【收藏必备】Agno框架入门指南：零基础构建高性能多智能体应用

01 前言

在Github一个开源项目中(awesome-llm-apps)发现有很多Agent应用都是使用的Agno这个框架构建的，然后发现Agno在Github上有34k+的star，提交也比较活跃，于是上手体验了一番，由此分享。

Agno 是一个高性能的多智能体（Agents）框架。既可构建单一智能体，也能将多个智能体组合成一个Team（在 Agno 中称为 Team），还支持构建稳定输出的工作流。

在构建智能体时，你可以灵活使用多种组件，包括大语言模型（LLM）、存储（会话与状态）、记忆模块、知识库以及工具（支持 MCP）。

官方进行了一项与 LangGraph 的性能对比测试：在实例化 1000 次带工具的智能体测试任务中（测试脚本详见 Github），Agno 在时间和内存使用方面均表现出显著优势。

左Agno、右LangGraph

除了性能，该框架的另一大亮点是其 AgentOS 运行时环境。一方面，它可以与 FastApp 结合，快速生成 API 接口；另一方面，Agno 提供了控制面板，方便你连接所开发的 AgentOS 进行实时监控、测试与管理。此外，AgentOS 还具备隐私数据保护能力，确保数据不会通过任何第三方媒介传输（这一点与云厂商产品或 SaaS 系统形成鲜明对比）。

02 单智能体（Agent）

首先看下Agno的基础部分也是核心部分：单智能体（Agent）的构建。Agent可以使用**大语言模型（LLM）、存储（会话与状态）、记忆模块、知识库以及工具（支持 MCP）**等组件。

定义一个Agent

使用Agno定义并执行一个Agent只需要数行代码即可。

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAILike
open_ai_like_model = OpenAILike(id="Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct",
base_url="https://api-inference.modelscope.cn/v1",
api_key="ms-xxx")
agent = Agent(model=open_ai_like_model)
agent.print_response("自我介绍")

示例通过Agent类进行实例化，并指定model。使用print_response发起对Agent提问，内部使用的是run方法，这里也可以直接使用agent.run(“自我介绍”)。如果要流式响应，指定stream参数为True。

示例中的模型地址是魔塔社区的兼容OpenAI接口URL。模型是千问开源模型，魔塔社区模型详情页复制id。

上文示例，模型定义到一个单独的同层文件中，下文示例使用时导入：

from open_ai_like import open_ai_like_model

存储

如果需要保存历史****对话消息（Session）或者对话过程中的状态信息（State），就需要使用外部数据库进行存储，Agno支持Mysql、Pg、Sqlite、Redis等十多种数据库。

from agno.agent import Agent
from open_ai_like import open_ai_like_model
from agno.db.sqlite import SqliteDb
from agno.session import AgentSession
# set up the database
db = SqliteDb(db_file="tmp/agno_session.db",
session_table="agno_session")
# Run agent andreturn the response as a variable
agent = Agent(description="你是一个小助手",
model=open_ai_like_model,
db=db,
add_history_to_context=True,
num_history_runs=2)
# Retrieve the memories about the user
agent.print_response("自我介绍", user_id="123", session_id="ss-123", show_message=True)
# 最后一次运行的消息
output = agent.get_last_run_output(session_id="ss-123")
messages = output.messages
for item in messages:
print(f"\n=========={item.role}:{item.content}")

示例使用SqliteDb进行session会话的存储。

add_history_to_context:是否要加入历史消息到提示词上下文中，True加入，默认False。

num_history_runs:加入几轮历史对话消息到上下文中。

最后通过get_last_run_output获取输出内容，并通过messages打印包括system、user、assistant三种类型的消息。

工具（支持MCP）

Agent可以通过使用工具扩展模型的能力边界，例如获取当前时间、算数、查询天气、读取文件等等。Agno提供了内置工具调用，同时也支持自定义工具以及MCP。

1、内置工具

Agno内置工具100+个，位于agno.tools包下。

from agno.agent import Agent
from open_ai_like import open_ai_like_model
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
agent = Agent(model=open_ai_like_model,
tools=[DuckDuckGoTools()],
markdown=True)
agent.print_response("Whats happening in France?", stream=True)

