我为何从LangGraph转向Agno？这5个生产级功能让我无法拒绝
最近在做项目时，遇到了一个让我头疼的问题：需要构建一个能同时处理多个任务的AI系统——既要能搜索网络信息，又要能查询金融数据，还得记住用户的历史对话。如果用传统方式，光是协调这些功能就得写一大堆胶水代码。【AI大模型教程】
就在这时，我发现了Agno框架。说实话，刚开始我也很怀疑——又一个新框架？真的能解决问题吗？但当我看到它的性能数据时，我决定试试：比LangGraph快529倍（虽然我是LangGraph狂热者），内存占用只有四分之一。更关键的是，它真的很好用。
今天我想和你分享一下Agno到底是什么，它解决了什么问题，以及如何用它快速构建一个生产级的多智能体系统。
一、为什么需要Agno？先聊聊AI Agent的痛点
在深入Agno之前，我们先聊聊为什么需要这样一个框架。
你可能已经尝试过构建AI Agent——让AI不仅能聊天，还能主动使用工具、查询数据、执行任务。但很快你就会发现几个问题：
- 性能瓶颈 当你需要创建成百上千个Agent实例时(比如为每个用户会话创建一个)，传统框架的启动延迟会成为大问题。我之前用LangGraph做过测试，创建一个带工具的Agent需要1.5毫秒，而Agno只需要3微秒——这不是小优化，而是质的飞跃。
- 状态管理混乱 Agent需要记住对话历史、用户偏好、中间状态。但很多框架对状态管理的支持很薄弱，你得自己写大量代码来维护这些状态，容易出错且难以维护。
- 多Agent协作困难 真实场景往往需要多个专业化的Agent协作。比如一个分析财务报告的系统，可能需要一个Agent负责搜索新闻，另一个负责获取股价数据，还需要一个协调者来整合结果。传统框架缺乏好的抽象来处理这种协作。
- 生产部署复杂 开发阶段跑得好好的，到生产环境就各种问题：如何暴露API？如何监控？如何管理多个Agent？往往需要重新搭建整套基础设施。
Agno的设计哲学就是解决这些痛点。它不仅是一个框架，更是一个完整的解决方案——从构建到运行到部署的全生命周期覆盖。
二、Agno的核心理念：三层架构
Agno采用了一个很清晰的三层架构：
- Agent层：单个智能体，有自己的模型、工具和指令
- Team层：多个Agent的协作团队，由一个Leader统一协调
- Workflow层：基于步骤的确定性工作流，可以包含Agent、Team或普通Python函数
这个设计很优雅。简单任务用一个Agent就够了，复杂任务可以组建Team，需要精确控制流程就用Workflow。三者可以灵活组合，适应不同场景。
更重要的是，Agno提供了AgentOS——一个基于FastAPI的生产级运行时，以及一个可视化的控制面板。这意味着你写好代码后，不需要额外搭建Web服务，直接就能在生产环境运行和监控。
三、快速上手：创建你的第一个Agent
理论说够了，我们来写代码。先看一个最简单的例子——一个能搜索网络的智能体：
from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
# 创建一个网络搜索Agent
web_agent = Agent(
name="Web搜索助手",
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"), # 使用Claude模型
tools=[DuckDuckGoTools()], # 添加DuckDuckGo搜索工具
instructions="搜索相关信息时,务必附上来源链接",
markdown=True # 输出格式化的Markdown
)
# 使用Agent
web_agent.print_response("最近AI领域有什么重大突破？", stream=True)
运行这段代码，Agent会自动调用DuckDuckGo工具搜索最新信息，然后用自然语言总结给你。整个过程你只需要定义Agent的配置，其他的Agno都帮你处理好了。
理解这段代码的关键点：
- 模型选择：
model参数支持20多个LLM提供商，包括OpenAI、Anthropic、Google、AWS等。你可以随时切换，无需修改其他代码。 - 工具系统：
tools列表定义了Agent能使用的工具。Agno内置了100多个工具集，涵盖网络搜索、文件操作、数据库、API调用等。你也可以轻松自定义工具。 - 指令系统：
instructions就像给Agent的系统提示词，定义它的行为准则。 - 流式输出：
stream=True让响应逐字输出，用户体验更好。
四、进阶应用：构建多Agent团队
单个Agent很好用，但真正强大的是多Agent协作。比如我们要做一个财务分析系统，需要同时获取网络新闻和股票数据：
from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools
# 网络搜索Agent
web_agent = Agent(
name="新闻分析师",
role="搜索和分析公司相关新闻",
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
tools=[DuckDuckGoTools()],
instructions="关注最近一个月的重要新闻,提供新闻来源",
markdown=True
)
# 金融数据Agent
finance_agent = Agent(
name="金融数据分析师",
role="获取和分析金融数据",
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
tools=[YFinanceTools(
stock_price=True,
analyst_recommendations=True,
company_info=True
)],
instructions="用表格展示数据,突出关键指标",
markdown=True
)
# 创建团队,用一个Leader Agent来协调
analyst_team = Agent(
name="财务分析团队",
team=[web_agent, finance_agent], # 团队成员
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
instructions=[
"综合团队成员的分析,给出全面的投资建议",
"始终引用数据来源"
],
markdown=True
)
# 使用团队
analyst_team.print_response(
"分析一下英伟达(NVDA)最近的表现,值得投资吗？",
stream=True
