Agno Team简明教程

Agno 是一个先进的代理AI框架，旨在促进协作AI生态系统中代理之间的多模态通信。在现实世界中，解决复杂问题通常需要一组专业代理，因为没有单一代理能够处理任务的所有方面。例如，考虑一个需要从互联网抓取数据然后分析数据的场景。这些都是不同的操作，需要不同的技能集，因此需要不同的代理：

• 一个代理可以专注于网络爬虫
• 另一个代理可以专注于数据分析

这些代理可能使用相同或不同的LLM（大型语言模型）。为了高效管理此类工作流，Agno 引入了团队(Team)的概念。

1、Agno 团队的组成部分

Agno中的团队由两个主要角色组成：

1. 团队领导者
2. 团队成员

1.1 团队领导者

团队领导者（也称为团队经理）负责协调代理（成员）之间的互动。协调策略取决于为团队配置的通信模式。

1.2 团队成员

成员是单独的代理，每个代理都设计用于执行特定任务。根据操作的复杂性，团队可以有一个或多个成员。这些代理自主行动，但由团队领导者根据所需的通信模式进行协调。

2、Agno 中的通信模式

Agno 提供了三种强大的通信模式，使代理之间能够灵活高效地协作：

2.1 路由模式

在这种模式下，团队领导者充当路由器，根据任务将传入请求定向到最合适的代理。

示例： 假设我们有两个代理：

• 加法代理——处理加法任务
• 减法代理——处理减法任务

如果用户发送类似“5+5是多少？”这样的提示，团队领导者会识别出这是一个加法任务，并将请求路由到加法代理。类似的减法相关查询会被路由到减法代理。

2.2 协作模式

当任务可以通过多个代理从不同角度并行执行时，这种模式非常理想。团队领导者将请求重定向给团队成员并收集响应。

示例： 想象一个研究团队，包括：

• 一个维基百科代理，搜索并总结维基百科内容。
• 一个网络搜索代理，从互联网获取实时数据。

在协作模式下，两个代理同时被触发，它们分别执行自己的搜索，然后将结果发送回团队领导者，后者聚合并响应统一输出。

2.3 协调模式

协调模式在需要顺序处理和代理间通信的工作流中非常有用。

示例： 假设：

1. 代理A从网站抓取原始数据。
2. 代理B清理并整理该数据。
3. 代理C对清理后的数据进行情感分析。

在这种设置中，代理A必须完成其任务后，代理B才能开始。同样，代理B的输出成为代理C的输入。团队领导者协调这种相互依赖的通信，确保正确的执行顺序。

3、结束语

Agno 通过提供一种结构化的方式来管理跨多个代理的任务，使开发人员和AI从业者能够构建智能、模块化且合作的代理系统。通过团队领导者和团队成员等角色以及路由、协作和协调等通信策略，Agno 实现了在数字多代理环境中复制现实世界的任务执行。

原文链接：Exploring Agno Team: An Agentic AI Framework for Multimodal Communication

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