通过tools指定多个工具。此处使用了duckduckgo工具的web搜索能力，实现新闻信息的实时获取。

Agent会将工具描述以tools参数的方式发给模型。模型判断如果问题需要查询工具，则调用工具并将响应内容返回给模型，模型再组织响应内容。如果有必要会进行多轮工具调用。

2、自定义工具

def web_search(query: str) -> str:
"""Use this function to search some News.
Args:
query(str): query param.
"""
return "Protests Against Budget Cuts: France is experiencing widespread protests and strikes across more than 240 locations. Organized by the CGT union, emonstrators are urging the government to abandon its planned budget cuts."
agent = Agent(description="你是一个小助手",
model=open_ai_like_model,
tools=[web_search],
markdown=True)
run_out_put = agent.run("Whats happening in France?")

通过tools指定自定义的web_search方法。

可以通过如下方式打印提示词及工具参数：

run_out_put = agent.run("Whats happening in France?")
print(f"run_out_put.tools:{run_out_put.tools}")
messages = run_out_put.messages
for item in messages:
print(f"\n=========={item.role}:{item.content}")

示例会返回系统提示词如下：

==========system:你是一个小助手
<additional_information>
- Use markdown to format your answers.
</additional_information>

也可以通过定义Agent时指定参数debug_mode=True输出提示词日志。

3、MCP

MCP即模型上下文协议（Model Context Protocol），Agno支持MCP的三种传输协议：Stdio、SSE、Streamable HTTP。

import asyncio
from agno.agent import Agent
from open_ai_like import open_ai_like_model
from agno.tools.mcp import MCPTools
async def run_agent() -> None:
# Initialize the MCP tools
mcp_tools = MCPTools(url="https://docs.agno.com/mcp", transport="streamable-http")
# Connect to the MCP server
await mcp_tools.connect()
try:
agent = Agent(model=open_ai_like_model, tools=[mcp_tools], markdown=True)
await agent.aprint_response("What is agno?", stream=True)
finally:
# Always close the connection when done
await mcp_tools.close()
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(run_agent())

示例使用MCPTools定义MCP工具，transport使用的是MCP最新版本传输协议Streamable HTTP，并通过connect()进行连接指定的MCP地址。

asyncio是Python中一个用于并发编程标准库

系统提示词

系统提示词在AI应用中至关重要，用于发送给模型作上下文并控制模型的输出。

Agno框架支持设置系统提示词、用户提示词（提问的问题）、历史对话消息以及**根据部分参数补充系统提示词。**如上文中有关session的使用属于增加历史对话；而markdown=True会补充系统提示词使用markdown格式输出。

1、主动设置系统提示词

定义Agent时设置system_message参数，可以明确指定系统提示词。设置此参数会失效其它会生成系统提示词的参数，如markdown=True不再补充系统提示词输出markdown格式。

2、特定参数生成系统提示词

在没有配置system_message参数时，有些参数会默认生成系统提示词。

from agno.agent import Agent
agent = Agent(
description="You are a famous short story writer asked to write for a magazine",
instructions=["You are a pilot on a plane flying from Hawaii to Japan."],
markdown=True,
debug_mode=True,  # Set to True to view the detailed logs and see the compiled system message
)
agent.print_response("Tell me a 2 sentence horror story.", stream=True)

生成提示词如下：

You are a famous short story writer asked to write for a magazine
<instructions>
You are a pilot on a plane flying from Hawaii to Japan.
</instructions>
<additional_information>
- Use markdown to format your answers.
</additional_information>

更多生成系统提示词的Agent参数：

# --- Settings for building the default system message ---
# A description of the Agent that is added to the start of the system message.
description: Optional[str] = None
# List of instructions for the agent.
instructions: Optional[Union[str, List[str], Callable]] = None
# Provide the expected output from the Agent.
expected_output: Optional[str] = None
# Additional context added to the end of the system message.
additional_context: Optional[str] = None
# If markdown=true, add instructions to format the output using markdown
markdown: bool = False
# If True, add the agent name to the instructions
add_name_to_context: bool = False
# If True, add the current datetime to the instructions to give the agent a sense of time
# This allows for relative times like "tomorrow" to be used in the prompt
add_datetime_to_context: bool = False
# If True, add the current location to the instructions to give the agent a sense of place
# This allows for location-aware responses and local context
add_location_to_context: bool = False
# Allows for custom timezone for datetime instructions following the TZ Database format (e.g. "Etc/UTC")
timezone_identifier: Optional[str] = None
# If True, resolve session_state, dependencies, and metadata in the user and system messages
resolve_in_context: bool = True