)
这个设计的巧妙之处：
当你向analyst_team提问时，Leader Agent会分析任务，决定需要哪些团队成员参与。它可能先让web_agent搜索新闻，再让finance_agent获取股价数据，最后整合所有信息给出综合分析。
整个协作过程是自动的，你不需要写任何流程控制代码。Leader Agent会根据任务需求智能调度，这就是Agno多Agent系统的强大之处。
五、添加记忆：让Agent记住历史对话
现在我们的Agent很聪明了，但有个问题——每次对话都是全新的，它不记得之前说过什么。对于客服、个人助理这类场景，记忆至关重要。
Agno提供了完整的持久化解决方案，只需要加几行代码:
from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.db.sqlite import SqliteDb
from agno.storage.session import SessionMemory
# 带记忆的客服Agent
customer_service_agent = Agent(
name="客服小助手",
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
# 添加数据库支持
db=SqliteDb(db_file="customer_service.db"),
# 添加会话记忆
memory=SessionMemory(db=SqliteDb(db_file="customer_service.db")),
# 将历史对话添加到上下文
add_history_to_context=True,
instructions="你是一个友好的客服,记住用户的问题和偏好",
markdown=True
)
# 第一次对话
customer_service_agent.print_response(
"我最近买了你们的咖啡机,但不知道怎么清洁",
stream=True
)
# 第二次对话(在新的会话中)
customer_service_agent.print_response(
"我上次问过你的那个咖啡机问题解决了,谢谢!现在想问问保修期多久？",
stream=True
)
Agent会记得"上次问过的咖啡机问题"，能够理解上下文。这对构建真实的应用至关重要。
三种记忆类型：
- **SessionMemory：**会话记忆，存储单次对话的历史
- **UserMemory：**用户记忆，跨会话记住用户特定的偏好和信息
- **Culture：**集体记忆，在所有Agent和用户之间共享的知识
六、知识检索：让Agent拥有领域知识
很多时候，我们需要Agent具备特定领域的知识。比如一个法律咨询Agent需要了解相关法规，技术支持Agent需要熟悉产品文档。
Agno支持RAG(检索增强生成)，可以连接20多种向量数据库:
from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.knowledge.pdf import PDFKnowledgeBase
from agno.vectordb.pgvector import PgVector
# 创建知识库(从PDF文档加载)
knowledge_base = PDFKnowledgeBase(
path="docs/product_manual.pdf"，
vector_db=PgVector(
db_url="postgresql://user:pass@localhost:5432/knowledge",
collection="product_docs"
)
)
# 创建带知识检索的Agent
support_agent = Agent(
name="技术支持专员",
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
knowledge=knowledge_base, # 连接知识库
instructions="基于产品文档回答问题,如果文档中没有信息则明确告知",
markdown=True
)
support_agent.print_response("这款产品支持哪些操作系统？")
Agent会先在知识库中搜索相关文档，然后基于检索到的内容生成回答。这比纯粹依赖LLM的预训练知识要准确得多。
七、生产部署：AgentOS运行时
前面的例子都是在命令行运行的。但真实应用需要Web API、需要监控、需要管理多个Agent。这就是AgentOS发挥作用的地方。
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.duckduckgo import DuckDuckGoTools
# 创建多个Agent
search_agent = Agent(
name="搜索助手",
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
db=SqliteDb(db_file="agents.db"),
tools=[DuckDuckGoTools()],
add_history_to_context=True,
markdown=True
)
analyst_agent = Agent(
name="数据分析师",
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
db=SqliteDb(db_file="agents.db"),
add_history_to_context=True,
markdown=True
)
# 创建AgentOS实例
agent_os = AgentOS(agents=[search_agent, analyst_agent])
# 获取FastAPI应用
app = agent_os.get_app()
# 启动服务
if __name__ == "__main__":
agent_os.serve(app="app:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True)
运行这段代码后：
- **FastAPI服务自动启动：**访问
http://localhost:8000即可看到API文档 - **内置的UI界面：**访问
https://os.agno.com，连接到你的本地服务，就能可视化管理和测试Agent - 完整的API端点:
/v1/agents:列出所有Agent/v1/agents/{name}/chat:与特定Agent对话/v1/agents/{name}/sessions:查看会话历史- 更多RESTful端点
