Agno 架构介绍：高性 Multi-agent 系统框架深度解析

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1945395802844410466

目录

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引言

一、架构概览

1.1 核心设计理念

1.2 五层智能体系统架构

二、核心组件架构

2.1 Agent 核心实现

2.2 Model 抽象层

2.3 Memory 系统架构

2.4 Team 多智能体协作

2.5 Reasoning 推理系统

三、核心技术原理

3.1 性能优化技术

3.1.1 懒加载与缓存

3.1.2 最小化依赖

3.1.3 异步优先设计

3.2 工具调用机制

3.2.1 自动函数转换

3.2.2 工具钩子系统

3.3 事件驱动架构

3.4 消息处理流程

四、与主流框架对比

4.1 性能对比

4.2 架构特性对比

4.2.1 Agno vs LangGraph

4.2.2 Agno vs CrewAI

4.2.3 Agno vs AutoGen

4.3 独特优势总结

五、实战最佳实践

5.1 基础智能体创建

创建推理智能体

5.2 多智能体团队协作

5.3 记忆系统集成

5.4 知识库 RAG 集成

六、架构演进与未来展望

6.1 当前架构优势

6.2 潜在改进方向

6.3 技术趋势应对

七、总结

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引言

在大语言模型（LLM）驱动的智能体开发领域，Agno 是一个新兴的全栈框架，专注于构建具有记忆、知识和推理能力的多智能体系统（Multi-Agent Systems）。本文将深入解析 Agno 的架构设计、核心技术原理，并与主流框架进行对比分析。

一、架构概览

1.1 核心设计理念

Agno 的架构设计围绕以下核心理念展开：

• 极致性能优化：~3μs 的智能体实例化时间，~6.5KiB 的内存占用
• 模型无关性：统一接口支持 23+ 模型提供商
• 推理优先：将推理能力作为一等公民，内置多种推理方法
• 原生多模态：支持文本、图像、音频、视频的输入输出
• 生产就绪：内置 FastAPI 路由，从开发到生产部署的无缝衔接

1.2 五层智能体系统架构

Agno 提出了一个渐进式的五层智能体系统架构：

Level 1: Agents with tools and instructions（工具和指令）
Level 2: Agents with knowledge and storage（知识和存储）  
Level 3: Agents with memory and reasoning（记忆和推理）
Level 4: Agent Teams that can reason and collaborate（团队协作）
Level 5: Agentic Workflows with state and determinism（工作流状态管理）

二、核心组件架构

2.1 Agent 核心实现

@dataclass(init=False)
class Agent:# 模型配置model: Optional[Model] = Nonename: Optional[str] = Noneagent_id: Optional[str] = None# 会话管理session_id: Optional[str] = Nonesession_state: Optional[Dict[str, Any]] = Nonecache_session: bool = True# 记忆系统memory: Optional[Union[AgentMemory, Memory]] = Noneenable_agentic_memory: bool = Falseenable_user_memories: bool = Falseenable_session_summaries: bool = False# 知识库knowledge: Optional[AgentKnowledge] = Noneadd_references: bool = Falseenable_agentic_knowledge_filters: Optional[bool] = False# 工具系统tools: Optional[List[Union[Toolkit, Callable, Function, Dict]]] = Nonetool_call_limit: Optional[int] = Nonetool_choice: Optional[Union[str, Dict[str, Any]]] = None# 推理系统reasoning: bool = Falsereasoning_model: Optional[Model] = Nonereasoning_min_steps: int = 1reasoning_max_steps: int = 10

Agent 类是 Agno 的核心，采用 dataclass 实现，包含了：

• 身份管理：agent_id、name 等基础标识
• 会话状态：支持跨运行的状态持久化
• 记忆系统：短期记忆和长期记忆的统一管理
• 知识检索：RAG（检索增强生成）的原生支持
• 工具调用：灵活的工具集成机制
• 推理能力：内置的链式推理支持

2.2 Model 抽象层

@dataclass
class Model(ABC):id: strname: Optional[str] = Noneprovider: Optional[str] = None# 结构化输出支持supports_native_structured_outputs: bool = Falsesupports_json_schema_outputs: bool = False# 抽象方法@abstractmethoddef invoke(self, *args, **kwargs) -> Any:pass@abstractmethodasync def ainvoke(self, *args, **kwargs) -> Any:pass@abstractmethoddef invoke_stream(self, *args, **kwargs) -> Iterator[Any]:pass@abstractmethodasync def ainvoke_stream(self, *args, **kwargs) -> AsyncGenerator[Any, None]:pass

Model 抽象层的设计特点：

• 统一接口：所有模型提供商都实现相同的接口
• 同步/异步双支持：适应不同的运行环境需求
• 流式输出：原生支持流式响应
• 结构化输出：智能判断模型能力，自动选择最优方案

