Agno-Go高性能マルチエージェントフレームワーク

クイック例 ​

わずか数行のコードで、ツール付き AI エージェントを作成:

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/models/openai"
    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/tools/calculator"
)

func main() {
    // モデルを作成
    model, _ := openai.New("gpt-4o-mini", openai.Config{
        APIKey: "your-api-key",
    })

    // ツール付きエージェントを作成
    ag, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:     "数学アシスタント",
        Model:    model,
        Toolkits: []toolkit.Toolkit{calculator.New()},
    })

    // エージェントを実行
    output, _ := ag.Run(context.Background(), "25 * 4 + 15 はいくつ?")
    fmt.Println(output.Content) // 出力: 115
}

パフォーマンス比較 ​

なぜ Agno-Go? ​

本番環境向けに構築 ​

Agno-Go は単なるフレームワークではなく、完全な本番システムです。付属の AgentOS サーバーは以下を提供:

• OpenAPI 3.0 仕様の RESTful API
• マルチターン会話のセッション管理
• スレッドセーフなエージェントレジストリ
• ヘルスモニタリングと構造化ロギング
• CORS サポートとリクエストタイムアウト処理

KISS 原則 ​

Keep It Simple, Stupid の哲学に従う:

• 3 つのコア LLM プロバイダー(45+ ではない) - OpenAI、Anthropic、Ollama
• 必須ツール(115+ ではない) - 計算機、HTTP、ファイル、検索
• 量より質 - 本番環境対応機能に焦点

開発者体験 ​

• 型安全: Go の強い型付けでコンパイル時にエラーを検出
• 高速ビルド: Go のコンパイル速度で迅速な反復開発
• 簡単なデプロイ: ランタイム依存なしの単一バイナリ
• 優れたツール: 組み込みのテスト、プロファイリング、競合検出

5 分でスタート ​

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/rexleimo/agno-Go.git
cd agno-Go

# API キーを設定
export OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here

# サンプルを実行
go run cmd/examples/simple_agent/main.go

# または AgentOS サーバーを起動
docker-compose up -d
curl http://localhost:8080/health

含まれるもの ​

• コアフレームワーク: Agent、Team(4 モード)、Workflow(5 プリミティブ)
• モデル: OpenAI、Anthropic Claude、Ollama、DeepSeek、Gemini、ModelScope
• ツール: Calculator(75.6%)、HTTP(88.9%)、File(76.2%)、Search(92.1%)
• RAG: ChromaDB 統合 + OpenAI 埋め込み
• AgentOS: 本番環境向け HTTP サーバー(65.0% カバレッジ)
• サンプル: すべての機能をカバーする 6 つの実用例
• ドキュメント: 完全ガイド、API リファレンス、デプロイ手順

コミュニティ ​

• GitHub: rexleimo/agno-Go
• Issues: バグ報告と機能リクエスト
• Discussions: 質問とアイデア共有

ライセンス ​

Agno-Go は MIT ライセンス でリリースされています。

Agno (Python) フレームワークからインスピレーションを得ています。