【开源】Agno：构建、运行、管理 AI Agent 系统的全栈框架（附教程）-壹联网络

在 AI Agent 开发领域，框架的选择至关重要。今天推荐一个专注于”Agentic Software”的全栈框架——Agno。

项目介绍

Agno 是一个用于构建、运行和管理 AI Agent 系统的框架。它由 Agno AI 开发，GitHub 获得了超过 39,000 颗星，是一个快速崛起的新兴框架。Agno 的核心理念是：让开发者不仅能构建单个 AI Agent，还能构建多 Agent 协作的团队（Teams）和工作流（Workflows），并将其作为生产级服务运行。

Agno 不仅仅是另一个 Agent 框架，它提出了一种新的软件范式——Agentic Software。与传统软件不同，Agentic Software 能够流式输出推理过程、工具调用和结果，实现真正的实时交互。

特色功能

多层次架构：提供 Framework（构建层）、Runtime（运行层）、Control Plane（控制层）三层架构
100+ 工具集成：内置 MCP 工具支持，可连接各种外部服务
记忆与知识管理：内置记忆（Memory）和知识库（Knowledge）管理
Guardrails 安全护栏：内置安全检查机制，防止 Agent 输出危险内容
流式响应：支持实时流式输出，适合交互式应用
追踪与监控：内置分布式追踪（Tracing），可接入 AgentOS 控制面板
多语言模型支持：支持 Anthropic Claude、OpenAI GPT、DeepSeek 等主流模型

安装步骤

# 使用 uv 安装（推荐）
uvx --python 3.12 --with "agno[os]" --with anthropic --with mcp fastapi dev agno_assist.py

# 或使用 pip 安装
pip install agno

# 完整安装（含所有依赖）
pip install "agno[all]"

# 安装特定提供商
pip install "agno[openai]"
pip install "agno[anthropic]"

使用方法

Agno 的核心概念是 Agent（Agent）、Team（团队）和 Workflow（工作流）。下面是一个基本示例：

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

# 创建 Agent
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()

# 运行服务
# export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
# fastapi dev agno_assist.py