一、背景介绍

随着大语言模型能力的不断提升，多智能体系统正在成为AI应用开发的新趋势。但目前大多数框架只关注智能体的构建，缺少从开发到生产部署的完整链路支持。

今天给大家介绍一个比较新的框架 Agno，它定位为"智能体软件运行时"，不仅提供了多智能体的开发框架，还自带了生产级的运行层和控制平面，让你可以一站式完成从开发到部署监控的全流程。

项目地址：

• GitHub：https://github.com/agno-agi/agno
• 官方文档：https://docs.agno.com/introduction

二、Agno 的三层架构

Agno 把整个功能分成了三层架构，思路非常清晰：

层级	功能描述
框架层	提供构建智能体、智能体团队和工作流的开发框架，原生支持记忆、知识、安全护栏，集成了超过100个工具和模型服务
运行层	提供无状态、会话隔离的 FastAPI 后端，可直接将智能体系统部署为可扩展的生产服务
控制平面	通过 AgentOS UI 对智能体系统进行测试、监控和管理

这种设计的好处就是，你不用自己拼插件凑基础设施，从写demo到上线生产一套搞定。

三、核心特性

1. 原生支持多智能体协作

Agno 天生就支持多智能体团队，可以很方便地让多个智能体分工完成复杂任务，协调工作流。

2. 全模型支持

支持几乎所有主流大模型，不管你用OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek还是本地部署的Ollama，都能无缝对接。

3. 工具和生态集成完善

内置集成了大量常用工具，也支持RAG知识检索，对接主流向量数据库。

4. 开发者友好

• 原生支持人机协同（Human-in-the-loop），可以在执行过程中暂停等待人工确认
• 支持结构化输出、安全护栏和性能追踪
• 官方提供了非常丰富的 cookbook 示例

四、快速入门

环境要求

• Python 3.10+

安装

最简单的安装方式：

pip install agno

如果你想用完整功能，推荐安装全部依赖：

pip install "agno[all]"

第一个Agno智能体

我们来创建一个支持联网搜索的智能体：

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

# 创建一个支持联网搜索的智能体
agent = Agent(
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    tools=[DuckDuckGoTools()],
    markdown=True,
)

# 运行并打印结果
agent.print_response("Tell me about Agno framework", stream=True)

运行这段代码，你就能得到一个会上网搜索的智能体了，就这么简单。

快速启动一个生产服务

Agno 最吸引人的地方在于，你只需要写几十行代码，就能得到一个生产可用的智能体服务：

from agno.agent import Agent
from agno.db.sqlite import SqliteDb
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.os import AgentOS
from agno.tools.mcp import MCPTools

# 创建你的智能体
agno_assist = Agent(
    name="Agno Assist",
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-6"),
    db=SqliteDb(db_file="agno.db"),
    tools=[MCPTools(url="https://docs.agno.com/mcp")],
    add_history_to_context=True,
    num_history_runs=3,
    markdown=True,
)

# 启动AgentOS
agent_os = AgentOS(agents=[agno_assist], tracing=True)
app = agent_os.get_app()

启动服务：

export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
uvx --python 3.12 --with "agno[os]" --with anthropic --with mcp fastapi dev agno_assist.py

然后你就可以通过 AgentOS UI 连接到本地服务，进行测试和监控了。

五、Agno 和其他框架的区别

现在市面上多智能体框架也不少，比如Autogen、LangGraph这些。Agno 的差异化在于：

1. 全链路覆盖：不止是开发框架，还提供了运行时和监控界面，开箱即用就能上生产
2. 设计清晰：三层架构分离，从开发到部署路径清晰
3. 生产优先：原生支持会话隔离、状态管理、性能追踪，这些都是生产环境必须的特性

如果你只是想写个demo跑个测试，可能其他框架也够用。但如果你想真正把多智能体系统部署到生产环境，Agno 这种一体化方案能帮你省很多事。

六、总结

Agno 是一个设计思路非常清晰的多智能体框架，它解决了当前多智能体开发从demo到生产落地的痛点，提供了一站式的解决方案。

目前项目更新很活跃，最新版本是 v2.5.10，文档也比较完善，如果你正在寻找一个可以直接用于生产的多智能体框架，可以试试 Agno。

感兴趣的朋友可以去GitHub点个星，跑一下官方的示例体验一下。

参考资料

• GitHub: https://github.com/agno-agi/agno
• 官方文档: https://docs.agno.com/introduction
• Cookbook示例: https://github.com/agno-agi/agno/tree/main/cookbook
• AgentOS UI: https://os.agno.com