【GitHub周榜】Agno：快速构建多模态智能体的轻量级框架，开发提速 10000 倍

寻道AI小兵

已于 2025-03-20 09:19:33 修改

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分类专栏： GitHub开源AI项目精选文章标签： github 人工智能语言模型 AIGC AI编程开源

于 2025-03-20 08:00:00 首次发布

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1	【GitHub周榜】OpenHands：AI赋能，软件开发效率狂飙10倍
2	【GitHub周榜】Agno：快速构建多模态智能体的轻量级框架，开发提速 10000 倍

系列篇章💥
前言
一、项目概述：轻量级框架，开启智能体开发新篇
二、主要功能：八大功能，铸就智能体开发神器
三、技术原理：独特设计，成就非凡实力
四、应用场景：广泛应用，赋能多元领域
五、快速使用：简单几步，开启智能体开发之旅
结语
项目地址

前言

在人工智能领域持续狂飙猛进的当下，智能体技术宛如一颗闪耀的新星，成为研究与应用的焦点。智能体就像拥有自主意识的数字精灵，能够敏锐感知周围环境，迅速做出决策，并精准执行相应动作，为攻克各种复杂难题提供了全新的解题思路与方法。从智能客服的贴心服务，到自动驾驶的精准操控，智能体的身影无处不在，深刻影响着我们的生活与工作。

然而，传统智能体开发框架却像是破旧的马车，难以跟上时代的高速发展。速度慢，创建一个智能体往往需要漫长的等待，开发效率极为低下；依赖特定模型或提供商，就像被绳索束缚，一旦合作方出现变动，整个开发进程便可能陷入僵局；对多模态数据支持不足，在这个数据形式丰富多样的时代，就如同缺了多条腿走路，难以满足复杂多变的应用需求。

就在众多开发者为这些困境发愁时，agno横空出世，宛如一把锋利的宝剑，斩断了这些阻碍。它以独特的优势为智能体开发带来了前所未有的全新体验，在GitHub上收获了18.9K Star，成为众多开发者追捧的对象。接下来，就让我们深入探索agno这个神奇的开源项目，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，帮助你轻松掌握这一强大工具。

一、项目概述：轻量级框架，开启智能体开发新篇

agno是一个专为构建多模态智能体而精心打造的轻量级Python库。它就像是一个万能的智能体工厂，设计目标是为开发者提供一种简单、高效且灵活的方式来创建智能体，以满足不同应用场景的千变万化的需求。

与其他传统框架相比，agno的优势简直不要太明显。在创建智能体的速度竞赛中，它比LangGraph快约10,000倍，这速度就像火箭与蜗牛的差距。以往创建一个智能体可能要等得花儿都谢了，现在使用agno，瞬间就能完成，开发者能够快速迭代和部署智能体应用，大大缩短开发周期。同时，agno采用无依赖性架构，不依赖任何特定模型、提供商或模态，就像一个自由的侠客，不受任何门派束缚。开发者可以根据项目的具体需求和预算，自由选择适合的模型，无论是OpenAI的GPT系列，还是Anthropic的Claude等，都能轻松适配，避免了被特定供应商锁定的尴尬局面，给予开发者充分的选择自由。

二、主要功能：八大功能，铸就智能体开发神器

1. 闪电速度：极快的智能体创建

在实际开发中，时间就是金钱，智能体的创建速度至关重要。agno在这方面堪称王者，平均实例化时间约2微秒，快得如同闪电。在性能测试中，在Apple M4 Macbook Pro上，Agno能在LangGraph完成一半运行时测量前就结束。这意味着使用agno，开发者可以在眨眼间搭建智能体，大大提高开发效率，减少等待时间。对于需要快速响应的应用场景，如实时聊天机器人、智能客服等，就像给它们装上了超级引擎，能够瞬间响应用户需求，极大提升用户体验。

2. 自由之选：模型无关性

agno支持使用任何模型和提供商，完全打破了模型依赖的枷锁。无论你是钟情于OpenAI的强大，还是看好Anthropic的潜力，又或是对其他新兴模型感兴趣，都可以根据项目的具体需求和预算进行自由选择。这种模型无关性使得agno能够轻松适应不同的技术环境和应用场景。例如，当新的模型出现，或者现有模型的性能、成本发生变化时，开发者只需简单调整，就能轻松切换模型，而无需对整个智能体框架进行大规模的伤筋动骨的修改，真正实现了开发的灵活性和可持续性。

