Agno

Was ist Agno?

Agno ist ein Python-Framework zur Erstellung, Ausführung und Verwaltung von AI-Agenten-Plattformen, wobei der Kerncode unter der Apache 2.0-Lizenz als Open Source bereitgestellt wird. Es bietet nicht nur eine Abstraktion für einzelne Agenten, sondern umfasst auch mehrere Agententeams, deterministische Workflows, Wissen, Gedächtnis, Werkzeuge, Bewertung sowie die Produktionsausführung.

Agno unterteilt die Plattform derzeit in drei Schichten: Das SDK ist für den Aufbau zuständig, AgentOS Runtime sorgt für den Betrieb, und das Control Plane ist für Verwaltung und Debugging verantwortlich. Das Team kann Runtime-, Sitzungs-, Gedächtnis-, Wissens- und Trace-Daten in seiner eigenen Infrastruktur sowie in Datenbanken speichern.

Kernfunktionen

• Mit Python schnell einen Agenten mit Werkzeugen und Befehlen erstellen
• Organisieren Sie mehrere professionelle Agenten zur Zusammenarbeit zu einem Team.
• Deterministische, mehrstufige und zustandsbasierte Abläufe mit Workflow-Orchestrierung
• Verbindung mehrerer Anbieter von proprietären und offenen Modellen
• Verarbeitung von mehrmodalen Eingaben und Ausgaben wie Text, Bildern, Audio und Video
• Für Agenten Wissensdatenbanken, RAG, Gedächtnis und Sitzungsspeicher hinzufügen
• Verwenden Sie eine strukturierte Ausgabe, um klare Datentypen zurückzugeben.
• Automatische Erstellung von Produkt-APIs und Stream-Endpunkten über AgentOS
• Prüfung von Sitzungen, Metriken, Wissen und Trace im Control Plane
• Konfiguration von Guardrails, manueller Freigabe, RBAC und Anfragenisolation
• Kompatibel mit Claude Agent SDK, LangGraph und DSPy Agent

Dreischichtige Architektur der Plattform

Agno Agent

Ein Agent ist ein Zustandskontrollzyklus, der auf einem zustandslosen Modell basiert. Das Modell führt aufgrund von Anweisungen Schlussfolgerungen ziehen und Tools aufrufen, bis die Aufgabe erledigt ist oder die Stopptbedingungen eingetreten sind. Entwickler können nach Bedarf Wissen, Speicherung, Erinnerung, menschliche Beteiligung sowie Schutzmechanismen hinzufügen.

• Definieren von Rollen, Zielen, Anweisungen und erwarteten Ausgaben
• Auswahl des Modells sowie seiner Temperatur, des Kontexts und der Aufrufparameter
• Tools zur Registrierung und Steuerung der von Agenten ausführbaren Aktionen
• Sitzungshistorie und Betriebsstatus speichern
• Fachwissen abrufen und relevante Inhalte in den Kontext einfügen
• Erinnern Sie sich an die ausgewählten Benutzerinformationen und den historischen Überblick.
• Zurückgeben von Text, Stream-Events oder strukturierten Objekten
• Überprüfung von Toolaufrufen, Fehlern und vollständigem Trace

Mehre-Agenten-Team

Ein Team ermöglicht es mehreren Agenten, in einem System zusammenzuarbeiten und Aufgaben zu teilen. Der Teamleiter kann die Mitglieder dabei koordinieren, damit die Aufgaben erledigt werden. Die Teamstruktur eignet sich dazu, Suchen, Analyse, Schreiben, Überprüfen und Ausführen voneinander zu trennen, um zu vermeiden, dass ein einzelner Agent alle Verantwortlichkeiten trägt.

