在构建AI智能体（Agent）系统时，工具（Tools）是连接AI模型与外部世界的桥梁。agno作为新一代轻量级多模态Agent框架，以其blazing fast agents with a minimal memory footprint的特性，正在重新定义Agent开发的标准。本文将深入探讨agno的工具系统，从架构设计到实战应用，帮助您全面掌握这个强大的框架。
1. 工具系统概述
1.1 工具的作用和意义
在agno框架中，Tools are functions that helps Agno Agents to interact with the external world。工具让Agent变得真正"智能化"，使其能够：
- 扩展能力边界：通过工具，Agent可以搜索网络、查询数据库、调用API、发送邮件等
- 实现实时交互：连接外部系统，获取最新信息和动态数据
- 执行具体操作：从被动的对话转变为主动的任务执行者
- 多模态处理：Agno is built from the ground up to work seamlessly with various media types，支持文本、图像、音频和视频的原生处理
1.2 agno工具架构设计
agno的工具系统采用了极简而高效的架构设计：
# 基础架构示例from agno.agent import Agentfrom agno.tools import tool, Toolkit# 工具可以是简单的函数@tooldef my_tool(param: str) -> str: """工具描述""" returnf"处理结果: {param}"# 也可以是复杂的工具包class MyToolkit(Toolkit): def __init__(self): super().__init__( name="my_toolkit", tools=[self.tool1, self.tool2] )
性能优势：
- Agent creation in Agno clocks in at about 2μs per agent, which is ~10,000x faster than LangGraph
- Agno agents use just ~3.75 KiB of memory on average—~50x less than LangGraph agents
1.3 工具调用流程
agno的工具调用流程遵循以下步骤：
- 意图识别：Agent分析用户输入，确定需要调用的工具
- 参数提取：从上下文中提取工具所需的参数
- 并行执行：Agno Agents can execute multiple tools concurrently，支持异步并发执行
- 结果处理：收集工具返回结果，整合到响应中
- 错误处理：优雅处理工具执行中的异常
2. 内置工具详解
agno提供了80+ pre-built toolkits，覆盖了大多数常见场景。让我们深入了解几个核心工具包：
2.1 DuckDuckGoTools：网络搜索
DuckDuckGo工具包提供隐私优先的网络搜索能力：
from agno.agent import Agentfrom agno.models.openai import OpenAIChatfrom agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoToolsagent = Agent( model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"), tools=[DuckDuckGoTools()], show_tool_calls=True, # 显示工具调用过程 markdown=True)# 使用示例agent.print_response("最新的AI技术发展趋势是什么？", stream=True)
2.2 YFinanceTools：金融数据
专为金融分析设计的工具包，提供实时股票数据：
from agno.tools.yfinance import YFinanceToolsfinance_agent = Agent( model=OpenAIChat(id="gpt-4o"), tools=[ YFinanceTools( stock_price=True, # 股票价格 analyst_recommendations=True, # 分析师建议 company_info=True, # 公司信息 company_news=True # 公司新闻 ) ], instructions=["使用表格展示数据", "突出关键指标"], markdown=True)# 获取NVIDIA的详细分析报告finance_agent.print_response("分析NVDA的投资价值", stream=True)
2.3 GoogleSearchTools：谷歌搜索
提供更全面的搜索结果，适合深度研究：
from agno.tools.google_search import GoogleSearchToolsresearch_agent = Agent( tools=[GoogleSearchTools()], instructions=["总是包含信息来源", "验证信息的时效性"])
2.4 其他常用工具介绍
agno还提供了丰富的工具生态系统：
- GitHub Tools：代码仓库搜索和管理
- Gmail Tools：邮件发送和接收
- Slack Tools：团队协作消息
- SQL Tools：数据库查询操作
- File System Tools：文件系统操作
- Newspaper Tools：新闻内容提取
- Pandas Tools：数据分析处理
3. 自定义工具开发
虽然内置工具丰富，但in most cases, you will write your own tools。让我们深入了解如何开发自定义工具。
3.1 Tool基类结构
使用装饰器创建简单工具：
from agno.tools import toolfrom agno.utils.log import logger@tool( show_result=True, # 显示工具执行结果 stop_after_tool_call=True# 调用后停止执行)def custom_calculator(expression: str) -> str: """ 计算数学表达式 Args: expression: 要计算的数学表达式 Returns: 计算结果 """ try: result = eval(expression) logger.info(f"计算完成: {expression} = {result}") returnf"计算结果：{result}" except Exception as e: logger.error(f"计算失败: {e}") returnf"错误：无法计算 {expression}"
3.2 工具开发规范
创建复杂的工具包需要继承Toolkit类：
