Open Source AI Agent Framework

Agno
系列教程

从零开始，用大白话带你掌握 Agno AI Agent 框架。
17 篇教程，4 个阶段，从入门到生产实战。

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篇教程

5,385

行内容

个阶段

50+

代码示例

hello.py

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

agent = Agent(model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"))
agent.print_response("Hello, Agno!")

学习路径

按阶段循序渐进，每篇都可独立阅读

入门篇

从零开始，搭建第一个 Agent

Agno 是什么：5 分钟跑起你的第一个 Agent

一句话总结：装好 Agno，写 3 行代码，让大模型开口说话。

给 Agent 装上工具：从"只会聊天"到"能干活"

一句话总结：工具（Tools）让 Agent 从一个只会动嘴的聊天机器人，变成一个能查数据、搜信息、调接口的全能干将。

让 Agent 说"结构化的话"：输出控制

一句话总结：用 Pydantic 模型告诉 Agent "按这个格式回答我"，拿到的就是干干净净的 Python 对象，不用再跟字符串搏斗了。

核心能力篇

掌握 Agent 的核心特性

指令的艺术：让 Agent 听话又聪明

一句话总结：同一个模型，指令写得好不好，直接决定了 Agent 是"实习生"还是"高级工程师"。

会话与持久化：让 Agent 有记性

一句话总结：用 session_id 管理对话上下文，用 SqliteDb 把对话存下来，Agent 重启也不会失忆。

记忆系统：让 Agent 真正"认识"用户

一句话总结：用 MemoryManager 让 Agent 跨越所有会话记住用户的偏好和信息，从"有记性"进化到"有记忆"。

知识库与 RAG：让 Agent 基于你的数据回答

一句话总结：用 Knowledge + 向量数据库把你的文档灌进去，Agent 就能基于你的数据回答问题，而不是瞎编。

安全护栏：给 Agent 加上"红线"

一句话总结：用 pre_hooks 拦截危险输入，用 post_hooks 过滤不当输出，让你的 Agent 在安全边界内干活。

钩子与生命周期：精细控制 Agent 行为

一句话总结：用 pre_hooks 在 Agent 处理前拦截输入，用 post_hooks 在响应后做验证和记录，用 tool_hooks 给工具调用加中间件 -- 像 Web 框架的 middleware 一样控制 Agent 的每个阶段。

进阶篇

多 Agent 协作与高级模式

多 Agent 协作：Team 的四种模式

一句话总结：当一个 Agent 搞不定的时候，组个团队 -- Agno 的 Team 提供四种协作模式，覆盖从路由分发到自主任务拆解的全部场景。

Team 进阶：知识共享、记忆传递与嵌套团队

一句话总结：Team 不只是把 Agent 凑一起，还能共享知识库、传递上下文记忆、甚至把子团队当成员用，搭出真正复杂的协作体系。

Workflow：流水线式任务编排

一句话总结：Workflow 让你把多个 Agent 串成流水线，每一步的输出自动成为下一步的输入，执行顺序明确、数据流清晰。

推理能力：让 Agent "想清楚再回答"

一句话总结：通过 `reasoning=True`、`reasoning_model` 和 `ReasoningTools` 三种方式，让 Agent 从"脱口而出"升级为"深思熟虑"。

学习系统：让 Agent 越用越聪明

一句话总结：用 LearningMachine 让 Agent 从每次对话中提取模式、洞察和最佳实践，随着使用次数增多而不断进化。

生产实战篇

上线前的最后一公里

模型切换：一套代码，多种模型

一句话总结：Agno 把模型抽象成了一个参数，换模型就是换一行代码的事 -- 从 OpenAI 到 Claude 到本地 Ollama，业务逻辑一个字不用改。

评估与测试：如何知道 Agent 好不好用

一句话总结：传统软件可以断言输入输出，但 Agent 的回答天生不确定 -- 你需要用断言检查、关键词匹配、工具调用验证、甚至用另一个 Agent 当裁判，才能系统性地衡量 Agent 的质量。

综合实战：从零构建一个 AI 研究助手

一句话总结：把前 16 篇学到的所有概念（Agent、Tools、Knowledge、Memory、Structured Output、Team）串成一个完整项目，从零搭出一个真正能用的 AI 研究助手。

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