• Für jedes Mitglied spezielle Modelle, Kenntnisse und Werkzeuge festlegen.
• Der leitende Agent wählt oder koordiniert die geeigneten Mitglieder.
• Gedeckelte, gestaltete Kontexte und Ergebnisse von Aufgaben teilen
• Verschiedene Teilaufgaben parallel oder nacheinander ausführen
• Zusammenfassung, Vergleich und Überprüfung der Ausgaben der Mitglieder
• Protokollierung der Zuweisungen, der verwendeten Tools und der endgültigen Antworten
• Manuelle Freigabe für die Fähigkeiten von Mitgliedern mit hohem Risiko hinzufügen

Agentic Workflows

Der Workflow organisiert Agenten, Teams, Funktionen sowie die Geschäftslogik durch klare Schritte und eignet sich für Aufgaben, bei denen ein Status, Wiederholungsversuche sowie eine vorhersehbare Ausführungsreihenfolge erforderlich sind. Er ergänzt vollständig autonome Agenten, indem er die dynamische Inferenz auf die Stellen beschränkt, an denen tatsächlich Entscheidungen getroffen werden müssen.

• Definition von Schritten, Bedingungen, Verzweigungen sowie Eingaben und Ausgaben
• Kombination von normalen Funktionen, Agenten und Teams
• Speichern des Workflow-Zustands und Unterstützung bei der Wiederherstellung langer Aufgaben
• Für fehlschlagende Schritte: Wiederholversuche und Alternativwege festlegen
• Einstellung von Genehmigungen für externe Schreibvorgänge und sensible Aktionen
• Verwendung strukturierter Daten zur Verbindung mit nachfolgenden Schritten
• Für jede Phase werden separate Trace-Daten und Kennzahlen erstellt.

Modellunterstützung

Agno ist nicht an einen einzigen Anbieter von Modellen gebunden und kann mit verschiedenen kommerziellen APIs, offenen Gewichtsmodellen sowie lokalen Inferenzdiensten verbunden werden. Die tatsächlichen Leistungsmerkmale der Modelle, die Kosten, die Datennutzungsbedingungen sowie die verfügbaren Regionen werden vom jeweiligen Anbieter festgelegt.

• Je nach Aufgabe wird zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität ein Modell ausgewählt.
• Für verschiedene Agenten unterschiedliche Modellanbieter konfigurieren
• Verwendung von Reasoning-Modellen oder Reasoning-Tools zur Bearbeitung komplexer Aufgaben
• Reduzierung des Austauschs sensibler Daten durch lokale Modelle
• Verwendung strukturierter Ausgabe oder JSON-Format zur Beschränkung der Ergebnisse
• Erstellung desselben Bewertungsdatensatzes für den Modellwechsel
• Überprüfung von Anbieterproblemen, Limiten und Versionsschwankungen

Multimodale Fähigkeiten

Agno Agent kann Texte, Bilder, Audiodaten und Videos empfangen und je nach Fähigkeiten des Modells Ausgaben in verschiedenen Formen erzeugen. Die Multimodaldienste hängen vom jeweiligen Modell und den verwendeten Werkzeugen ab; man kann nicht davon ausgehen, dass alle Kombinationen über die Schnittstellen des Frameworks verfügbar sind.

• Verständnis von Bildern, Diagrammen, Scans und Screenshoten von Benutzeroberflächen
• Verarbeitung von Audio-Transkriptionen, Spracheingabe und Audio-Ausgabe
• Analyse von Videos oder verwandten Medieninhalten
• Visuelle Informationen gemeinsam mit textuellen Kenntnissen abrufen
• Erstellen von Bildern oder anderen unterstützten Medien
• Erhalten Sie die ursprünglichen Dateien, die Ergebnisse der Modelle sowie die Protokolle der manuellen Überprüfung.

Werkzeugökologie

Agno bietet zahlreiche vorkonfigurierte Werkzeuge, die Entwicklern außerdem ermöglichen, Python-Funktionen, Drittanbieter-APIs oder MCP-Server in Agentenfähigkeiten umzuwandeln. Die Werkzeuge sollten über ein klares Schema, minimale Berechtigungen sowie verifizierbare Ergebnisse verfügen.

• Aufruf von Such-, Finanz-, Datenbank- und Geschäfts-APIs
• Ausführung autorisierter Python-Funktionen und interner Dienste
• Standardisierte Anbindung externer Tools über MCP
• Einschränkung der Namen von Tools, Parameter, Netzwerke und Berechtigungsrahmen
• Ausführung von Eingabe/Ausgabe-Guardrails vor und nach dem Aufruf
• Für Schreiben, Löschen, Zahlungen und Versenden ist eine manuelle Bestätigung erforderlich.
• Aufzeichnung der Zeitverbrauch, Fehler und tatsächlichen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb

Wissensdatenbank und Agentic RAG

Agno kann mit verschiedenen Vektor-Datenbanken, Embedding-Modellen und Inhaltquellen verbunden werden, um den Agenten eine Abfragemöglichkeit zur Laufzeit zu bieten. Agentic RAG ermöglicht es dem Agenten, selbst zu entscheiden, wann er suchen soll, welche Kenntnisse er nutzen soll und ob er weitere Abfragen durchführen soll.

