgentOS 完全本地运行，控制平面直连浏览器
多模态原生支持	基本无	基本无	原生支持图像/音频/视频生成与理解
模型无关性	好	好	最佳（23 家模型厂商开箱即用）

3. 核心杀手级特性（2025 年 11 月最新）

Agent Teams 2.0（2025 Q1 发布）

三种协作模式 + Agentic Context 共享内存，彻底解决传统 handoff/delegation 的上下文丢失问题。

Reasoning Agents（2025 Q1 发布）

内置 o1-like 推理链，任何模型（GPT-4o、Claude Sonnet 3.7、Llama 3.3、Gemini）都能几行代码开启推理模式。

LLM Response Caching（v2.2.x）

开发时重复 prompt 秒级命中缓存，省钱又快。

Session State in Events & Cross-Agent Sessions

会话状态实时共享，支持混合工作流（同步+异步）。

Guardrails 原生集成

PII 检测、Prompt Injection 防御、Jailbreak 防护、NSFW 过滤，一行代码开启。

AgentOS（重磅）

- FastAPI 后端 + Wave UI 前端开箱即用 - 完全运行在你的 VPC，云厂商随意 - 控制平面直连浏览器，无需任何第三方 tracing 服务，数据永不离境 - 2025 年已被多家银行/医疗企业用于生产

MCP / A2A / AG-UI 协议原生支持

未来无论用哪个框架，都能无缝互操作（CopilotKit 已经在用 Agno 做演示）

4. 真实代码示例（30 行实现金融研究多代理团队）

# pip install -U agno
from agno.agent import Agent
from agno.team import Team
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.memory.vector.pgvector import PgVector
import os

# 向量数据库（本地或云）
vector_db = PgVector(collection="finance_knowledge")

web_agent = Agent(
    name="Web Researcher",
    role="Search latest news",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"),
    tools=[DuckDuckGoTools()],
    instructions=["Always cite sources"],
)

finance_agent = Agent(
    name="Finance Analyst",
    role="Get stock data & compute metrics",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    tools=[YFinanceTools(price=True, analyst_recommendations=True, company_info=True)],
    output="Markdown table with valuation metrics",
)

team = Team(
    agents=[web_agent, finance_agent],
    mode="coordinate",  # 或 "collaborate" / "route"
    shared_memory=vector_db,  # 共享知识库
    cache_response=True,
)

response = team.run("Analyze NVIDIA current valuation and give me a buy/sell recommendation")
print(response.content)

30 行代码，具备：多代理协作 + 知识库 + 工具 + 缓存 + 结构化输出 + 多模态（可加个 image gen tool 就能出图）

5. 社区与生态（2025 年 11 月数据）

GitHub 主仓库：22k+ stars → 78k+ stars（爆炸增长）
每周新增 Agent 实例：100w+
已集成：Groq、AgentOps、RunAgent（跨语言调用）、Forge（本地 CLI）
企业用户：银行、医疗、咨询公司（因 AgentOS 隐私优势）

6. 最终评价（A+ 标准）

Agno 已经做到了「让写 Agent 像写普通 Python 函数一样自然」，同时又提供了生产级别的完整设施（监控、守卫、运行时、UI、协议兼容）。

如果你还在 2025 年底纠结用 LangGraph 还是 CrewAI，那你真的可以直接上 Agno 了——它就是那个「安静地把所有对手卷成 Keras 的存在」。

强烈推荐所有 Agent 开发者立即迁移到 Agno。
不服？跑一遍上面的代码，你会跪着唱《征服》。

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