03 多智能体（Team）

在Agno中，多Agent协作的智能体被定义为Team。“Team 是由多个 Agent（或其他子Team）组成的集合，它们通过协作来完成各项任务。”

被执行的Team被称为Team Leader，其它Agent或者子Team被称为Team Member。

与Agent类似，Team支持设置****大语言模型（LLM）、存储（会话）、记忆模块、知识库以及工具（支持 MCP）。

设置大模型（LLM）：用于指导Team Leader向Team Member分配任务。其它模块的使用可以类比Agent部分。

from agno.agent import Agent
from agno.utils.pprint import pprint_run_response
from open_ai_like import open_ai_like_model
from agno.team import Team, TeamRunOutput
def get_weather(city: str) -> str:
return f"The weather in {city} is sunny and warm."
def get_news(topic: str) -> str:
return f"The latest news about {topic} is HAHAHA"
agent_1 = Agent(model=open_ai_like_model,
role="News agent",
tools=[get_news],
description="get the latest news")
agent_2 = Agent(model=open_ai_like_model,
role="Weather agent",
tools=[get_weather],
description="get the weather for the next 3 days")
# 通过模型来判断要用的agent
team = Team(model=open_ai_like_model, name="News and Weather Team", members=[agent_1, agent_2])
# Synchronous execution 非流式
result: TeamRunOutput = team.run(input="What is the weather in Hangzhou?", debug_mode=True)
pprint_run_response(result)
# Synchronous execution 流式
#for chunk in team.run("What is the weather in Tokyo?", stream=True, stream_intermediate_steps=True):
#    print(chunk.content, end="", flush=True)

示例定义的Team指定了两个Agent成员，分别是新闻Agent和天气Agent，两个Agent分别绑定了各自的工具列表。最后使用team.run进行提问。

如下是Team生成的系统提示词：

You are the leader of a team and sub-teams of AI Agents.
Your task is to coordinate the team to complete the user's request.
Here are the members in your team:
<team_members>
- Agent 1:
- ID: f2b3e3a2-a15e-432a-a465-8cf4de227561
- Role: News agent
- Member tools:
- get_news
- Agent 2:
- ID: be6eaf34-9808-4305-ba24-38960d27d8c7
- Role: Weather agent
- Member tools:
- get_weather
</team_members>
<how_to_respond>
- Your role is to delegate tasks to members in your team with the highest
likelihood of completing the user's request.
- Carefully analyze the tools available to the members and their roles
before delegating tasks.
- You cannot use a member tool directly. You can only delegate tasks to
members.
- When you delegate a task to another member, make sure to include:
- member_id (str): The ID of the member to delegate the task to. Use
only the ID of the member, not the ID of the team followed by the ID of
the member.
- task_description (str): A clear description of the task.
- expected_output (str): The expected output.
- You can delegate tasks to multiple members at once.
- You must always analyze the responses from members before responding to
the user.
- After analyzing the responses from the members, if you feel the task has
been completed, you can stop and respond to the user.
- If you are not satisfied with the responses from the members, you should
re-assign the task.
- For simple greetings, thanks, or questions about the team itself, you
should respond directly.
- For all work requests, tasks, or questions requiring expertise, route to
appropriate team members.
</how_to_respond>

任务会被指派给第二个查询天气的Agent，其系统提示词和用户提示词如下：

========================== system ==========================
get the weather for the next 3 days
<your_role>
Weather agent
</your_role>
=========================== user ===========================
You are a member of a team of agents. Your goal is to complete the
following task:
<task>
Get the current weather information for Hangzhou, China
</task>
<expected_output>
Current weather conditions including temperature, humidity, wind speed,
and general weather description for Hangzhou
</expected_output>

04 最后

整体而言，利用 Agno 构建智能体Agent能够显著降低开发成本与门槛。其有完整详尽的 API 文档大大降低了上手难度，性能则是该框架的另一大亮点。

Agno能力还不止于此，还支持如Human in the loop以及多模态等等，篇幅原因，可以直接借鉴官方文档学习。

最后

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