• Wissen aus Dokumenten, Webseiten, Datenbanken und benutzerdefinierten Quellen abrufen
• Inhalt aufteilen, einbetten und in eine Vektor-Datenbank schreiben
• Unterstützung von über 20 Verbindungsmodi für Vektor-Datenbanken
• Suche nach Fragen und gebe die entsprechenden Abschnitte zurück.
• Lassen Sie den Agent bei unvollständigen Informationen weiter nachfragen.
• Die Quellmetadaten werden zur Beantwortung von Überprüfungen beibehalten.
• Umsetzung von Governance für die Aktualisierung, Löschung und Zugriffsrechte von Kenntnissen

Erinnerung, Gespräche und Speicherung

Agno unterscheidet zwischen dem aktuellen Sitzungshistorium, der langfristigen Erinnerung, dem Wissen sowie dem Anwendungsstatus und bietet verschiedene datenbankbasierte Lösungen. Ein Produktionsystem sollte klar definieren, welche Inhalte gespeichert werden dürfen, wie lange sie aufbewahrt werden sollen sowie wie Benutzer diese Inhalte einsehen und löschen können.

Fähigkeit zum logischen Denken

Agno betrachtet das Schlussfolgern als Rahmenfähigkeit, die native Schlussfolgerungsmodelle, Reasoning-Tools sowie benutzerdefinierte Schlussfolgerungsmethoden unterstützt. Das Schlussfolgern kann die Aufteilung komplexer Aufgaben verbessern, führt aber auch zu Verzögerungen, höheren Tokenkosten und Unvorhersehbarkeiten.

• Explizite Planung von Zwischenschritten bei komplexen Problemen
• Verwendung professioneller Tools zur Überprüfung von Berechnungen und Fakten
• Lassen Sie die Teammitglieder jeweils aus verschiedenen Perspektiven analysieren.
• Über die Schlussfolgerungen nachdenken oder eine zweite Überprüfung durchführen
• Einschränkung der maximalen Anzahl an Schritten und der Gesamtlaufzeit
• Die Ergebnisse der deduktiven Verarbeitung im privaten System werden dem Endnutzer nicht zugänglich gemacht.

Strukturierte Ausgabe

Ein Agent kann mithilfe von Typenmodellen oder JSON-Schemata präzise Ergebnisse für die Felder liefern, was die Nutzung durch APIs, Workflows und Datenbanken erleichtert. Eine korrekte strukturierte Syntax bedeutet jedoch nicht automatisch, dass auch die Geschäftsdaten korrekt sind; daher ist weiterhin eine Validierung der Felder sowie von Regeln erforderlich.

• Verwenden Sie Python-Typen, um erwartete Felder und Hierarchien zu definieren.
• Lassen Sie das Modell Objekte nach einem festen Schema erstellen.
• Überprüfung von Enumerationen, Datumsangaben, Beträgen und Identifikatoren
• Status für fehlende oder wenig zuverlässige Felder beibehalten
• Die direkte Ausführung von Aktionen mit hohem Risiko aufgrund unüberprüfter Daten wird verweigert.
• Die Aufzeichnung der ursprünglichen Antwort sowie der Fehler bei der Interpretation dient der Fehlersuche.

AgentOS Runtime

AgentOS Runtime ist ein FastAPI-Dienst, der Agenten, Teams und Workflows ausführt. Er stellt automatisch mehr als 50 Produktionsendpunkte bereit und unterstützt SSE-Stream-Ereignisse. Er läuft in den eigenen Containern sowie in Cloud-Umgebungen des Benutzers – die API kann außerdem direkt Funktionen für das Endprodukt bieten.

