探索Agno——构建智能体系统的全栈Python框架

在人工智能领域，智能体（Agent）技术正引领着新一轮的创新浪潮。从简单的聊天机器人到复杂的多智能体协作系统，智能体正在重塑我们与机器交互的方式。Agno作为一个开源的全栈Python框架，为构建具有记忆、知识和推理能力的智能体系统提供了强大支持，无论是单个智能体还是多智能体团队，都能在其框架下高效实现。

智能体系统的进化：从固定逻辑到动态决策

传统的程序遵循固定的代码路径执行任务，而Agno框架的核心突破在于让智能体能够通过语言模型在运行时动态决定行动。这种“智能决策”能力使Agno智能体超越了简单的规则系统，具备了类似人类的推理和适应能力。

Agno将智能体系统分为五个层级，从配备工具的简单单个智能体，到完全确定性的有状态多智能体工作流，形成了完整的技术栈。以一个金融咨询智能体为例，它可以通过集成YFinance API和Anthropic的Claude模型，实时回答股票查询问题：

from agno.agent import Agentfrom agno.models.anthropic import Claudefrom agno.tools.reasoning import ReasoningToolsfrom agno.tools.yfinance import YFinanceToolsagent = Agent(    model=Claude(id="claude-sonnet-4-20250514"),    tools=[        ReasoningTools(add_instructions=True),        YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True, company_info=True, company_news=True),    ],    instructions="Use tables to display data.",    markdown=True,)agent.print_response("What was the closing stock price of AAPL yesterday?", stream=True)

这个智能体加载Claude-4模型，结合推理工具和YFinance工具包，以表格形式输出金融数据，展示了Agno在实时数据交互和结构化输出方面的能力。更值得关注的是，Agno智能体具有微秒级的实例化速度和最小化的内存占用，同时支持20多家模型提供商，体现了其高性能和模型无关性的特点。

智能体的核心组件：模型、工具与指令的协同

Agno中的智能体由三个核心部分构成：作为“大脑”的语言模型、连接外部世界的工具，以及指导行为的指令系统。这三个组件的有机结合，形成了智能体自主决策的基础。

语言模型（Model）是智能体的控制中枢，负责决定是进行推理、调用工具还是生成最终答案。Agno提供了统一接口支持OpenAI、Anthropic、Google Gemini等20多种模型，开发者可以根据任务需求灵活选择。例如，使用OpenAI的GPT-4o模型构建一个健康食谱智能体：

from agno.agent import Agentfrom agno.models.openai import OpenAIChatagent = Agent(    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),    description&