Agno-Go란 무엇인가요?

Agno-Go는 Go로 구축된 고성능 멀티 에이전트 시스템 프레임워크입니다. Python Agno 프레임워크의 설계 철학을 계승하여 Go의 동시성 모델과 성능 이점을 활용하여 효율적이고 확장 가능한 AI 에이전트 시스템을 구축합니다.

주요 기능

🚀 극한의 성능

• Agent 인스턴스화: 평균 ~180ns (Python 버전보다 16배 빠름)
• 메모리 사용량: 에이전트당 ~1.2KB (Python 대비 5.4배 감소)
• 네이티브 동시성: GIL 제한 없는 완전한 goroutine 지원

🤖 프로덕션 준비 완료

Agno-Go는 프로덕션 HTTP 서버인 AgentOS를 포함합니다:

• OpenAPI 3.0 사양을 갖춘 RESTful API
• 다중 턴 대화를 위한 세션 관리
• 스레드 안전 에이전트 레지스트리
• 헬스 모니터링 및 구조화된 로깅
• CORS 지원 및 요청 타임아웃 처리

🧩 유연한 아키텍처

다양한 사용 사례를 위한 세 가지 핵심 추상화:

1. Agent - 도구 지원 및 메모리를 갖춘 자율 AI 에이전트
2. Team - 4가지 협업 모드를 갖춘 멀티 에이전트 협업
   • Sequential, Parallel, Leader-Follower, Consensus
3. Workflow - 5가지 기본 요소를 갖춘 단계 기반 오케스트레이션
   • Step, Condition, Loop, Parallel, Router

🔌 다중 모델 지원

6개 주요 LLM 제공업체에 대한 내장 지원:

• OpenAI - GPT-4, GPT-3.5 Turbo 등
• Anthropic - Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus/Sonnet/Haiku
• Ollama - 로컬 모델 (Llama 3, Mistral, CodeLlama 등)
• DeepSeek - DeepSeek-V2, DeepSeek-Coder
• Google Gemini - Gemini Pro, Flash
• ModelScope - Qwen, Yi 모델

🔧 확장 가능한 도구

KISS 원칙을 따라 높은 품질의 필수 도구를 제공합니다:

• Calculator - 기본 수학 연산 (테스트 커버리지 75.6%)
• HTTP - HTTP GET/POST 요청 (88.9% 커버리지)
• File Operations - 보안 제어를 갖춘 읽기, 쓰기, 목록, 삭제 (76.2% 커버리지)
• Search - DuckDuckGo 웹 검색 (92.1% 커버리지)

커스텀 도구 생성이 쉽습니다 - Tools Guide를 참조하세요.

💾 RAG 및 지식

지식 베이스를 갖춘 지능형 에이전트 구축:

• ChromaDB - 벡터 데이터베이스 통합
• OpenAI Embeddings - text-embedding-3-small/large 지원
• 자동 임베딩 생성 및 의미 검색

전체 예제는 RAG Demo를 참조하세요.

설계 철학

KISS 원칙

Keep It Simple, Stupid - 수량보다 품질에 집중:

• 3개의 핵심 LLM 제공업체 (45개 이상이 아님)
• 필수 도구 (115개 이상이 아님)
• 1개의 벡터 데이터베이스 (15개 이상이 아님)

이러한 집중 접근 방식은 다음을 보장합니다:

• 더 나은 코드 품질
• 더 쉬운 유지보수
• 프로덕션 준비 기능

Go의 장점

멀티 에이전트 시스템을 Go로 구축하는 이유는?

1. 성능 - 컴파일 언어, 빠른 실행
2. 동시성 - 네이티브 goroutine, GIL 없음
3. 타입 안전성 - 컴파일 시 오류 발견
4. 단일 바이너리 - 쉬운 배포, 런타임 의존성 없음
5. 뛰어난 도구 - 내장 테스트, 프로파일링, 레이스 감지

사용 사례

Agno-Go는 다음에 완벽합니다:

• 프로덕션 AI 애플리케이션 - AgentOS HTTP 서버로 배포
• 멀티 에이전트 시스템 - 여러 AI 에이전트 조정
• 고성능 워크플로우 - 수천 개의 요청 처리
• 로컬 AI 개발 - 프라이버시 중심 애플리케이션을 위한 Ollama 사용
• RAG 애플리케이션 - 지식 기반 AI 어시스턴트 구축

품질 지표

• 테스트 커버리지: 핵심 패키지에서 평균 80.8%
• 테스트 케이스: 85개 이상의 테스트, 100% 통과율
• 문서: 완전한 가이드, API 레퍼런스, 예제
• 프로덕션 준비: Docker, K8s 매니페스트, 배포 가이드

다음 단계

시작할 준비가 되셨나요?

1. Quick Start - 5분 안에 첫 번째 에이전트 구축
2. Installation - 자세한 설정 지침
3. Core Concepts - Agent, Team, Workflow에 대해 배우기

커뮤니티

• GitHub: rexleimo/agno-Go
• Issues: 버그 신고
• Discussions: 질문하기

라이선스

Agno-Go는 MIT License 하에 릴리스되었습니다.

Agno (Python) 프레임워크에서 영감을 받았습니다.