3. 多元融合：多模态支持

在当今这个数字化大爆炸的时代，数据的形式丰富多样，包括文本、图像、音频和视频等。agno原生支持这些多模态数据，就像一个全能的艺术家，能够处理和生成多种类型的数据。这使得智能体的应用领域得到了极大拓展，如智能图像识别助手，可以快速准确地识别图像中的物体；语音交互系统，能够实现自然流畅的语音对话；视频内容分析，能深入挖掘视频中的关键信息。例如，在一个智能安防系统中，智能体可以同时处理监控视频中的图像信息和音频信息，实现更精准的异常检测和报警功能，不放过任何一个安全隐患。

4. 协同作战：多智能体协作

复杂任务往往需要多个智能体协同完成，就像一场精彩的篮球赛，需要各个位置的球员密切配合。agno允许将任务分配给多个专业化的智能体，实现高效的分工和协作。比如，在一个智能投资分析系统中，可以创建一个智能体负责收集市场新闻和宏观经济数据，像一个勤劳的情报员；另一个智能体专注于分析公司财务报表，如同严谨的财务分析师；还有一个智能体综合各方信息进行投资决策和风险评估，仿佛经验丰富的投资顾问。这些智能体之间通过合理的协作机制，能够提供更全面、准确的投资建议，帮助投资者在复杂的金融市场中做出明智的决策。

5. 记忆传承：内存管理

为了确保智能体在不同会话之间能够保持上下文信息，提升交互体验，agno可以将会话和状态存储在数据库中，就像给智能体配备了一个超强的记忆宝盒。这一功能对于需要长期记忆和持续交互的智能体应用非常重要。例如，在一个智能教育辅导系统中，智能体可以记住学生之前的学习进度、问题和答案，从而提供更个性化、针对性的辅导。当学生再次提问时，智能体能够根据之前的记录，快速理解学生的问题背景，给出更贴心、更有效的解答。

6. 知识宝库：知识库支持

借助向量数据库，agno实现了检索增强生成（RAG）或动态少样本学习，如同为智能体打开了一座知识宝库的大门。这使得智能体能够从大量的知识中快速检索相关信息，并利用这些信息回答问题或完成任务，大大增强了智能体的知识储备和应用能力。例如，在一个专业的法律咨询智能体中，智能体可以通过知识库支持，快速检索相关法律法规和案例，为用户提供准确的法律建议。无论用户遇到多么复杂的法律问题，智能体都能从知识宝库中找到对应的答案，成为用户身边的法律小助手。

7. 无缝对接：结构化输出

智能体支持以结构化数据格式响应，这使得它能够方便地与其他系统进行集成，就像不同的零件能够完美拼接在一起。结构化输出提高了数据的交互效率和准确性，便于后续的数据处理和分析。例如，在一个企业的数据分析系统中，智能体的结构化输出可以直接被数据分析工具读取和处理，为企业决策提供有力支持。企业管理者可以根据智能体提供的结构化数据，快速了解业务情况，做出科学合理的决策，推动企业的发展。

8. 实时掌控：实时监控

在agno.com平台上，开发者可以实时跟踪智能体会话和性能，就像拥有了一个智能体的实时监控器。通过实时监控，开发者可以及时了解智能体的运行情况，发现并解决潜在的问题，对智能体进行优化和调整。`例如，当发现某个智能体的响应时间过长或错误率较高时，开发者可以通过监控数据进行深入分析，找出原因，是模型选择不当，还是数据处理有误，然后进行针对性的优化，让智能体始终保持最佳状态。

三、技术原理：独特设计，成就非凡实力

1. 简洁之美：纯Python实现

agno基于Python编写，Python语言就像一位优雅的舞者，具有简洁、易读、易维护的特点，避免了复杂的图结构、链式调用或其他复杂的模式。这使得agno的代码更加简洁易懂，开发者可以轻松上手，快速构建智能体应用。即使是没有深厚编程基础的初学者，也能通过简单的学习，利用agno开发出功能强大的智能体。就像搭积木一样，通过简单的组合，就能创造出令人惊叹的作品。

