Agno 开源项目教程

Agno 开源项目教程

phidata Build AI Assistants with memory, knowledge and tools. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/phi/phidata

1. 项目介绍

Agno 是一个轻量级的库，用于构建多模态智能体（Agents）。它将大型语言模型（LLMs）暴露为统一的API，并赋予它们超级能力，如记忆、知识、工具和推理。通过Agno，您可以构建能够生成文本、图像、音频和视频的闪电般快速智能体。Agno 是开源的，可以在任何地方运行。

2. 项目快速启动

首先，您需要安装Agno库和相关的依赖项。下面是安装和运行一个基本智能体的示例代码。

# 安装Agno库
pip install -U agno

# 安装OpenAI模型库（如果需要）
pip install openai

# 设置环境变量，替换为您的OpenAI API密钥
export OPENAI_API_KEY=您的OpenAI_API密钥

# 运行以下Python代码以启动基本智能体
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

# 创建智能体实例
agent = Agent(
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    description="我是一个多功能智能体，可以根据需要执行各种任务。"
)

# 使用智能体响应一个简单的查询
agent.print_response("你好，我是一个智能体。")

确保您已经设置了环境变量 OPENAI_API_KEY，并且替换为您自己的OpenAI API密钥。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用Agno库的应用案例和最佳实践：

案例一：新闻报告智能体

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools

# 创建一个新闻报告智能体
news_agent = Agent(
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    description="我是一个专业的新闻报告智能体。",
    tools=[DuckDuckGoTools()],
    markdown=True
)

# 使用智能体生成新闻报告
news_agent.print_response("告诉我关于纽约的最新新闻。")

案例二：多模态智能体

# 创建一个能够处理多模态输入和输出的智能体
multi_modal_agent = Agent(
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    description="我可以处理文本、图像、音频和视频输入。",
    markdown=True
)

# 示例：处理图像输入（代码示例，实际使用需要具体实现）
# multi_modal_agent.process_image(image_data)

4. 典型生态项目

Agno 生态系统中有许多项目，以下是一些典型的项目：

• DuckDuckGoTools：一个集成了DuckDuckGo搜索功能的工具，可以帮助智能体在网络上搜索信息。
• YFinanceTools：用于获取和分析金融数据的工具，可以与智能体结合，提供金融市场的洞察。
• LanceDb：一个基于向量的数据库，可以用于存储和检索智能体所需的知识。

通过结合这些项目，您可以构建一个功能强大的智能体生态系统，以满足各种复杂的需求。

phidata Build AI Assistants with memory, knowledge and tools. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/phi/phidata