进阶主题
深入了解 Agno-Go 的高级概念、性能优化、部署策略和测试最佳实践。
概览
本节涵盖了面向开发者的进阶主题:
- 🏗️ 理解架构 - 学习核心设计原则和模式
- ⚡ 优化性能 - 实现亚微秒级 Agent 实例化
- 🚀 部署到生产环境 - 生产部署最佳实践
- 🧪 有效测试 - 全面的测试策略和工具
核心主题
架构
了解 Agno-Go 的模块化架构和设计理念:
- 核心接口 (Model, Toolkit, Memory)
- 抽象模式 (Agent, Team, Workflow)
- Go 并发模型集成
- 错误处理策略
- 包组织结构
关键概念: 清晰架构、依赖注入、接口设计
性能
理解性能特征和优化技术:
- Agent 实例化 (~180ns 平均)
- 内存占用 (~1.2KB 每个 agent)
- 并发和并行
- 基准测试工具和方法
- 与其他框架的性能对比
关键指标: 吞吐量、延迟、内存效率、可扩展性
部署
生产部署策略和最佳实践:
- AgentOS HTTP 服务器设置
- 容器部署 (Docker, Kubernetes)
- 配置管理
- 监控和可观测性
- 扩展策略
- 安全考虑
关键技术: Docker, Kubernetes, Prometheus, 分布式追踪
测试
多智能体系统的全面测试方法:
- 单元测试模式
- 使用 Mock 的集成测试
- 性能基准测试
- 测试覆盖率要求 (>70%)
- CI/CD 集成
- 测试工具和实用程序
关键工具: Go testing, testify, benchmarking, 覆盖率报告
快速链接
性能基准
bash
# 运行所有基准测试
make benchmark
# 运行特定基准测试
go test -bench=BenchmarkAgentCreation -benchmem ./pkg/agno/agent/
# 生成 CPU profile
go test -bench=. -cpuprofile=cpu.out ./pkg/agno/agent/生产部署
bash
# 构建 AgentOS 服务器
cd pkg/agentos && go build -o agentos
# 使用 Docker 运行
docker build -t agno-go-agentos .
docker run -p 8080:8080 -e OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY agno-go-agentos测试覆盖率
各包的当前测试覆盖率:
| 包 | 覆盖率 | 状态 |
|---|---|---|
| types | 100.0% | ✅ 优秀 |
| memory | 93.1% | ✅ 优秀 |
| team | 92.3% | ✅ 优秀 |
| toolkit | 91.7% | ✅ 优秀 |
| workflow | 80.4% | ✅ 良好 |
| agent | 74.7% | ✅ 良好 |
设计原则
KISS (Keep It Simple, Stupid)
Agno-Go 拥抱简单性:
- 专注范围: 3 个 LLM 提供商 (OpenAI, Anthropic, Ollama) 而不是 8+
- 核心工具: 5 个核心工具而不是 15+
- 清晰抽象: Agent, Team, Workflow
- 最小依赖: 优先使用标准库
性能优先
Go 的并发模型使得:
- 原生 goroutine 支持并行执行
- 无 GIL (全局解释器锁) 限制
- 高效的内存管理
- 编译时优化
生产就绪
为实际部署而构建:
- 全面的错误处理
- 上下文感知的取消
- 结构化日志
- OpenTelemetry 集成
- 健康检查和指标
贡献
有兴趣为 Agno-Go 做贡献? 查看:
其他资源
文档
社区
下一步
注意: 本节假设您已熟悉 Agno-Go 的基本概念。如果您是新手,请从 指南 部分开始。