• Registrieren Sie einen oder mehrere Agenten, Teams und Workflows.
• Starten und Abrufen von Historie über eine einheitliche API
• Token, Toolaufrufe und Statusereignisse über SSE ausgeben
• Verbindung zur Unternehmensdatenbank zur Speicherung von Sitzungen und Trace-Daten
• Hinzufügen von Anwendungs-Middleware, Authentifizierung und Geschäfts-Routing
• Mit Containern in jede unterstützte Umgebung bereitstellen
• Den gleichen Runtime mit dem Control Plane verbinden

Control Plane

Die Control Plane ist die visuelle Benutzeroberfläche zur Verwaltung und zum Debuggen von AgentOS; sie ermöglicht es, Sessions, Kennzahlen, Wissen, Erinnerungen, Spuren sowie Bewertungen zu überprüfen. Der Browser verbindet sich direkt mit der Runtime des Benutzers; Agno übernimmt keine Rolle bei der Vermittlung von Dialogen oder beim Verarbeiten von Daten.

• Überwachen der Echtzeit- und Historie-Daten zur Agentenausführung
• Überprüfung der Modellausgaben, Toolaufrufe und Verzögerungen
• Verwaltung von Wissensinhalten und Langzeitgedächtnis
• Interaktions-Tests mit Agenten, Teams und Workflows
• Ausführen von Systemtests und Vergleich von Konfigurationsänderungen
• Zuweisung von Berechtigungen für Entwickler, Betreiber und Verwalter
• Verbindung mit einer lokalen oder produktiven AgentOS-Umgebung

Dateneigentum und Privatsphäre

AgentOS speichert Sessions, Erinnerungen, Wissen und Spuren in der eigenen Datenbank des Unternehmens. Der Runtime läuft ebenfalls in der Unternehmens-Cloud-Umgebung. Laut den offiziellen Angaben verbindet sich der Control-Plane-Browser direkt mit dem Runtime; Agno speichert lediglich die Endpunkte für den Betrieb, ohne Geschäftsdaten weiterzuleiten.

• Wählen Sie eine Datenbank aus, die den Anforderungen der Region und der Branche entspricht.
• Einsatz von AgentOS Runtime in Unternehmensnetzwerken
• Vermeiden Sie es, Trace-Daten an unnötige Drittanbieterplattformen zu senden.
• Eigene Strategien für Verschlüsselung, Backup und Datenaufbewahrung festlegen
• Einschränkung der Runtime-Endpunkte, auf die das Control Plane zugreifen kann
• Der Datenfluss des ausgewählten Modellanbieters muss weiterhin einzeln bewertet werden.
• Deaktivieren Sie unnötige Telemetriedaten und überprüfen Sie die tatsächlichen Netzwerkausgänge.

Sicherheit und Governance

AgentOS bietet JWT RBAC, hierarchische Scope, Anfragenisolation, Guardrails, Human-in-the-Loop sowie Genehmigungsprozesse. Die Fähigkeiten des Frameworks bilden kein automatisches Compliance-System – Unternehmen müssen weiterhin Identitäten, Berechtigungen, Daten sowie Grenzen der Aktionen richtig konfigurieren.

• Verwendung von JWT zur Überprüfung der Identität von Benutzern, Anwendungen und Diensten
• Ebene der Einstellungen nach Mieter, Benutzer, Agent und Ressourcen
• Verhinderung von Störungen im Zustand zwischen verschiedenen Anfragen, Sitzungen und Benutzern
• Konfigurieren von Guardrails bei Eingabe, Ausgabe und Toolaufrufen
• Einführung eines manuellen Genehmigungsprozesses für sensible Vorgänge
• Prüfung der Aufzeichnungsrechte, Entscheidungen des Agents und manuelle Änderungen
• Erstellung eines Testsets für Anomalieninjektionen, Überschreitung von Berechtigungen und Datenlecks

Mehrfach-Frame-Unterstützung

AgentOS kann sowohl native Agno Agenten als auch Agenten, die mit dem Claude Agent SDK, LangGraph und DSPy erstellt wurden, im selben Runtime, API und UI ausführen. Die Adapter sind dafür verantwortlich, den Datenfluss zu koordinieren, die Ausgabe in Form von Streams zu gestalten sowie die Sitzungen dauerhaft zu speichern.

