Agno – 一个简洁的多模态智能体开发框架

Agno指的是什么

Agno是一款用于创建智能代理的轻量化框架。它能够处理多种类型的数据（包括文本、图像、音频及视频）并促进多个代理之间的协作，相较于LangGraph，其构建速度提升了5000倍，并且兼容所有模型与服务提供商，避免了供应商锁定的问题。该框架配备了内存管理和知识库支持功能，可以将用户的对话记录和代理的状态信息保存至数据库中，并通过向量数据库实现动态的小样本学习能力。此外，Agno还提供了结构化输出及实时监控的功能，让用户能够随时追踪代理的会话内容及其性能表现。

Agno的核心特性

• 快速建立代理服务构建代理的效率是传统架构例如 LangGraph 的 5000 倍。
• 与模型无关特性：能够兼容各类模型与服务供应商，让用户依据个人需求挑选合适的模型，免除供应商绑定的担忧。
• 多种媒体格式兼容支持内置对包括文本、图片、声音及影像在内的多种数据类型提供直接支持。
• 多个代理商协同工作能够把任务分派给多位专长各异的代理，以促进高效的工作划分与协同合作。
• 存储器管理把用户的对话记录及代理情况保存到数据库里，以保障信息的长期存储与安全防护。
• 提供知识库服务通过运用向量数据库来优化检索增强生成(RAG)及动态少量样例学习的过程，可以显著提高代理在知识查找方面的效能。
• 有序展示该服务兼容结构化数据的回应形式，便于与其它系统实现无缝对接。
• 即时监测在 agno.com 上实时监控代理会话与表现，以便于管理及优化操作。

Agno的运作机制

• 完全使用 Python 编码实现Agno 使用 Python 语言开发，旨在简化图形结构和链条式的函数调用等复杂设计，使程序更为清晰简明，并帮助开发者迅速掌握其使用方法。
• 独立式结构采用独立设计，兼容各种模型、供应商及数据类型。
• 整合矢量数据库系统该功能可与向量数据库兼容，利用其快速查找优势来提升搜索增強生成(RAG)及动态少量样例学习的效果。
• 多个代理协同工作模式根据任务的划分与职责的界定，把复杂的项目拆解成若干个小任务，并交由各具专长的代理人单独执行。

Agno项目的所在位置URLException<tool_call><|im_start|>UrlParserError

• 官方网站ของโครงการ：访问网站 https://www.agno.com/ 获取更多信息。
• Git代码库：可在GitHub上找到agno-agi团队的agno项目页面，网址为https://github.com/agno-agi/agno

Agno的使用场合

• 智能化客户服务中心迅速回复客户的询问，提供文字及声音互动，并通过多个代理协同工作来解决各种问题。
• 内容推介通过解析用户的行动与喜好，并融合多种类型的数据来向用户提供定制化的内容建议。
• 智慧教学向学生供给定制化的学习提议与指导，并兼容多种类型的教学材料。
• 医疗服务支持解析病历资料、医学图像及语音叙述，协助医师做出准确判断，并给出系统化的建议方案。
• 办公室助理通过语音或文本交流来调度计划、组织会议和应对电子邮件等方式，以提升工作效率。