Agno-Goとは？

Agno-Goは、Goで構築された高性能なマルチエージェントシステムフレームワークです。Python Agnoフレームワークの設計思想を継承し、Goの並行処理モデルとパフォーマンスの利点を活用して、効率的でスケーラブルなAIエージェントシステムを構築します。

主な機能

🚀 極限のパフォーマンス

• エージェントのインスタンス化: 平均約180ns（Python版の16倍高速）
• メモリフットプリント: エージェントあたり約1.2KB（Pythonより5.4倍少ない）
• ネイティブ並行処理: GIL制限なしの完全なgoroutineサポート

🤖 本番環境対応

Agno-Goには、本番環境HTTPサーバーであるAgentOSが含まれています：

• OpenAPI 3.0仕様を備えたRESTful API
• マルチターン会話のためのセッション管理
• 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

🧩 柔軟なアーキテクチャ

異なるユースケースのための3つのコア抽象：

1. Agent - ツールサポートとメモリを持つ自律的AIエージェント
2. Team - 4つの協調モードによるマルチエージェント協力
   • Sequential、Parallel、Leader-Follower、Consensus
3. Workflow - 5つのプリミティブを使用したステップベースのオーケストレーション
   • Step、Condition、Loop、Parallel、Router

🔌 マルチモデルサポート

6つの主要LLMプロバイダーの組み込みサポート：

• OpenAI - GPT-4、GPT-3.5 Turboなど
• Anthropic - Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus/Sonnet/Haiku
• Ollama - ローカルモデル（Llama 3、Mistral、CodeLlamaなど）
• DeepSeek - DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder
• Google Gemini - Gemini Pro、Flash
• ModelScope - Qwen、Yiモデル

🔧 拡張可能なツール

KISSの原則に従い、高品質な必須ツールを提供：

• Calculator - 基本的な数学演算（テストカバレッジ75.6%）
• HTTP - HTTP GET/POSTリクエストの実行（カバレッジ88.9%）
• File Operations - セキュリティコントロール付きの読み取り、書き込み、一覧表示、削除（カバレッジ76.2%）
• Search - DuckDuckGo Webサーチ（カバレッジ92.1%）

カスタムツールの作成も簡単 - ツールガイドを参照してください。

💾 RAG & ナレッジ

ナレッジベースを持つインテリジェントエージェントの構築：

• ChromaDB - ベクトルデータベース統合
• OpenAI Embeddings - text-embedding-3-small/largeサポート
• 自動埋め込み生成とセマンティック検索

完全な例についてはRAGデモを参照してください。

設計思想

KISSの原則

Keep It Simple, Stupid - 量より質を重視：

• 3つのコアLLMプロバイダー（45+ではなく）
• 必須ツール（115+ではなく）
• 1つのベクトルデータベース（15+ではなく）

この集中的なアプローチにより以下が保証されます：

• より良いコード品質
• より簡単なメンテナンス
• 本番環境対応の機能

Goの利点

なぜGoでマルチエージェントシステムを構築するのか？

1. パフォーマンス - コンパイル言語、高速実行
2. 並行処理 - ネイティブgoroutine、GILなし
3. 型安全性 - コンパイル時にエラーをキャッチ
4. シングルバイナリ - 簡単なデプロイ、ランタイム依存関係なし
5. 優れたツール - 組み込みのテスト、プロファイリング、レース検出

ユースケース

Agno-Goは以下に最適です：

• 本番環境AIアプリケーション - AgentOS HTTPサーバーでデプロイ
• マルチエージェントシステム - 複数のAIエージェントの調整
• 高性能ワークフロー - 数千のリクエストの処理
• ローカルAI開発 - プライバシー重視のアプリケーションにOllamaを使用
• RAGアプリケーション - ナレッジベースのAIアシスタント構築

品質メトリクス

• テストカバレッジ: コアパッケージ全体で平均80.8%
• テストケース: 85以上のテスト、合格率100%
• ドキュメント: 完全なガイド、APIリファレンス、例
• 本番環境対応: Docker、K8sマニフェスト、デプロイガイド

次のステップ

始める準備はできましたか？

1. クイックスタート - 5分で最初のエージェントを構築
2. インストール - 詳細なセットアップ手順
3. コアコンセプト - Agent、Team、Workflowについて学ぶ

コミュニティ

• GitHub: rexleimo/agno-Go
• Issues: バグ報告
• Discussions: 質問する

ライセンス

Agno-GoはMITライセンスの下でリリースされています。

Agno (Python)フレームワークから着想を得ています。