Der externe Framework-Agent kann einheitliche Endpunkte, SSE, Sitzungsspeicherung sowie Tool-Visibilität nutzen, doch Agnos exklusive Delegationen, Wissen, Abhängigkeiten, Hooks, Fähigkeiten und Lernen werden nicht automatisch hinzugefügt.

Kanäle und Vereinbarungen

• Agenten über Slack, Telegram, WhatsApp und Discord zur Verfügung stellen
• Verwendung des von AG-UI unterstützten Protokolls für Frontend-Interaktionen
• Kooperation mit anderen kompatiblen Agentensystemen über A2A
• Verwendung des MCP-Verbindungs-Tools und der Dokumentendienste
• Die AgentOS-API in Web- oder Mobilprodukte integrieren
• Für jeden Kanal werden Identitätszuordnungen und Sitzungstrennung konfiguriert.
• Überprüfung der Länge der Kanalnachrichten, Anhänge und Wiederholungsregeln

Scheduling und Hintergrundaufgaben

Agno unterstützt planbare Aufgaben und Hintergrundprozesse auf Basis von Cron und ermöglicht so den Ablauf periodischer Agenten-Prozesse, ohne dass eine eigene vollständige Scheduling-Infrastruktur erforderlich ist. In der Produktivumgebung müssen weiterhin Aspekte wie Idempotenz, Konkurrenz, Wiederholungsversuche sowie Fehlerbehebung berücksichtigt werden.

• Regelmäßige Erstellung von Studien, Berichten und Datenzusammenfassungen
• Periodische Aktualisierung der Wissensdatenbank und des Indexes
• Verarbeitung von langen Dokumenten und Batch-Aufgaben im Hintergrund
• Einschränkung der gleichzeitigen Ausführung derselben Aufgaben im selben Plan
• Verwenden Sie die Geschäftsprimärschlüssel, um doppelte Ausführungen zu vermeiden.
• Überwachung von Timeout, Fehlern und anstehenden Warteschlangen

Anwendbare Szenarien

• In-Produkt-Chat-Assistent und Kontext-Copilot
• Forschung, Analyse, Schreiben und Überprüfung mit mehreren Agenten
• Dokumentextraktion, Klassifizierung und strukturierte Verarbeitung
• Anzeichnung von Text-, Bild-, Audio- und Videodaten
• Unternehmenswissensassistent und Agentic RAG
• Automatisierte Geschäftsprozesse mit menschlicher Freigabe
• Zeitgesteuerte Berichte, Überwachung und Hintergrundagentenaufgaben
• Einheitliche Verwaltung von Agno, LangGraph, DSPy und Claude Agent
• Agent-Plattform, die private Daten, Spuren sowie eigene Datenbanken benötigt

Für welche Benutzer geeignet

• Entwicklerteam zur Erstellung von AI-Produkten mit Python
• Forscher, die ein Open-Source-Multi-Agenten-Framework benötigen
• Unternehmen, die Daten zur Agentenverwaltung sowie Trace-Daten haben möchten
• Das Platform Engineering-Team, das vom Prototypen zur Produktions-API upgraden muss
• Organisation, die mehrere Agentenframeworks gleichzeitig verwaltet
• Teams, die eine einheitliche Überwachung und Steuerung durch das Control Plane benötigen
• Unternehmen, die in der Lage sind, Container, Datenbanken sowie Sicherheitsmaßnahmen selbst zu implementieren.

Agno-Preis

Agno bietet drei Versionen an: Free, Pro und Enterprise. Das SDK sowie der lokale AgentOS können kostenlos unter Open Source genutzt werden. Pro richtet sich an Teams, die mit AgentOS in der Produktion arbeiten, während Enterprise zusätzliche Unterstützung, Anpassungsmöglichkeiten sowie die Möglichkeit zur selbstverwalteten Steuerung bietet.

Pro Zusatzkosten

Pro’s behauptete „Unlimited“-Option bezieht sich hauptsächlich auf die Überwachung des Control Planes, die Speicherung von Daten, das Wissen, das Gedächtnis sowie den Chat – sie bedeutet jedoch nicht, dass Drittanbietermodelle, Vektordatenbanken oder Cloud-Infrastrukturen kostenlos zur Verfügung stehen. Zu den Gesamtkosten gehören außerdem die Kosten für Modelle, Datenbanken, das Netzwerk sowie die Wartung.

