Agno：18.9K星标推荐！多模态智能体的轻量级框架，效率飙升10000倍

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在人工智能的浪潮中，智能体技术正以其独特的能力成为研究与应用的新焦点。智能体，这些具备自主意识的数字精灵，能够敏锐感知环境、迅速做出决策并精准执行动作，为解决复杂问题提供了全新途径。从智能客服到自动驾驶，智能体的影响无处不在。

然而，传统的智能体开发框架往往效率低下，依赖特定模型或提供商，且对多模态数据支持不足。在这样的背景下，Agno应运而生，以其卓越的性能和灵活性，迅速在GitHub上获得了18.9K的Star，成为开发者的新宠。本文将深入探讨Agno这一开源项目，从项目概述、主要功能、技术原理、应用场景到快速使用，全方位解析，助您掌握这一强大工具。

一、项目概述

Agno是一个专为构建多模态智能体而设计的轻量级Python库。它旨在为开发者提供一种简单、高效且灵活的方式来创建智能体，满足多样化的应用需求。

与传统框架相比，Agno的优势显著。在智能体创建速度上，Agno比LangGraph快约10000倍，极大缩短了开发周期。Agno的无依赖性架构，使其不依赖任何特定模型、提供商或模态，赋予开发者更大的选择自由。

二、主要功能

  1. 极速创建：Agno的智能体创建速度极快，平均实例化时间约2微秒，大幅提升开发效率。

  2. 模型无关性：支持任何模型和提供商，打破模型依赖，实现开发的灵活性和可持续性。

  3. 多模态支持：原生支持文本、图像、音频和视频，拓展智能体的应用领域。

  4. 多智能体协作：允许任务分配给多个专业化智能体，实现高效的分工和协作。

  5. 内存管理：将会话和状态存储在数据库中，提升交互体验。

  6. 知识库支持：利用向量数据库实现检索增强生成（RAG）或动态少样本学习。

  7. 结构化输出：支持以结构化数据格式响应，便于与其他系统集成。

  8. 实时监控：在agno.com平台上实时跟踪智能体会话和性能。

三、技术原理

  1. 简洁之美：基于Python编写，代码简洁易懂，易于上手。

  2. 灵活架构：无依赖性设计，适应不断变化的技术环境。

  3. 知识检索：集成向量数据库，提供强大的知识支持。

  4. 团队协作：多智能体协作机制，提高处理复杂任务的能力。

四、应用场景

Agno在智能客服、图像与视频分析、智能投资顾问、智能教育辅助等领域均有广泛应用，为各行各业带来智能化升级。

  1. 智能客服与聊天机器人：Agno可以帮助企业快速构建智能客服系统，利用其多模态支持和快速响应的特点，智能客服可以同时处理文本、语音等多种形式的客户咨询，快速准确地回答客户问题，提高客户满意度和服务效率。

  2. 智能图像与视频分析：Agno的多模态支持使得智能体能够对图像和视频进行深入分析，识别物体、行为、场景等信息。例如，在智能安防监控中，智能体可以实时分析监控视频，检测异常行为，并及时发出警报。

  3. 智能投资顾问：Agno的多智能体协作功能可以创建多个智能体，分别负责市场数据收集、数据分析、投资策略制定等任务。这些智能体协同工作，为投资者提供全面、准确的投资建议，帮助投资者做出更明智的投资决策。

  4. 智能教育辅助：Agno可以构建智能辅导系统，根据学生的学习情况和问题，提供个性化的学习建议和解答。例如，在在线学习平台中，智能辅导系统可以实时回答学生的问题，提供知识点讲解、作业批改等服务，实现24小时不间断的学习支持。

五、快速使用

1、安装：使用pip命令轻松安装Agno。

pip install-U agno

2、基本智能体示例：快速创建一个获取纽约突发新闻的智能体。

from agno.agent import Agentfrom agno.models.openai import OpenAIChat
agent = Agent(    name="News Reporter",    role="Get breaking news stories",    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),    instructions="Only get stories from New York",    show_tool_calls=True,    markdown=True)
agent.print_response("What's breaking news right now?", stream=True)

3、带工具的智能体示例：为智能体添加搜索功能，更准确地获取新闻信息。

from agno.agent import Agentfrom agno.models.openai import OpenAIChatfrom agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
agent = Agent(    name="News Reporter",    role="Get breaking news stories",    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),    tools=(DuckDuckGoTools(),),    instructions="Only get stories from New York",    show_tool_calls=True,    markdown=True)
agent.print_response("What's breaking news right now?", stream=True)

4、带知识库的智能体示例：结合向量数据库和知识源，创建专业的泰国美食专家智能体。

from agno.agent import Agentfrom agno.models.openai import OpenAIChatfrom agno.sources.pdf import PdfSourcefrom agno.vectorstores.lancedb import LanceDb
vector_store = LanceDb()source = PdfSource("thai_cuisine.pdf")vector_store.ingest(source)
agent = Agent(    name="Thai Cuisine Expert",    role="Answer questions about Thai cuisine",    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),    vector_store=vector_store,    instructions="Use information from the provided documents",    show_tool_calls=True,    markdown=True)
agent.print_response("What are some traditional Thai cooking techniques?", stream=True)

5、多智能体团队示例：创建多个不同功能的智能体，组成团队处理复杂任务。

from agno.agent import Agentfrom agno.models.openai import OpenAIChatfrom agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoToolsfrom agno.tools.yfinance import YFinanceTools
web_agent = Agent(    name="Web Agent",    role="Search the web for information",    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),    tools=(DuckDuckGoTools(),),    instructions="Always include sources",    show_tool_calls=True,    markdown=True,)
finance_agent = Agent(    name="Finance Agent",    role="Get financial data",    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),    tools=(YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True, company_info=True),),    instructions="Use tables to display data",    show_tool_calls=True,    markdown=True,)
agent_team = Agent(    team=(web_agent, finance_agent),    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),    instructions=("Always include sources", "Use tables to display data"),    show_tool_calls=True,    markdown=True,)
agent_team.print_response("What's the market outlook and financial performance of AI semiconductor companies?", stream=True)

结语

Agno作为一个轻量级的多模态智能体构建框架，以其快速、灵活、简单易用的特点，为智能体开发带来了革命性的突破。它不仅在功能上一骑绝尘，具有极快的智能体创建速度、模型无关性、多模态支持等显著优势，而且在技术原理上独具匠心，如纯Python实现、无依赖性架构等。通过本文的介绍，相信你对Agno已经有了更深入的了解。

无论是对于人工智能领域的资深研究者，还是对于希望将智能体技术应用于实际项目的开发者，Agno都无疑是一个强大的工具和平台。在未来，随着人工智能技术的持续飞速发展，相信Agno也将不断进化和完善，为智能体开发领域带来更多令人惊喜的创新，引领智能体开发进入一个全新的时代。

项目地址

    GitHub仓库：https://github.com/agno-agi/agno
    Agno文档：https://docs.agno.com/

    （文：小兵的AI视界）

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