from typing import Listfrom agno.tools import Toolkitfrom agno.utils.log import loggerimport subprocessclass ShellTools(Toolkit): """系统命令行工具包""" def __init__(self, allowed_commands: List[str] = None, **kwargs): self.allowed_commands = allowed_commands or ["ls", "pwd", "echo"] super().__init__( name="shell_tools", tools=[self.run_command, self.check_process], **kwargs ) def run_command(self, command: str, args: str = "") -> str: """ 执行系统命令 Args: command: 要执行的命令 args: 命令参数 Returns: 命令输出结果 """ if command notin self.allowed_commands: returnf"错误：命令 {command} 不在允许列表中" try: full_command = f"{command} {args}".strip() logger.info(f"执行命令: {full_command}") result = subprocess.run( full_command.split(), capture_output=True, text=True, timeout=10 ) if result.returncode != 0: returnf"命令执行失败: {result.stderr}" return result.stdout except subprocess.TimeoutExpired: return"错误：命令执行超时" except Exception as e: logger.error(f"命令执行异常: {e}") returnf"错误：{str(e)}" def check_process(self, process_name: str) -> str: """检查进程状态""" try: result = subprocess.run( ["ps", "aux"], capture_output=True, text=True ) processes = [ line for line in result.stdout.split('\n') if process_name in line ] if processes: returnf"找到 {len(processes)} 个匹配的进程:\n" + "\n".join(processes[:5]) else: returnf"未找到名为 {process_name} 的进程" except Exception as e: returnf"检查进程失败: {str(e)}"
3.3 参数验证和错误处理
良好的参数验证和错误处理是工具可靠性的关键：
from typing import Optionalfrom pydantic import BaseModel, Field, validatorimport requestsclass APIRequest(BaseModel): """API请求参数模型""" url: str = Field(..., description="API端点URL") method: str = Field("GET", description="HTTP方法") headers: Optional[dict] = Field(None, description="请求头") timeout: int = Field(30, ge=1, le=300, description="超时时间（秒）") @validator('method') def validate_method(cls, v): allowed_methods = ['GET', 'POST', 'PUT', 'DELETE'] if v.upper() notin allowed_methods: raise ValueError(f"方法必须是 {allowed_methods} 之一") return v.upper() @validator('url') def validate_url(cls, v): ifnot v.startswith(('http://', 'https://')): raise ValueError("URL必须以http://或https://开头") return v@tooldef api_caller(request_data: dict) -> str: """ 调用外部API Args: request_data: API请求参数 Returns: API响应结果 """ try: # 参数验证 req = APIRequest(**request_data) # 执行请求 response = requests.request( method=req.method, url=req.url, headers=req.headers, timeout=req.timeout ) # 检查响应状态 response.raise_for_status() # 返回结果 returnf"状态码: {response.status_code}\n内容: {response.text[:500]}" except requests.exceptions.Timeout: return"错误：请求超时" except requests.exceptions.ConnectionError: return"错误：无法连接到服务器" except requests.exceptions.HTTPError as e: returnf"HTTP错误: {e}" except Exception as e: logger.error(f"API调用失败: {e}") returnf"错误：{str(e)}"
3.4 异步工具实现
agno完全支持异步工具，这对于I/O密集型操作特别重要：
import asynciofrom agno.tools import toolfrom agno.utils.log import logger@toolasyncdef async_data_fetcher(sources: List[str]) -> str: """ 异步获取多个数据源 Args: sources: 数据源URL列表 Returns: 合并的数据结果 """ asyncdef fetch_single(source: str): logger.info(f"开始获取: {source}") try: # 模拟异步HTTP请求 await asyncio.sleep(1) # 实际应用中使用aiohttp returnf"数据来自 {source}" except Exception as e: logger.error(f"获取失败 {source}: {e}") returnNone # 并发获取所有数据源 tasks = [fetch_single(source) for source in sources] results = await asyncio.gather(*tasks) # 过滤并合并结果 valid_results = [r for r in results if r isnotNone] if valid_results: return"\n".join(valid_results) else: return"错误：无法获取任何数据"# 异步工具在Agent中的使用asyncdef main(): agent = Agent( model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"), tools=[async_data_fetcher], show_tool_calls=True ) # 异步执行 response = await agent.arun( "从以下源获取数据: api.example1.com, api.example2.com" ) print(response.content)# 运行异步主函数asyncio.run(main())