2. 灵活架构：无依赖性设计

agno采用无依赖性设计，这是其灵活性的核心所在。它不依赖于特定的模型、提供商或模态，就像一个自由的飞鸟，可以在广阔的天空中自由翱翔。开发者可以自由选择适合自己项目的技术栈，无论是新兴的模型，还是新的数据模态，agno都能快速集成和支持。这种架构使得agno能够适应不断变化的技术环境，始终保持领先地位。

3. 知识检索：向量数据库集成

agno支持与向量数据库集成，利用向量数据库的高效检索能力，实现检索增强生成（RAG）或动态少样本学习。向量数据库就像一个超级图书馆管理员，能够将文本、图像等数据转化为向量形式进行存储和检索，通过计算向量之间的相似度，可以快速找到与查询相关的信息。这种集成方式为智能体提供了强大的知识支持，使其能够在面对复杂问题时，从海量的知识中获取有用信息，给出更准确、全面的回答。

4. 团队协作：多智能体协作机制

agno的多智能体协作基于任务分配和分工的原理。当面对一个复杂任务时，智能体就像一个聪明的指挥官，可以将任务分解为多个子任务，然后根据各个智能体的专长，将子任务分配给相应的智能体。这些智能体在完成各自的子任务后，通过一定的协作协议进行信息共享和结果整合，最终完成整个复杂任务。这种协作机制模仿了人类团队的协作方式，提高了智能体系统处理复杂任务的能力，让智能体能够应对各种挑战。

四、应用场景：广泛应用，赋能多元领域

1. 智能客服与聊天机器人：贴心服务，高效沟通

在客户服务领域，智能客服和聊天机器人是常见的应用。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。

例如，在电商平台中，智能客服可以实时解答用户关于商品信息、订单状态、物流查询等问题，减轻人工客服的工作压力。无论用户是通过文字咨询，还是语音提问，智能客服都能迅速给出准确的答案，让用户感受到贴心的服务。

2. 智能图像与视频分析：精准洞察，守护安全

在安防监控、内容审核、图像识别等领域，智能图像与视频分析有着广泛的应用。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，如入侵、火灾等，并及时发出警报。通过对图像和视频的精准分析，能够及时发现安全隐患，为人们的生命财产安全保驾护航。

3. 智能投资顾问：专业建议，理性投资

在金融领域，智能投资顾问可以为投资者提供个性化的投资建议。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。在复杂多变的金融市场中，投资者可以借助智能投资顾问的专业建议，避免盲目投资，实现资产的稳健增长。

4. 智能教育辅助：个性化辅导，助力学习

在教育领域，智能教育辅助工具可以帮助学生提高学习效率。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。无论学生在何时何地遇到学习问题，都能及时得到智能辅导系统的帮助，提升学习效果。

五、快速使用：简单几步，开启智能体开发之旅

1. 安装：轻松一键，快速部署

使用pip命令安装agno非常简单，只需在命令行中执行：

pip install -U agno

就像一键安装一个普通软件一样，轻松便捷，让你迅速开启agno的智能体开发之旅。

2. 基本智能体示例：获取纽约突发新闻

下面是一个简单的代码示例，展示如何使用agno创建一个基本的智能体，获取纽约的突发新闻故事：

from agno.agent import Agent
from 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)

通过这几行简单的代码，你就能创建一个专属的新闻记者智能体，让它为你获取纽约的最新突发新闻。

3. 带工具的智能体示例：具备搜索功能的新闻助手

为智能体添加工具（如DuckDuckGoTools），使其具备搜索功能：

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from 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)

这样，智能体就像拥有了一个超级搜索器，能够更准确地获取你想要的新闻信息。

4. 带知识库的智能体示例：泰国美食专家

结合向量数据库（如LanceDb）和知识源（如PDF文件），创建带知识库的智能体：

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.sources.pdf import PdfSource
from 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)

现在，你就拥有了一个专业的泰国美食专家智能体，它可以根据知识库中的信息，回答你关于泰国美食的各种问题。

5. 多智能体团队示例：协同分析AI半导体公司

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

安装依赖项并运行智能体团队：

pip install duckduckgo-search yfinance
python agent_team.py

通过这个多智能体团队，你可以轻松获取关于AI半导体公司的市场前景和财务表现的全面分析。

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

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😎 作者介绍：资深程序老猿，从业10年+、互联网系统架构师，目前专注于AIGC的探索（优快云博客之星|AIGC领域优质创作者）
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