Agno

Agno是什麼

Agno是一套用於建構、運行及管理AI Agent平台的Python框架，其核心代碼採用Apache 2.0許可證以開源方式發布。它不僅提供單一Agent的抽象概念，還涵蓋多Agent團隊、確定性工作流程、知識、記憶、工具、評估以及實際運作等功能。

Agno目前將平台分為三層：SDK負責建構，AgentOS Runtime負責運行，Control Plane則負責管理與調試。團隊可以將運行時環境、會話資料、記憶體、知識以及追蹤資訊部署在自己的基礎設施和資料庫中。

核心功能

• 使用Python快速創建帶工具和指令的Agent
• 組織多個專業Agent協作形成Team
• 用Workflow編排確定性、多步驟和有狀態流程
• 連接多家閉源與開放模型供應商
• 處理文本、圖像、音頻和影片等多模態輸入輸出
• 為Agent添加知識庫、RAG、記憶和會話儲存
• 使用結構化輸出返回類型明確的數據
• 透過AgentOS自動生成生產API與流式端點
• 在Control Plane檢查會話、指標、知識和Trace
• 配置Guardrails、人工審批、RBAC和請求隔離
• 相容Claude Agent SDK、LangGraph和DSPy Agent

平台三層架構

Agno Agent

Agent是一種以無狀態模型為基礎所建立的、具有狀態的控制循環。該模型會根據指令進行推理，並調用相關工具，直到完成任務或達到停止條件為止。開發者可以根據需求，加入知識、儲存功能、記憶功能、人為干預機制以及各種規範限制。

• 定義角色、目標、指令和預期輸出
• 選擇模型及其溫度、上下文和呼叫參數
• 註冊工具並控制Agent可以執行的動作
• 保存會話歷史和運行狀態
• 檢索專業知識並把相關內容加入上下文
• 記住經過選擇的用戶資訊和歷史摘要
• 返回文本、流式事件或結構化對象
• 檢查工具調用、錯誤和完整Trace

多Agent Team

團隊允許多個代理人在同一系統中分工協作，可由團隊領導者協調成員來完成任務。這種團隊結構適合將搜尋、分析、撰寫、驗證和執行等任務分開處理，如此一來，每個代理人就不必承擔所有的責任。

• 為每個成員設定專門模型、知識和工具
• 由領導Agent選擇或協調合適成員
• 共享經過設計的上下文和任務結果
• 並行或按順序完成不同子任務
• 對成員輸出進行匯總、比較和複核
• 記錄委派、工具使用和最終答案
• 為高風險成員能力添加人工批准

Agentic Workflows

工作流程透過明確的步驟來安排 Agent、團隊、函數以及業務邏輯，適用於那些需要追蹤狀態、進行重試，或是需要可預測執行順序的任務。它與完全自主的 Agent 相互補充，能夠將動態推理限制在真正需要做出判斷的位置上。

• 定義步驟、條件、分支和輸入輸出
• 混合普通函數、Agent和Team
• 保存工作流狀態並支援長任務恢復
• 對失敗步驟設置重試和備用路徑
• 為外部寫入和敏感動作設定審批
• 使用結構化數據連接下游步驟
• 對每個階段建立獨立Trace和指標

模型支援

Agno不绑定單一模型供應商，可以連接多家商業API、開放權重模型和本地推理服務。模型實際能力、費用、數據政策及可用地區由對應供應商決定。

• 根據任務在速度、成本和品質之間選擇模型
• 為不同Agent配置不同模型供應商
• 使用推理模型或Reasoning Tools處理複雜任務
• 透過本地模型降低敏感數據外發
• 使用結構化輸出或JSON模式約束結果
• 為模型切換建立同一評測資料集
• 檢查供應商故障、限額和版本變化

多模態能力

Agno Agent可以接收文字、圖像、音頻和影片，並根據模型的能力產生不同形式的輸出。多模態支援取決於具體的模型和工具，不能僅憑框架介面就假定所有的組合都可用。

• 理解圖片、圖表、掃描件和界面截圖
• 處理音頻轉錄、語音輸入和音頻輸出
• 分析影片或相關媒體內容
• 將視覺資訊與文本知識共同檢索
• 生成圖像或其他受支持媒體
• 保留原始文件、模型結果和人工驗證記錄