4. 工具组合模式
在复杂场景中，单个工具往往不够用。agno支持多种工具组合模式来构建强大的Agent系统。
4.1 串行工具链
串行执行工具，每个工具的输出作为下一个工具的输入：
class DataPipeline(Toolkit): """数据处理管道工具包""" def __init__(self): super().__init__( name="data_pipeline", tools=[self.fetch_data, self.process_data, self.generate_report] ) self.intermediate_data = None def fetch_data(self, source: str) -> str: """步骤1: 获取原始数据""" logger.info(f"获取数据从: {source}") # 模拟数据获取 self.intermediate_data = {"source": source, "raw_data": [1, 2, 3, 4, 5]} return"数据获取成功" def process_data(self, operation: str) -> str: """步骤2: 处理数据""" ifnot self.intermediate_data: return"错误：请先获取数据" logger.info(f"处理数据: {operation}") if operation == "sum": result = sum(self.intermediate_data["raw_data"]) elif operation == "average": data = self.intermediate_data["raw_data"] result = sum(data) / len(data) else: returnf"不支持的操作: {operation}" self.intermediate_data["processed"] = result returnf"处理完成: {result}" def generate_report(self) -> str: """步骤3: 生成报告""" ifnot self.intermediate_data or"processed"notin self.intermediate_data: return"错误：没有处理后的数据" report = f""" ## 数据分析报告 - 数据源: {self.intermediate_data['source']} - 原始数据: {self.intermediate_data['raw_data']} - 处理结果: {self.intermediate_data['processed']} - 生成时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} """ return report# 使用串行工具链pipeline_agent = Agent( model=OpenAIChat(id="gpt-4o"), tools=[DataPipeline()], instructions=["按顺序执行数据处理步骤"], show_tool_calls=True)
4.2 并行工具执行
Agno Agents can execute multiple tools concurrently, allowing you to process function calls that the model makes efficiently：
import asynciofrom typing import List, Dictclass ParallelSearchTools(Toolkit): """并行搜索工具包""" def __init__(self): super().__init__( name="parallel_search", tools=[self.multi_source_search] ) asyncdef search_single_source(self, source: str, query: str) -> Dict: """搜索单个数据源""" logger.info(f"搜索 {source}: {query}") # 模拟不同延迟的搜索 if source == "database": await asyncio.sleep(0.5) return {"source": source, "results": ["DB结果1", "DB结果2"]} elif source == "api": await asyncio.sleep(1.0) return {"source": source, "results": ["API结果1", "API结果2"]} elif source == "cache": await asyncio.sleep(0.1) return {"source": source, "results": ["缓存结果1", "缓存结果2"]} else: await asyncio.sleep(2.0) return {"source": source, "results": ["其他结果"]} asyncdef multi_source_search(self, query: str, sources: List[str]) -> str: """ 并行搜索多个数据源 Args: query: 搜索查询 sources: 数据源列表 Returns: 合并的搜索结果 """ start_time = asyncio.get_event_loop().time() # 创建并发任务 tasks = [ self.search_single_source(source, query) for source in sources ] # 并行执行所有搜索 results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True) execution_time = asyncio.get_event_loop().time() - start_time # 处理结果 successful_results = [] failed_sources = [] for i, result in enumerate(results): if isinstance(result, Exception): failed_sources.append(sources[i]) logger.error(f"搜索失败 {sources[i]}: {result}") else: successful_results.append(result) # 格式化输出 output = f"并行搜索完成（耗时: {execution_time:.2f}秒）\n\n" for result in successful_results: output += f"### {result['source']}:\n" output += "\n".join(f"- {r}"for r in result['results']) output += "\n\n" if failed_sources: output += f"失败的源: {', '.join(failed_sources)}\n" return output