这意味着什么？你不需要自己写Web服务代码，不需要搭建监控系统，不需要设计API接口。Agno把这些都做好了，你只需要专注于Agent的逻辑。
八、实战案例：构建一个Python代码助手
让我们把前面学到的知识串起来，做一个实用的项目——一个能帮你理解Python代码的智能助手，它能：
- 搜索编程概念的解释
- 在GitHub上找相关代码示例
- 用GIF动画辅助说明(让学习更有趣)
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.tools.github import GithubTools
from agno.tools.giphy import GiphyTools
# 概念解释Agent
concept_agent = Agent(
name="概念讲解员",
role="用简单的语言解释编程概念",
model=OpenAIChat(id="gpt-4"),
tools=[DuckDuckGoTools()],
instructions="用通俗易懂的方式解释技术概念,适合初学者",
markdown=True
)
# GitHub代码搜索Agent
github_agent = Agent(
name="代码示例专家",
role="在GitHub上找优质代码示例",
model=OpenAIChat(id="gpt-4"),
tools=[GithubTools(search_repositories=True)],
instructions="找3个高质量的代码示例,解释它们的用途和特点",
markdown=True
)
# GIF可视化Agent
visual_agent = Agent(
name="视觉助手",
role="找到合适的GIF来辅助理解",
model=OpenAIChat(id="gpt-4"),
tools=[GiphyTools()],
instructions="选择能直观展示概念的动图",
markdown=True
)
# 创建协作团队
python_tutor_team = Agent(
name="Python学习助手",
team=[concept_agent, github_agent, visual_agent],
model=OpenAIChat(id="gpt-4"),
instructions=[
"综合团队成员的输出,提供全面的学习材料",
"结构:概念解释 → 代码示例 → 可视化",
"确保内容易于理解"
],
markdown=True
)
# 使用
python_tutor_team.print_response(
"帮我理解Python的装饰器是什么,怎么用？",
stream=True
)
这个团队会自动协作：
concept_agent搜索并解释装饰器的概念github_agent找到实际项目中的装饰器使用案例visual_agent找个有趣的GIF辅助理解- 团队Leader整合所有信息，输出一份完整的学习材料
这就是多Agent协作的威力——每个Agent专注于自己擅长的领域，最终产出远超单个Agent的结果。
九、高级特性：你应该知道的
1. 人类参与(Human-in-the-Loop)
有些操作需要人类确认，比如发送邮件、执行支付：
agent = Agent(
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
tools=[EmailTools()],
human_in_the_loop=True, # 启用人类参与
instructions="发送邮件前必须获得用户确认"
)
2. 结构化输出
需要Agent输出严格符合格式的数据？用Pydantic定义Schema:
from pydantic import BaseModel, Field
class ProductAnalysis(BaseModel):
product_name: str = Field(..., description="产品名称")
price: float = Field(..., description="价格")
rating: float = Field(..., description="评分")
pros: list[str] = Field(..., description="优点列表")
cons: list[str] = Field(..., description="缺点列表")
agent = Agent(
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
response_model=ProductAnalysis, # 定义输出格式
tools=[DuckDuckGoTools()]
)
# 输出会自动解析为ProductAnalysis对象
result: ProductAnalysis = agent.run("分析iPhone 15 Pro")
3. MCP支持(Model Context Protocol)
Agno对MCP提供一流支持,可以轻松连接外部系统：
from agno.tools.mcp import MCPTools
agent = Agent(
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
tools=[
MCPTools(
transport="streamable-http",
url="https://api.example.com/mcp"
)
]
)
4. 工作流控制
需要精确控制执行流程？使用Workflow:
from agno.workflow import Workflow, Step
# 定义工作流
data_pipeline = Workflow(
name="数据处理流水线",
steps=[
Step(name="数据获取", agent=fetch_agent),
Step(name="数据清洗", agent=clean_agent),
Step(name="数据分析", agent=analyze_agent,
condition=lambda ctx: ctx.get("data_size") > 1000), # 条件执行
Step(name="生成报告", agent=report_agent)
]
)
# 执行工作流
result = data_pipeline.run(input_data="...")