工具生態

Agno提供了大量預先建構好的工具，同時也讓開發者能夠將Python函式、第三方API或MCP Server轉換成Agent功能。這些工具應具有清晰的結構、最小的權限要求，以及可驗證的運作結果。

• 調用搜尋、金融、資料庫和業務API
• 執行獲授權的Python函數與內部服務
• 透過MCP連接標準化外部工具
• 限制工具名稱、參數、網路和權限範圍
• 在調用前後運行輸入輸出Guardrail
• 對寫入、刪除、付款和發送保留人工確認
• 記錄工具耗時、錯誤和實際業務影響

知識庫與Agentic RAG

Agno可連接多種向量資料庫、嵌入模型和內容來源，為Agent提供運行時檢索功能。Agentic RAG讓Agent能決定何時進行搜尋、使用哪些知識，以及是否需要繼續補充查詢。

• 從文件、網頁、資料庫和自訂來源讀取知識
• 將內容切分、嵌入並寫入向量資料庫
• 支援20多種向量資料庫連接方式
• 根據問題檢索並返回相關片段
• 讓Agent在資訊不足時繼續查詢
• 保留來源元數據用於回答核驗
• 對知識更新、刪除和訪問權限實施治理

記憶、會話與儲存

Agno能區分當前會話歷史、長期記憶、知識以及應用狀態，並提供多種資料庫驅動方式。生產系統應明確規定哪些內容可以被記住、應保存多久，以及使用者如何查看和刪除這些資料。

推理能力

Agno將推理視為一種框架能力，可支援原生推理模型、Reasoning Tools以及自訂的推理方式。推理有助於改善複雜任務的拆分，但同時也會增加延遲、Token成本以及不確定性。

• 在複雜問題中顯式規劃中間步驟
• 使用專業工具驗證計算與事實
• 讓Team成員分別分析不同角度
• 對結論進行反思或二次檢查
• 限制最大步數與總運行時間
• 不向最終用戶暴露私密系統推理內容

結構化輸出

代理人可以使用類型模型或JSON模式來回傳結構明確的資料，這樣便於API、工作流程及資料庫的使用。雖然結構語法正確，但並不代表其業務價值也是正確的，因此仍需對資料字段進行驗證與規則檢查。

• 使用Python類型定義預期字段和層級
• 讓模型按固定Schema生成對象
• 對枚舉、日期、金額和標識進行驗證
• 為缺失或低置信度字段保留狀態
• 拒絕未經驗證的數據直接觸發高風險動作
• 記錄原始回應與解析錯誤用於調試

AgentOS Runtime

AgentOS Runtime是一種用於運行Agent、Team和Workflow的FastAPI服務，它能自動提供50多個用戶端點，並支援SSE流式事件傳輸。該服務可在用戶自己的容器或雲端環境中運作，其API也可直接為最終產品提供功能。

• 註冊一個或多個Agent、Team和Workflow
• 透過統一API啟動運行及獲取歷史記錄
• 以SSE輸出Token、工具調用和狀態事件
• 連接企業資料庫保存會話與Trace
• 添加應用中間件、認證和業務路由
• 使用容器部署到任意支援環境
• 將同一Runtime連接到Control Plane

Control Plane

控制平面是用於管理及調試AgentOS的視覺化介面，可用於檢查會話、指標、知識、記憶、追蹤資料以及評估結果。瀏覽器會直接連接到使用者的Runtime，而Agno則不會代理對話或運行相關數據。

• 查看實時和歷史Agent運行
• 檢查模型輸出、工具調用和延遲
• 管理知識內容和長期記憶
• 與Agent、Team及Workflow交互測試
• 運行系統評測並比較配置變化
• 為開發、運營和治理人員分配權限
• 連接本地或生產AgentOS環境

數據所有權與隱私

AgentOS會將會話、記憶、知識及Trace儲存在企業自身的資料庫中，而Runtime則在企業的雲端環境中運作。根據官方說明，Control Plane瀏覽器會直接連接到Runtime，而Agno則僅負責儲存運行端點的資訊，不會轉發任何業務數據。