4.3 条件工具选择
基于条件动态选择要执行的工具：
class ConditionalTools(Toolkit): """条件工具选择器""" def __init__(self): super().__init__( name="conditional_tools", tools=[self.smart_router] ) # 注册可用工具 self.tool_registry = { "text": self.process_text, "number": self.process_number, "date": self.process_date, "json": self.process_json } def detect_data_type(self, data: str) -> str: """检测数据类型""" import json from datetime import datetime # 尝试解析为数字 try: float(data) return"number" except ValueError: pass # 尝试解析为日期 try: datetime.fromisoformat(data) return"date" except: pass # 尝试解析为JSON try: json.loads(data) return"json" except: pass # 默认为文本 return"text" def smart_router(self, data: str, preferred_tool: str = None) -> str: """ 智能路由到合适的处理工具 Args: data: 要处理的数据 preferred_tool: 优先使用的工具 Returns: 处理结果 """ # 如果指定了工具且存在，优先使用 if preferred_tool and preferred_tool in self.tool_registry: tool = self.tool_registry[preferred_tool] logger.info(f"使用指定工具: {preferred_tool}") else: # 自动检测并选择工具 data_type = self.detect_data_type(data) tool = self.tool_registry.get(data_type) logger.info(f"自动选择工具: {data_type}") if tool: return tool(data) else: returnf"无法处理数据类型: {data}" def process_text(self, data: str) -> str: """处理文本数据""" word_count = len(data.split()) char_count = len(data) returnf"文本分析：{word_count}个词，{char_count}个字符" def process_number(self, data: str) -> str: """处理数字数据""" num = float(data) returnf"数字分析：值={num}, 平方={num**2}, 平方根={num**0.5:.2f}" def process_date(self, data: str) -> str: """处理日期数据""" from datetime import datetime dt = datetime.fromisoformat(data) returnf"日期分析：{dt.strftime('%Y年%m月%d日 %H:%M:%S')}" def process_json(self, data: str) -> str: """处理JSON数据""" import json obj = json.loads(data) returnf"JSON分析：{len(obj)}个键，类型={type(obj).__name__}"
4.4 工具结果聚合
多个工具的结果需要智能聚合：
class AggregationTools(Toolkit): """结果聚合工具包""" def __init__(self): super().__init__( name="aggregation_tools", tools=[self.aggregate_results] ) def aggregate_results( self, results: List[Dict], strategy: str = "merge" ) -> str: """ 聚合多个工具的执行结果 Args: results: 工具执行结果列表 strategy: 聚合策略 (merge, summarize, vote, weighted) Returns: 聚合后的结果 """ ifnot results: return"没有结果需要聚合" if strategy == "merge": # 简单合并所有结果 merged = {} for result in results: if isinstance(result, dict): merged.update(result) else: merged[f"result_{len(merged)}"] = result return json.dumps(merged, ensure_ascii=False, indent=2) elif strategy == "summarize": # 生成摘要 summary = "## 结果摘要\n\n" for i, result in enumerate(results, 1): summary += f"{i}. {self._summarize_single(result)}\n" return summary elif strategy == "vote": # 投票机制（适用于分类结果） votes = {} for result in results: key = str(result.get("decision", result)) votes[key] = votes.get(key, 0) + 1 winner = max(votes.items(), key=lambda x: x[1]) returnf"投票结果：{winner[0]}（{winner[1]}票）" elif strategy == "weighted": # 加权平均（适用于数值结果） if all(isinstance(r.get("value"), (int, float)) for r in results): total_weight = sum(r.get("weight", 1) for r in results) weighted_sum = sum( r["value"] * r.get("weight", 1) for r in results ) returnf"加权平均值：{weighted_sum / total_weight:.2f}" else: return"加权策略需要数值类型的结果" else: returnf"未知的聚合策略: {strategy}" def _summarize_single(self, result: any) -> str: """生成单个结果的摘要""" if isinstance(result, dict): returnf"{result.get('source', '未知源')}: {result.get('value', result)}" else: return str(result)[:100]