十、实际应用场景
基于我的使用经验和社区反馈，Agno特别适合这些场景:
1. 客户服务系统
- 需要记住用户历史
- 需要查询知识库和FAQ
- 需要调用多个后端API
- **关键优势：**持久化会话、知识检索、低内存占用
2. 数据分析平台
- 需要多个专业化Agent协作
- 需要调用各种数据源
- 需要生成结构化报告
- **关键优势：**多Agent协作、结构化输出、高性能
3. 内容创作工具
- 需要多步骤流程(研究→大纲→写作→编辑)
- 需要调用各种API(图片、视频、音频)
- 需要支持多模态
- **关键优势：**Workflow控制、多模态支持、丰富的工具集
4. 企业内部助手
- 需要连接内部系统(CRM、数据库、文档)
- 需要严格的数据隐私
- 需要人类审核关键操作
- **关键优势：**私有部署、人类参与、MCP支持
十一、开始使用：完整流程
好了，说了这么多，该动手了。这是完整的上手流程：
步骤1：安装
# 创建虚拟环境
python -m venv agno_env
source agno_env/bin/activate # Windows用: agno_env\Scripts\activate
# 安装Agno
pip install -U agno
# 安装你需要的工具包(按需选择)
pip install duckduckgo-search # 网络搜索
pip install yfinance # 金融数据
pip install openai anthropic # LLM提供商
步骤2：配置API Key
# 配置环境变量(选择你用的模型)
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
# 或者
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
步骤3：创建你的第一个Agent
创建my_agent.py：
from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.os import AgentOS
from agno.db.sqlite import SqliteDb
# 创建Agent
assistant = Agent(
name="我的智能助手",
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
db=SqliteDb(db_file="assistant.db"),
tools=[DuckDuckGoTools()],
add_history_to_context=True,
instructions="你是一个乐于助人的AI助手",
markdown=True
)
# 创建AgentOS
agent_os = AgentOS(agents=[assistant])
app = agent_os.get_app()
if __name__ == "__main__":
agent_os.serve(app="my_agent:app", reload=True)
步骤4：启动服务
python my_agent.py
步骤5：使用你的Agent
有两种方式：
方式1：通过UI 访问https://os.agno.com，输入http://localhost:8000，连接到你的本地服务
方式2：通过API
curl -X POST http://localhost:8000/v1/agents/我的智能助手/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "你好，介绍一下自己"}'
就这么简单!你已经有了一个完整的、可以在生产环境运行的AI Agent系统。
十二、常见问题和最佳实践
Q1: 选择哪个LLM？
- **Claude Sonnet 4.5：**综合性能最佳，推荐作为默认选择
- **GPT-4：**代码生成和推理能力强
- **Llama/Mistral：**开源模型，适合私有部署
Q2: 如何控制成本？
agent = Agent(
model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
max_tokens=1000, # 限制输出长度
temperature=0.7, # 适当降低温度可减少无效输出
)
Q3: 工具调用失败怎么办？
设置show_tool_calls=True可以看到工具调用的详细过程,方便调试:
agent = Agent(
tools=[YourTool()],
show_tool_calls=True, # 显示工具调用
debug_mode=True # 更详细的调试信息
)
Q4: 如何自定义工具？
from agno.tools import Tool
class MyCustomTool(Tool):
def __init__(self):
super().__init__(
name="my_tool",
description="描述你的工具能做什么"
)
def run(self, query: str) -> str:
# 你的工具逻辑
return f"处理结果: {query}"
# 使用
agent = Agent(
tools=[MyCustomTool()]
)
十三、最佳实践总结:
- **单一职责：**每个Agent专注一件事，复杂任务用Team
- **明确指令：**给Agent清晰具体的instructions
- **善用记忆：**需要上下文的场景一定要启用memory
- **结构化输出：**API集成场景用
response_model保证输出格式 - **渐进式开发：**先单Agent验证逻辑，再扩展为Team，最后用Workflow精确控制
- **监控关键指标：**使用AgentOS UI监控Token消耗、响应时间、工具调用成功率
十四、总结
从我第一次接触Agno到现在，我用它做了好几个项目。它最打动我的不是性能数字(虽然确实很惊人)，而是开发体验——你能把更多精力放在Agent的逻辑上，而不是被基础设施问题困扰。
当你需要快速原型验证，Agno让你几行代码就能跑起来;当你需要生产部署，AgentOS提供了开箱即用的解决方案;当你需要复杂的多Agent协作，Team和Workflow给了你足够的灵活性。
如果你正在考虑构建AI Agent系统，或者对现有框架不满意，真的建议试试Agno。它可能会改变你对Agent开发的看法。