• 選擇符合地區和行業要求的資料庫
• 在企業網絡中部署AgentOS Runtime
• 避免將Trace發送到不必要的第三方平台
• 自行設定加密、備份和資料保留策略
• 限制Control Plane能夠訪問的Runtime端點
• 仍需單獨評估所選模型供應商的資料流
• 關閉非必要遙測並核查實際網路出口

安全與治理

AgentOS提供JWT RBAC、分層Scope、請求隔離、Guardrails、人為介入機制以及審批流程。此框架本身無法自動構建出合規系統，企業仍需正確配置身份、權限、資料及操作範圍。

• 使用JWT驗證用戶、應用和服務身份
• 按租戶、用戶、Agent和資源設定層級Scope
• 防止不同請求、會話和用戶之間狀態串擾
• 在輸入、輸出和工具調用處配置Guardrails
• 對敏感操作引入人工審批流程
• 記錄權限判斷、Agent決策和人工修改
• 為提示注入、越權和資料洩漏建立測試集

多框架支援

AgentOS能夠在相同的運行時環境、API及UI中，同時運行原生的Agno Agent，以及由Claude Agent SDK、LangGraph和DSPy所構建的Agent。適配器則負責統一路由、流式輸出以及會話的持久化儲存。

外部框架Agent可以使用統一端點、SSE、會話儲存和工具可見性，但Agno專屬的委派、知識、依賴、Hook、Skills與Learning不會自動加入。

渠道與協議

• 透過Slack、Telegram、WhatsApp和Discord提供Agent
• 使用AG-UI連接支援的前端互動協議
• 透過A2A與其他相容Agent系統協作
• 使用MCP連接工具和文件服務
• 把AgentOS API嵌入Web或行動產品
• 為每個渠道配置身份映射和會話隔離
• 驗證渠道消息長度、附件和重試規則

調度與後台任務

Agno支援基於Cron的計劃任務與後台作業，無需另外建立完整的調度基礎設施，即可運行週期性的Agent流程。在生產環境中，仍需處理重複處理、併發、重試以及故障恢復等問題。

• 定時生成研究、報告和數據摘要
• 週期性更新知識庫和索引
• 在後台處理長文件和批次任務
• 限制同一計劃任務的併發運行
• 使用業務主鍵避免重複執行
• 監控超時、失敗和積壓隊列

適用場景

• 產品內聊天助手和上下文Copilot
• 多Agent研究、分析、寫作與審核
• 文件提取、分類和結構化處理
• 文本、圖像、音頻和視頻數據標註
• 企業知識助手和Agentic RAG
• 具有人工審批的業務自動化
• 定時報告、監控和後台Agent任務
• 統一託管Agno、LangGraph、DSPy和Claude Agent
• 需要私有數據、Trace和自有資料庫的Agent平台

適合哪些用戶

• 使用Python構建AI產品的開發團隊
• 需要開源多Agent框架的研究人員
• 希望擁有Agent運行數據和Trace的企業
• 要從原型升級到生產API的平台工程團隊
• 同時維護多個Agent框架的組織
• 需要Control Plane統一監控和治理的團隊
• 能夠自行部署容器、資料庫和安全邊界的企業

Agno價格

Agno提供Free、Pro和Enterprise三種方案。SDK與本地AgentOS可免費開源使用，Pro是為需要連接生產環境中的AgentOS的團隊所設計，而Enterprise版本則提供更多支援、客製化功能以及自托管式Control Plane。

Pro附加費用

Pro所稱的Unlimited主要用於控制平面的監控、資料保留、知識管理、記憶功能以及即時通訊，這並不意味著第三方模型、向量資料庫或雲端基礎設施可以免費使用。總體成本還需包含模型Token、資料庫、網路以及運維方面的費用。

快速開始教學

1. 準備Python環境並安裝Agno SDK。
2. 創建一個模型和指令明確的基礎Agent。
3. 添加只讀工具並測試正常與異常輸入。
4. 接入資料庫保存Session和Trace。
5. 按需要加入Knowledge、Memory和結構化輸出。
6. 使用AgentOS註冊Agent並生成FastAPI服務。
7. 連接本地Control Plane檢查運行和工具調用。
8. 完成評測、安全與負載測試後再部署生產。