5. 调试和监控
工具系统的调试和监控对于生产环境至关重要。agno提供了Monitor agent sessions and performance in real-time on agno.com的能力。
5.1 show_tool_calls参数使用
show_tool_calls是调试的利器：
# 开发阶段：显示详细的工具调用信息dev_agent = Agent( model=OpenAIChat(id="gpt-4o"), tools=[DuckDuckGoTools(), YFinanceTools()], show_tool_calls=True, # 显示工具调用细节 markdown=True)# 生产环境：隐藏工具调用细节prod_agent = Agent( model=OpenAIChat(id="gpt-4o"), tools=[DuckDuckGoTools(), YFinanceTools()], show_tool_calls=False, # 隐藏内部细节 markdown=True)# 条件性显示debug_mode = os.getenv("DEBUG", "false").lower() == "true"agent = Agent( model=OpenAIChat(id="gpt-4o"), tools=[CustomTools()], show_tool_calls=debug_mode)
5.2 工具调用日志
实现完善的日志系统：
import loggingfrom datetime import datetimefrom typing import Any, Dictfrom agno.utils.log import logger# 配置日志logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('agent_tools.log'), logging.StreamHandler() ])class LoggedToolkit(Toolkit): """带日志记录的工具包基类""" def __init__(self, name: str, **kwargs): super().__init__(name=name, **kwargs) self.call_history = [] def log_tool_call( self, tool_name: str, args: Dict[str, Any], result: Any, duration: float, error: Exception = None ): """记录工具调用""" call_record = { "timestamp": datetime.now().isoformat(), "tool": tool_name, "args": args, "result": str(result)[:200] if result elseNone, "duration": duration, "error": str(error) if error elseNone } self.call_history.append(call_record) # 记录到日志文件 if error: logger.error(f"工具调用失败: {tool_name}", extra=call_record) else: logger.info(f"工具调用成功: {tool_name}", extra=call_record) # 可选：发送到监控系统 self._send_to_monitoring(call_record) def _send_to_monitoring(self, record: Dict): """发送到外部监控系统""" # 这里可以集成Prometheus、Grafana、DataDog等 pass def get_call_statistics(self) -> Dict: """获取调用统计信息""" ifnot self.call_history: return {"total_calls": 0} total_calls = len(self.call_history) successful_calls = sum( 1for call in self.call_history if call["error"] isNone ) avg_duration = sum( call["duration"] for call in self.call_history ) / total_calls return { "total_calls": total_calls, "successful_calls": successful_calls, "failure_rate": (total_calls - successful_calls) / total_calls, "average_duration": avg_duration, "last_call": self.call_history[-1]["timestamp"] }
5.3 性能分析
监控和优化工具性能：
import timeimport tracemallocfrom functools import wrapsfrom typing import Callabledef performance_monitor(func: Callable) -> Callable: """性能监控装饰器""" @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): # 开始内存追踪 tracemalloc.start() start_memory = tracemalloc.get_traced_memory()[0] # 记录开始时间 start_time = time.perf_counter() try: # 执行函数 result = func(*args, **kwargs) # 计算性能指标 end_time = time.perf_counter() end_memory = tracemalloc.get_traced_memory()[0] duration = end_time - start_time memory_used = (end_memory - start_memory) / 1024 / 1024# MB # 记录性能数据 logger.info( f"性能分析 - {func.__name__}: " f"耗时={duration:.3f}秒, " f"内存={memory_used:.2f}MB" ) # 性能预警 if duration > 5.0: logger.warning(f"{func.__name__} 执行时间过长: {duration:.3f}秒") if memory_used > 100: logger.warning(f"{func.