什么是 Agno-Go?
Agno-Go 是一个使用 Go 语言构建的高性能多智能体系统框架。它继承了 Python Agno 框架的设计理念,利用 Go 的并发模型和性能优势来构建高效、可扩展的 AI Agent 系统。
核心特性
🚀 极致性能
- Agent 实例化: 平均约 180ns (比 Python 版本快 16 倍)
- 内存占用: 每个 Agent 约 1.2KB (比 Python 少 5.4 倍)
- 原生并发: 完整支持 Goroutine,无 GIL 限制
🤖 生产就绪
Agno-Go 包含 AgentOS,一个生产级 HTTP 服务器:
- 符合 OpenAPI 3.0 规范的 RESTful API
- 多轮对话的会话管理
- 线程安全的 Agent 注册表
- 健康监控和结构化日志
- CORS 支持和请求超时处理
🧩 灵活架构
三种核心抽象适用于不同场景:
- Agent - 具有工具支持和记忆的自主 AI Agent
- Team - 4 种协作模式的多 Agent 协作
- Sequential(顺序)、Parallel(并行)、Leader-Follower(领导-跟随)、Consensus(共识)
- Workflow - 基于 5 种原语的步骤式编排
- Step、Condition、Loop、Parallel、Router
🔌 多模型支持
内置支持 6 个主流 LLM 提供商:
- OpenAI - GPT-4、GPT-3.5 Turbo 等
- Anthropic - Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus/Sonnet/Haiku
- Ollama - 本地模型 (Llama 3、Mistral、CodeLlama 等)
- DeepSeek - DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder
- Google Gemini - Gemini Pro、Flash
- ModelScope - Qwen、Yi 模型
🔧 可扩展工具
遵循 KISS 原则,提供高质量的基础工具:
- Calculator - 基础数学运算 (75.6% 测试覆盖率)
- HTTP - 发起 HTTP GET/POST 请求 (88.9% 覆盖率)
- File Operations - 带安全控制的读、写、列表、删除 (76.2% 覆盖率)
- Search - DuckDuckGo 网页搜索 (92.1% 覆盖率)
轻松创建自定义工具 - 查看 Tools Guide。
💾 RAG 与知识库
构建具有知识库的智能 Agent:
- ChromaDB - 向量数据库集成
- OpenAI Embeddings - 支持 text-embedding-3-small/large
- 自动生成嵌入和语义搜索
查看 RAG Demo 获取完整示例。
设计理念
KISS 原则
Keep It Simple, Stupid - 专注于质量而非数量:
- 3 个核心 LLM 提供商 (而非 45+)
- 基础工具 (而非 115+)
- 1 个向量数据库 (而非 15+)
这种聚焦的方法确保:
- 更好的代码质量
- 更易于维护
- 生产就绪的特性
Go 语言优势
为什么使用 Go 构建多智能体系统?
- 性能 - 编译型语言,快速执行
- 并发 - 原生 Goroutine,无 GIL
- 类型安全 - 在编译时捕获错误
- 单一二进制 - 易于部署,无运行时依赖
- 优秀工具 - 内置测试、性能分析、竞态检测
使用场景
Agno-Go 非常适合:
- 生产 AI 应用 - 使用 AgentOS HTTP 服务器部署
- 多智能体系统 - 协调多个 AI Agent
- 高性能工作流 - 处理数千个请求
- 本地 AI 开发 - 使用 Ollama 实现隐私优先的应用
- RAG 应用 - 构建基于知识库的 AI 助手
质量指标
- 测试覆盖率: 核心包平均 80.8%
- 测试用例: 85+ 个测试,100% 通过率
- 文档: 完整的指南、API 参考、示例
- 生产就绪: Docker、K8s 清单、部署指南
下一步
准备开始了吗?
- Quick Start - 5 分钟内构建您的第一个 Agent
- Installation - 详细的设置说明
- Core Concepts - 了解 Agent、Team、Workflow
社区
- GitHub: rexleimo/agno-Go
- Issues: 报告 Bug
- Discussions: 提问题
许可证
Agno-Go 使用 MIT License 发布。
灵感来源于 Agno (Python) 框架。