構建多Agent系統教學

1. 將業務目標拆成職責清晰的專業任務。
2. 為每項任務選擇合適模型、知識和工具。
3. 創建成員Agent並限制其權限和輸出範圍。
4. 使用Team配置領導、委派和匯總方式。
5. 對確定步驟使用Workflow而非全部交給自主推理。
6. 建立結構化交接和失敗回退路徑。
7. 用多次運行評測協作穩定性和總成本。
8. 透過Trace定位錯誤發生在哪個成員或工具。

部署AgentOS教學

1. 選擇資料庫、模型服務和目標雲環境。
2. 在AgentOS中註冊生產Agent、Team和Workflow。
3. 配置JWT、RBAC、租戶和Session隔離。
4. 對資料庫、模型與工具憑證使用金鑰管理。
5. 構建容器並在測試環境運行完整API檢查。
6. 連接Control Plane並驗證Trace不發生非預期外發。
7. 配置擴縮容、健康檢查、備份和故障恢復。
8. 上線後持續監控延遲、錯誤、成本和安全事件。

效果評估

產品優勢

• SDK和AgentOS核心採用Apache 2.0許可證開源
• 從Agent、Team到Workflow形成完整抽象層
• 支援多模型、多模態、工具、知識和記憶
• AgentOS可快速生成生產FastAPI與SSE端點
• 會話、記憶、知識和Trace保存在自有資料庫
• Control Plane瀏覽器直連Runtime減少資料中轉
• 可統一運行Agno、Claude Agent SDK、LangGraph和DSPy
• 包含RBAC、請求隔離、Guardrail和人工審批能力
• Pro價格與席位、連接附加費公開清晰

使用限制與注意事項

• 開源框架需要自行承擔模型、資料庫、雲和運維成本
• Pro僅包含1個生產連接，更多Runtime需額外付款
• 所謂無限使用不包含第三方模型與基礎設施費用
• 多Agent系統比單Agent更難調試並可能顯著增加Token
• 外部框架適配器不支援全部Agno原生能力
• AgentOS安全能力必須正確配置才會實際生效
• 知識、記憶和Trace可能保存敏感內容，需要治理
• 模型和工具仍可能產生錯誤、越權或提示注入風險
• 框架更新較快，生產項目應固定並測試版本
• 預設情況下，遙測會記錄模型供應商的使用狀況，可依設定關閉

GitHub與開源情況

Agno的官方GitHub倉庫中公開了SDK、AgentOS相關的代碼、範例以及說明文件，且這些資料都是以Apache License 2.0授權的方式提供。根據此授權條款，人們可以自由使用、修改和散布這些資料，但必須保留授權條款、版權聲明以及必要的注意事項。

企業自託管Control Plane、專屬支援及訂製方案屬於Enterprise商業權益。開源SDK並不意味著模型API、雲端資源或所有企業服務都是免費的。

基本資訊

推薦指數

4.8 / 5。Agno適合那些希望使用Python來建構自己的Agent平台、掌握數據運作方式，並將開發成果轉化為實際產品的團隊。其開源的SDK、AgentOS以及多種框架，都能夠滿足相關需求；不過，企業仍需負責安全設定、模型成本以及複雜系統的維運工作。

常見問題

Agno主要做什麼？

它幫助開發者構建Agent、Team和Workflow，並透過AgentOS運行、管理及監控生產Agent平台。

Agno免費嗎？

SDK和本地AgentOS可免費開源使用，生產Control Plane的Pro方案每月150美元。

Agno是開源的嗎？

開源，官方核心倉庫目前採用Apache License 2.0。

AgentOS是什麼？

它由生產Runtime和Control Plane組成，用統一API運行Agent並提供監控、調試和治理界面。

數據會發送給Agno嗎？

AgentOS的會話、記憶、知識及追蹤資料都儲存在使用者資料庫中，而Control Plane則依照官方架構，直接從瀏覽器連接到Runtime；至於模型供應商的資料流，則仍需另行評估。

Agno支援LangGraph嗎？

支持，AgentOS可包裝並運行LangGraph，同時也支持Claude Agent SDK和DSPy。

Pro包含幾個席位？

Pro包含4個席位和1個Live Connection，額外席位每月30美元。

額外生產連接多少錢？

公開價格為每個額外Live Connection每月95美元。

Agno能本地部署嗎？

可以，AgentOS Runtime運行在用戶自己的容器和雲環境中；自託管Control Plane則屬於Enterprise級的功能。