__name__} 内存使用过高: {memory_used:.2f}MB") return result finally: tracemalloc.stop() return wrapper# 使用性能监控class PerformanceAwareTools(Toolkit): def __init__(self): super().__init__( name="performance_tools", tools=[self.heavy_computation] ) @performance_monitor def heavy_computation(self, n: int) -> str: """模拟计算密集型任务""" result = sum(i ** 2for i in range(n)) returnf"计算结果: {result}"# 批量性能测试def benchmark_tools(agent: Agent, test_cases: List[str], iterations: int = 10): """工具性能基准测试""" results = [] for test_case in test_cases: times = [] for _ in range(iterations): start = time.perf_counter() agent.run(test_case) times.append(time.perf_counter() - start) avg_time = sum(times) / len(times) min_time = min(times) max_time = max(times) results.append({ "test_case": test_case, "avg_time": avg_time, "min_time": min_time, "max_time": max_time }) return results
5.4 常见问题排查
工具系统的常见问题及解决方案：
class ToolDebugger: """工具调试助手""" @staticmethod def diagnose_tool_issue(error: Exception, context: Dict) -> str: """诊断工具问题""" diagnosis = f"## 工具问题诊断\n\n" diagnosis += f"错误类型: {type(error).__name__}\n" diagnosis += f"错误信息: {str(error)}\n\n" # 常见问题模式匹配 if isinstance(error, TimeoutError): diagnosis += "### 诊断：超时问题\n" diagnosis += "- 检查网络连接\n" diagnosis += "- 增加超时时间设置\n" diagnosis += "- 考虑使用异步工具\n" elif isinstance(error, ValueError): diagnosis += "### 诊断：参数验证失败\n" diagnosis += f"- 检查输入参数: {context.get('args')}\n" diagnosis += "- 验证参数类型和格式\n" diagnosis += "- 查看工具文档字符串\n" elif isinstance(error, ImportError): diagnosis += "### 诊断：依赖缺失\n" diagnosis += "- 安装缺失的包\n" diagnosis += f"- 运行: pip install {str(error).split()[-1]}\n" elif"rate limit"in str(error).lower(): diagnosis += "### 诊断：速率限制\n" diagnosis += "- 实现请求限流\n" diagnosis += "- 使用缓存减少请求\n" diagnosis += "- 考虑批量处理\n" else: diagnosis += "### 通用建议\n" diagnosis += "- 检查工具实现代码\n" diagnosis += "- 添加更多错误处理\n" diagnosis += "- 启用详细日志\n" return diagnosis @staticmethod def validate_tool_setup(toolkit: Toolkit) -> Dict: """验证工具设置""" validation_results = { "valid": True, "issues": [], "warnings": [] } # 检查工具是否正确注册 ifnot hasattr(toolkit, 'tools') ornot toolkit.tools: validation_results["valid"] = False validation_results["issues"].append("工具列表为空") # 检查每个工具 for tool in getattr(toolkit, 'tools', []): # 检查是否有文档字符串 ifnot tool.__doc__: validation_results["warnings"].append( f"{tool.__name__} 缺少文档字符串" ) # 检查是否有类型注解 ifnot hasattr(tool, '__annotations__'): validation_results["warnings"].append( f"{tool.__name__} 缺少类型注解" ) return validation_results# 使用调试工具debugger = ToolDebugger()try: # 工具调用 result = some_tool.execute()except Exception as e: # 自动诊断问题 diagnosis = debugger.diagnose_tool_issue( e, context={"args": {"param": "value"}} ) print(diagnosis)
最佳实践建议
基于agno工具系统的设计理念和实践经验，这里总结一些最佳实践：
1. 工具设计原则
- 单一职责：每个工具只做一件事，但要做好
- 明确的接口：清晰的参数和返回值定义
- 充分的文档：详细的docstring和类型注解
- 优雅的降级：处理失败情况，提供有用的错误信息
2. 性能优化
- 利用并发
- 实现缓存：避免重复的计算或API调用
- 批量处理：合并多个小请求为一个大请求
- 资源管理：正确释放连接、文件句柄等资源
3. 安全考虑
- 输入验证：严格验证所有外部输入
- 权限控制：限制敏感操作的访问
- 审计日志：记录所有工具调用
- 沙箱执行：在受限环境中运行不信任的代码
总结
agno的工具系统展现了现代AI Agent框架的设计理念：简单、高效、可扩展。通过本文的深入探讨，我们了解了：
- 架构优势：agno以其极致的性能和最小的内存占用，为大规模Agent部署提供了坚实基础
- 丰富生态：80+内置工具包覆盖了大部分应用场景
- 灵活扩展：简洁的自定义工具开发接口让扩展变得轻松
- 组合模式：串行、并行、条件选择等模式满足复杂业务需求
- 生产就绪：完善的调试、监控和性能分析工具链
agno正在重新定义Agent开发的标准。无论您是构建简单的聊天机器人，还是复杂的多Agent协作系统，agno的工具系统都能提供强大而灵活的支持。
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