Agno – 用于构建多模态智能体的轻量级框架-爱论文

Agno是什么

Agno是构建智能代理（Agents）的轻量级框架。Agno 支持多模态（文本、图像、音频、视频）和多代理协作，能快速创建代理，速度比 LangGraph 快 5000 倍，支持任何模型和提供商，无供应商锁定。Agno 提供内存管理和知识库支持，能将用户会话和代理状态存储在数据库中，基于向量数据库实现动态少样本学习。Agno支持结构化输出和实时监控，帮助用户实时跟踪代理会话和性能。

Agno的主要功能

极速代理创建：创建代理的速度比传统框架（如 LangGraph）快 5000 倍。模型无关性：支持任何模型和提供商，用户根据需要选择不同的模型，无需担心供应商锁定。多模态支持：原生支持文本、图像、音频和视频等多种数据模态。多代理协作：支持将任务分配给多个专业化的代理，实现高效的分工和协作。内存管理：将用户会话和代理状态存储在数据库中，确保数据的持久化和安全性。知识库支持：基于向量数据库实现检索增强生成（RAG）或动态少样本学习，提升代理的知识检索能力。结构化输出：代理支持结构化数据格式响应，方便与其他系统集成。实时监控：在 agno.com 上实时跟踪代理会话和性能，便于管理和优化。

Agno的技术原理

纯 Python 实现：Agno 基于Python 编写，避免复杂的图结构、链式调用或其他复杂的模式，让代码更加简洁易懂，同时也便于开发者快速上手。无依赖性架构：用无依赖性设计，支持任何模型、任何提供商和任何模态。向量数据库集成：支持与向量数据库集成，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。多代理协作机制：基于任务分配和分工，将复杂任务分解为多个子任务，由不同的专业代理分别处理。

Agno的项目地址

项目官网：https://www.agno.com/GitHub仓库：https://github.com/agno-agi/agno

Agno的应用场景

智能客服：快速响应客户咨询，支持文本和语音交互，基于多代理协作处理不同问题。内容推荐：分析用户行为和偏好，结合多模态数据为用户推荐个性化内容。智能教育：为学生提供个性化学习建议和辅导，支持多模态教学资源。医疗辅助：分析病历、影像和语音描述，辅助医生诊断，提供结构化建议。办公助手：管理日程、安排会议、处理邮件等，基于语音或文本交互提高办公效率。