- https://github.com/agno-agi/agno

- https://docs.agno.com/

## Agno：轻量级多模态智能体框架，打造极速 AI 代理

在 AI 时代，智能体（Agents）正在改变人机交互方式。然而，传统的 AI 代理构建方式往往复杂、受限、性能低，难以满足现代应用的需求。Agno 作为一款轻量级、多模态、高性能的智能体开发框架，让你可以快速创建可扩展、跨模态、无限制的 AI 代理，赋能各种应用场景。

🔹 为什么选择 Agno？

✅ 极致简单 —— 无需复杂的图结构、链式调用或繁琐配置，纯 Python 代码即可构建智能体。

✅ 超高速执行 —— 相比 LangGraph，Agno 的智能体创建速度快 6000 倍，同时内存占用减少 50 倍。

✅ 完全无锁定 —— 支持任何模型、任何提供商、任何模态，避免供应商绑定，适应未来 AI 生态。

✅ 原生多模态支持 —— 轻松处理文本、图片、音频、视频等多种数据格式，实现更丰富的 AI 交互。

✅ 智能体团队协作 —— 让多个智能体协同工作，各司其职，提高任务处理效率。

✅ 内存管理 & 知识存储 —— 支持用户会话存储、智能体状态管理，结合 RAG（检索增强生成）提升智能体记忆力。

✅ 结构化输出 —— 让智能体能够以JSON、表格、代码块等格式响应，便于进一步处理。

✅ 实时监控 —— 在 agno.com 上追踪智能体会话、分析性能表现，优化 AI 代理的执行效率。

🚀 关键功能亮点

1️⃣ 极速 AI 代理：更快、更轻量、更高效

Agno 设计的核心理念是极致性能。相比 LangGraph，Agno 的智能体：

⏩ 创建速度快 6000 倍 —— 单个代理的初始化时间小于 5μs，极大提升并发能力。

📉 内存占用减少 50 倍 —— 单个代理仅占用 0.01MiB，大幅降低计算成本。

2️⃣ 多模态智能体：处理文本、图片、音频、视频

Agno 原生支持多种数据类型，使智能体能够跨模态处理信息：

📝 文本 —— 传统的 NLP 任务，如对话、写作、信息抽取等。

🖼 图片 —— 结合视觉模型，处理图像识别、OCR、生成式视觉任务。

🎵 音频 —— 进行语音识别、音频分析，甚至语音合成。

📹 视频 —— 结合 AI 模型进行视频内容分析、字幕生成、事件检测等。

3️⃣ 组件化智能体：自由组合不同能力

Agno 支持模块化设计，智能体可以灵活集成不同工具，实现更强大的能力：

🔎 联网搜索 —— 结合 DuckDuckGo API 让智能体实时查询最新信息。

📊 金融数据分析 —— 通过 Yahoo Finance API 获取市场数据、股票分析、投资建议。

📚 知识库存储 —— 使用 向量数据库（LanceDB） 让智能体拥有长期记忆，进行智能 RAG。

4️⃣ 智能体团队：分工协作，高效解决复杂任务

🔹 在复杂任务中，单个智能体可能难以高效执行。Agno 允许多个智能体协同工作，例如：

📢 新闻智能体 负责收集和整理实时新闻。

💰 金融智能体 负责分析市场数据、提供投资建议。

🤝 团队智能体 负责协调多个代理，综合不同来源的信息，提高决策能力。

5️⃣ 灵活部署：云端 & 本地均可运行

🚀 本地运行 —— 适用于企业私有部署，保障数据安全。

☁️ 云端 API —— 结合 OpenAI、Google Gemini、Azure AI 等平台，实现远程调用。

🔗 API & Webhooks —— 可嵌入到CRM、ERP、搜索引擎、自动化流程等业务系统中。

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PhiData相比Agno具有以下优势：

更成熟: PhiData是一个更为成熟的库，具有更长的开发历史和更大的用户社区。

更多文档: PhiData的文档相对较多，包括详细的用户指南、API文档和教程。

更广泛的功能: PhiData支持更多的数据分析和科学计算功能，包括机器学习和深度学习。

然而，Agno也具有自己的优势，例如：

更简单的接口: Agno的接口相对更简单、更易用，适合初学者。

更轻量级: Agno是一个更轻量级的库，占用系统资源较少。

最终，选择Agno还是PhiData取决于您的具体需求和偏好。如果您需要一个更成熟、功能更丰富的库，PhiData可能是一个更好的选择。如果您需要一个更简单、更轻量级的库，Agno可能是一个更好的选择。