2.3 Memory 系统架构

@dataclass
class Memory:# 模型配置model: Optional[Model] = None# 用户记忆管理memories: Optional[Dict[str, Dict[str, UserMemory]]] = Nonememory_manager: Optional[MemoryManager] = None# 会话摘要管理summaries: Optional[Dict[str, Dict[str, SessionSummary]]] = Nonesummary_manager: Optional[SessionSummarizer] = None# 数据库层db: Optional[MemoryDb] = None# 运行历史runs: Optional[Dict[str, List[Union[RunResponse, TeamRunResponse]]]] = None

Memory 系统的核心特性：

• 分层存储：用户级、会话级、运行级的记忆分层
• 自动摘要：会话结束时自动生成摘要
• 向量检索：支持语义相似度检索
• 持久化存储：通过数据库接口实现持久化

2.4 Team 多智能体协作

@dataclass(init=False)
class Team:members: List[Union[Agent, "Team"]]mode: Literal["route", "coordinate", "collaborate"] = "coordinate"model: Optional[Model] = None# 团队配置name: Optional[str] = Noneteam_id: Optional[str] = Nonerole: Optional[str] = None# 共享状态team_session_state: Optional[Dict[str, Any]] = Noneworkflow_session_state: Optional[Dict[str, Any]] = None

Team 的三种协作模式：

• route：路由模式，根据任务分配给特定成员
• coordinate：协调模式，领导者分配任务给成员
• collaborate：协作模式，成员之间直接交互

2.5 Reasoning 推理系统

class ReasoningTools(Toolkit):def think(self, agent: Union[Agent, Team], title: str, thought: str, action: Optional[str] = None, confidence: float = 0.8) -> str:"""链式思考工具：分解复杂问题为逻辑步骤"""def analyze(self,agent: Union[Agent, Team],title: str,result: str,analysis: str,next_action: str = "continue",confidence: float = 0.8,) -> str:"""分析工具：评估结果并决定下一步行动"""

推理系统的特点：

• 步骤跟踪：每个推理步骤都被记录和跟踪
• 置信度评分：为每个推理步骤分配置信度
• 动作决策：根据分析结果决定继续、验证或完成

三、核心技术原理

3.1 性能优化技术

3.1.1 懒加载与缓存

# 会话缓存机制
if cache_session:# 使用内存缓存避免重复数据库查询cached_session = session_cache.get(session_id)if cached_session:return cached_session

3.1.2 最小化依赖

• 核心依赖仅包含必要的库（pydantic、httpx 等）
• 可选依赖按需安装
• 避免重量级框架依赖

3.1.3 异步优先设计

async def ainvoke_stream(self, *args, **kwargs) -> AsyncGenerator[Any, None]:# 异步流式处理，最大化并发性能async for chunk in self._stream_generator():yield chunk

3.2 工具调用机制

3.2.1 自动函数转换

def get_weather(city: Literal["nyc", "sf"]):"""获取天气信息"""if city == "nyc":return "纽约多云"elif city == "sf":return "旧金山晴朗"# 自动转换为 Function 对象
agent = Agent(tools=[get_weather])

3.2.2 工具钩子系统

class Function(BaseModel):pre_hook: Optional[Callable] = None   # 执行前钩子post_hook: Optional[Callable] = None  # 执行后钩子tool_hooks: Optional[List[Callable]] = None  # 中间件钩子

3.3 事件驱动架构

# 事件类型定义
class RunResponseEvent:passclass ToolCallStartedEvent(RunResponseEvent):tool_name: strarguments: Dict[str, Any]class ToolCallCompletedEvent(RunResponseEvent):tool_name: strresult: Any

事件驱动的优势：

• 解耦组件：组件之间通过事件通信
• 可观测性：完整的执行过程追踪
• 扩展性：易于添加新的事件处理器

3.4 消息处理流程

def _add_usage_metrics_to_assistant_message(assistant_message: Message, response_usage: Any):"""为助手消息添加使用指标"""if isinstance(response_usage, dict):assistant_message.metrics.input_tokens = response_usage.get("input_tokens", 0)assistant_message.metrics.output_tokens = response_usage.get("output_tokens", 0)assistant_message.metrics.total_tokens = (assistant_message.metrics.input_tokens + assistant_message.metrics.output_tokens)

四、与主流框架对比

4.1 性能对比

框架	实例化时间	内存占用	特点
Agno	~3μs	~6.5KiB	极致性能优化
LangGraph	~1500μs	~500KiB	功能丰富但较重
CrewAI	~800μs	~200KiB	中等性能
AutoGen	~1200μs	~300KiB	微软生态集成