Schneller Einstiegsleitfaden

1. Erstellen Sie eine Python-Umgebung und installieren Sie das Agno SDK.
2. Erstellen Sie einen Agenten mit einer klaren Modell- und Anweisungsgrundlage.
3. Fügen Sie eine nur zum Lesen bestimmte Werkzeug hinzu und testen Sie normale sowie abweichende Eingaben.
4. Verbinden mit der Datenbank, um Sessions und Spuren zu speichern.
5. Fügen Sie bei Bedarf Knowledge, Memory und strukturierte Ausgaben hinzu.
6. Registrieren Sie einen Agent mit AgentOS und erstellen Sie einen FastAPI-Dienst.
7. Verbinden Sie die lokale Control Plane, um den Betrieb und die Aufrufe der Tools zu überprüfen.
8. Nach Abschluss der Bewertungen, Sicherheits- und Belastungstests wird es in die Produktion eingeführt.

Leitfaden zur Erstellung von Multi-Agenten-Systemen

1. Teilen Sie die Geschäftsziele in klar definierte, fachliche Aufgaben auf.
2. Wählen Sie für jede Aufgabe das geeignete Modell, das notwendige Wissen und die passenden Werkzeuge aus.
3. Erstellen Sie einen Mitglied-Agent und beschränken Sie seine Berechtigungen sowie den Ausgabebereich.
4. Verwenden Sie Team-Einstellungen zur Leitung, Delegation und Zusammenfassung.
5. Für die Bestimmungsschritte wird Workflow verwendet, anstatt alles dem autonomen Schließen zu überlassen.
6. Etablieren Sie strukturierte Übergabeprozesse und Fallback-Strategien bei Fehlern.
7. Über mehrere Ausführungen wird die Stabilität der Zusammenarbeit sowie die Gesamtkosten bewertet.
8. Mit Trace kann ermittelt werden, in welchem Member oder Tool der Fehler auftritt.

Anleitung zur Bereitstellung von AgentOS

1. Wählen Sie die Datenbank, den Modelldienst und die Ziel-Cloud-Umgebung aus.
2. Registrieren Sie Produktive Agenten, Teams und Workflows in AgentOS.
3. Konfiguration von JWT, RBAC, Tenant- und Session-Isolation.
4. Verwenden Sie Schlüsselverwaltung für Datenbanken, Modelle und Tools.
5. Erstellen Sie einen Container und führen Sie vollständige API-Prüfungen in der Testumgebung durch.
6. Verbinden Sie mit der Control Plane und überprüfen Sie, dass keine unerwünschten Ausgaben von Trace auftreten.
7. Konfigurieren von Skalierung, Health Checks, Backups und Fehlerbehebung.
8. Nach dem Go-Live werden Verzögerungen, Fehler, Kosten sowie Sicherheitsvorfälle kontinuierlich überwacht.

Effektbewertung

Vorteile des Produkts

• Der Kern von SDK und AgentOS ist unter der Apache 2.0-Lizenz open source.
• Von Agenten, Teams bis hin zu Workflows: eine vollständige abstrakte Schicht entsteht.
• Unterstützung für mehrere Modelle, mehrere Modalitäten, Werkzeuge, Wissen und Erinnerung
• AgentOS kann schnell Produktionsendpunkte für FastAPI und SSE erstellen.
• Sitzungen, Erinnerungen, Wissen und Spuren werden in einer eigenen Datenbank gespeichert.
• Direkter Anschluss des Control-Plane-Browsers an den Runtime zur Verringerung der Datenübertragung
• Agno, Claude Agent SDK, LangGraph und DSPy können gemeinsam ausgeführt werden.
• Enthält RBAC, Anfragenisolation, Guardrail und die Möglichkeit zur manuellen Freigabe
• Die Pro-Preise sowie die Gebühren für Plätze und Verbindungen sind klar und transparent angegeben.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Offene Frameworks müssen die Kosten für Modelle, Datenbanken, Cloud und Wartung selbst tragen.
• Pro enthält nur eine Produktionsverbindung; für weitere Laufzeiten ist ein zusätzlicher Aufpreis erforderlich.
• Die sogenannte unbegrenzte Nutzung beinhaltet keine Kosten für Drittanbieter-Modelle und -Infrastruktur.
• Mehr-Agenten-Systeme sind schwieriger zu debuggen als ein einzelner Agent und können die Anzahl der Tokens erheblich erhöhen.
• Der externe Framework-Adapter unterstützt nicht alle nativen Agno-Funktionen.
• Die Sicherheitsfunktionen von AgentOS müssen richtig konfiguriert sein, um tatsächlich zu wirken.
• Wissen, Erinnerungen und Spuren können sensible Inhalte enthalten, die einer Regulierung bedürfen.
• Modelle und Tools können weiterhin Fehler verursachen, über ihre Befugnisse hinausgehen oder das Risiko von Prompt-Injection aufweisen.
• Der Rahmen wird schnell aktualisiert, Produktprojekte sollten feste und getestete Versionen haben.
• Die Standard-Telemetrie protokolliert die Nutzung durch den Modellanbieter und kann nach Konfiguration deaktiviert werden.

GitHub und Open Source

Der offizielle GitHub-Repo von Agno stellt das SDK, den Code zu AgentOS sowie Beispiele und Cookbooks zur Verfügung – und zwar unter der Apache License 2.0. Diese Lizenz erlaubt die Nutzung, Änderung und Verteilung, wobei die Lizenzbedingungen, Urheberrechte sowie notwendige Hinweise beibehalten werden müssen.

Selbstverwaltete Control-Planes, exklusiver Support sowie maßgeschneiderte Lösungen gehören zu den Unternehmensvorteilen im Enterprise-Angebot. Ein Open-Source-SDK bedeutet nicht, dass die Model-APIs, Cloud-Ressourcen oder alle Unternehmensdienste kostenlos sind.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

4,8 / 5. Agno eignet sich für Teams, die eine eigene Agentenplattform mit Python entwickeln möchten, Daten verarbeiten wollen und vom Entwicklungsstadium in die Produktion übergehen möchten. Es steht ein Open-Source-SDK sowie AgentOS zur Verfügung, außerdem werden mehrere Frameworks unterstützt. Die Unternehmen müssen jedoch weiterhin für die Sicherheitseinstellungen, die Kosten für die Modelle sowie die Wartung komplexer Systeme sorgen.

Häufige Fragen

Was macht Agno hauptsächlich?

Es hilft Entwicklern dabei, Agenten, Teams und Workflows zu erstellen, sowie Produktionsagentenplattformen über AgentOS zu betreiben, zu verwalten und zu überwachen.

Ist Agno kostenlos?

SDK und der lokale AgentOS können kostenlos und unter Open Source genutzt werden. Die Pro-Lösung für das Produktions-Control Plane kostet 150 US-Dollar pro Monat.

Ist Agno Open Source?

Open Source, das offizielle Hauptrepository verwendet derzeit die Apache License 2.0.

Was ist AgentOS?

Es besteht aus einem Runtime- und einem Control-Plane, verwendet eine einheitliche API zur Steuerung der Agenten und bietet Benutzeroberflächen für Überwachung, Debugging und Verwaltung.

Wird die Daten an Agno gesendet?

AgentOS-Sitzungen, Erinnerungen, Wissen sowie Spuren werden in der Benutzerdatenbank gespeichert. Die Control Plane ist gemäß der offiziellen Architektur direkt vom Browser mit dem Runtime verbunden; der Datenfluss der Modellanbieter muss jedoch noch separat bewertet werden.

Unterstützt Agno LangGraph?

Unterstützung: AgentOS kann LangGraph verpacken und ausführen, unterstützt außerdem das Claude Agent SDK sowie DSPy.

Wie viele Plätze hat Pro?

Pro umfasst 4 Plätze und eine Live-Verbindung; zusätzliche Plätze kosten 30 US-Dollar pro Monat.

Wie viel kostet die zusätzliche Herstellung einer Verbindung?

Der offizielle Preis beträgt 95 US-Dollar pro zusätzlicher Live-Verbindung pro Monat.

Kann Agno lokal eingesetzt werden?

Ja, AgentOS Runtime läuft in den eigenen Containern des Benutzers sowie in Cloud-Umgebungen. Eine selbst verwaltete Control Plane gehört zu den Enterprise-Funktionen.