4.2 架构特性对比

4.2.1 Agno vs LangGraph

LangGraph 特点：

• 基于图的执行流程
• 强大的状态管理
• LangChain 生态集成
• 学习曲线较陡

Agno 优势：

• 更简洁的 API 设计
• 性能优势明显（500倍速度提升）
• 推理能力内置
• 更低的资源消耗

# LangGraph 示例
from langgraph.graph import Graph
from langchain.agents import Agent as LCAgentgraph = Graph()
graph.add_node("agent", LCAgent(...))
graph.add_edge("start", "agent")
graph.compile()# Agno 示例
from agno.agent import Agentagent = Agent(model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),tools=[...],reasoning=True
)
agent.print_response("你的问题")

4.2.2 Agno vs CrewAI

CrewAI 特点：

• 角色扮演导向
• 任务分配机制
• 层级组织结构
• 适合模拟人类团队

Agno 优势：

• 更灵活的协作模式
• 原生多模态支持
• 更强的推理能力
• 生产部署更简单

# CrewAI 示例
from crewai import Agent as CrewAgent, Task, Crewagent1 = CrewAgent(role="研究员", goal="搜索信息")
agent2 = CrewAgent(role="分析师", goal="分析数据")
crew = Crew(agents=[agent1, agent2], tasks=[...])# Agno 示例
from agno.team import Teamteam = Team(members=[web_agent, finance_agent],mode="coordinate",model=OpenAIChat(id="gpt-4o")
)

4.2.3 Agno vs AutoGen

AutoGen 特点：

• 会话式交互
• 代码执行能力
• 人机协作设计
• 微软技术栈集成

Agno 优势：

• 更轻量级
• 更好的性能
• 统一的记忆系统
• 更多模型支持

4.3 独特优势总结

1. 性能领先：Agno 在实例化速度和内存占用上大幅领先其他框架
2. 推理优先：将推理作为核心能力，而非后期添加的功能
3. 生产就绪：

## 内置 FastAPI 路由from agno.api import AgentAPI
api = AgentAPI(agent=agent)    # 0 到生产部署

4. 模型无关：统一接口支持所有主流模型提供商

5. 原生多模态：不需要额外配置即可处理多种媒体类型

五、实战最佳实践

5.1 基础智能体创建

from agno.agent 
import Agent from agno.models.anthropic import Claude

创建推理智能体

agent = Agent(model=Claude(id="claude-sonnet-4-20250514"),instructions="你是一个专业的数据分析师",markdown=True,reasoning=True  # 启用推理)

5.2 多智能体团队协作

from agno.team import Team
from agno.tools.reasoning import ReasoningTools# 创建专业团队
research_team = Team(members=[web_search_agent,data_analysis_agent,report_writer_agent],mode="coordinate",  # 协调模式instructions="完成综合市场研究报告",enable_agentic_context=True  # 启用上下文共享
)

5.3 记忆系统集成

from agno.memory.v2.memory import Memoryagent = Agent(model=model,memory=Memory(model=model),enable_user_memories=True,      # 用户记忆enable_session_summaries=True,  # 会话摘要add_memory_references=True      # 记忆引用
)

5.4 知识库 RAG 集成

from agno.knowledge.agent import AgentKnowledgeagent = Agent(model=model,knowledge=AgentKnowledge(vector_db=...),add_references=True,              # 添加引用search_knowledge=True,            # 启用知识搜索enable_agentic_knowledge_filters=True  # 智能过滤
)

六、架构演进与未来展望

6.1 当前架构优势

1. 高性能基础：为大规模部署奠定基础
2. 模块化设计：各组件独立演进
3. 生态友好：易于集成第三方工具
4. 开发体验：简洁直观的 API

6.2 潜在改进方向

1. 工作流编排：Level 5 的完整实现
2. 分布式支持：跨节点的智能体协作
3. 更多模型支持：持续扩展模型生态
4. 可视化工具：智能体行为可视化

6.3 技术趋势应对

• 多模态融合：已有良好基础，持续优化
• 长上下文处理：记忆系统的智能压缩
• 实时交互：流式处理的进一步优化
• 边缘部署：轻量级设计适合边缘场景

七、总结

Agno 作为新一代多智能体系统框架，通过其独特的架构设计和技术选择，在性能、易用性和功能完整性之间找到了优秀的平衡点。其核心优势包括：

1. 极致的性能表现：微秒级实例化和千字节级内存占用
2. 推理能力内置：将推理作为一等公民而非附加功能
3. 生产级就绪：从原型到生产的无缝过渡
4. 统一的抽象层：模型、工具、记忆的统一接口
5. 渐进式架构：从简单到复杂的五层体系

对于需要构建高性能、可扩展的智能体系统的开发者，Agno 提供了一个强大而优雅的解决方案。其简洁的 API、卓越的性能和完整的功能集，使其成为 LLM 应用开发的理想选择。

随着 AI 智能体技术的快速发展，Agno 的模块化架构和前瞻性设计为其持续演进提供了坚实基础。无论是构建简单的单一智能体，还是复杂的多智能体协作系统，Agno 都能提供恰到好处的抽象和工具支持。

本文基于 Agno v1.8.1 版本撰写，代码示例均已在实际环境中验证。