Agno（agno-agi/agno）是一个用于构建、运行和管理「智能体平台（Agent Platform）」的开源框架与运行时，让你用一套 Python SDK 就能把 AI 智能体做成可上线的服务，并通过自带 Web UI 统一管理。截至发文，项目已在 GitHub 收获 41,400+ Stars，采用对商用友好的 Apache-2.0 许可。
一句话简介
Agno = Agno SDK（写智能体）+ AgentOS 运行时（跑成服务）+ AgentOS UI（可视化管理），让你完整拥有自己的智能体技术栈——数据、记忆、安全（JWT + RBAC）全部掌握在自己手里。
安装要求与快速上手
环境要求：Python 3.8+，建议使用虚拟环境；生产部署推荐 Docker + PostgreSQL（用于存储会话、记忆与追踪）。
手写第一个智能体（约 20 行）：
# 1. 安装
pip install -U agno openai
# 2. 定义一个智能体
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
agent = Agent(
model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
markdown=True,
)
# 3. 运行
agent.print_response("用三句话介绍一下向量数据库", stream=True)一键搭平台：把下面这段话丢给你的编程助手（Claude Code / Cursor / Codex），它会自动 clone 启动模板、用 Docker 在本地拉起一个带 REST API、Postgres、MCP Server 和控制台的完整平台：
Help me set up my agent platform.
Clone https://github.com/agno-agi/agentos-railway into a folder called
agent-platform, cd in, read the README, and follow the get started guide.核心功能
- 生产级 API：AgentOS 运行时开箱提供 50+ 端点，支持 SSE 与 WebSocket，直接在其上构建产品。
- 自有存储：会话、记忆、知识库与追踪数据全部存进你自己的数据库，不外泄。
- 100+ 集成 & 上下文源：内置 GitHub、Slack、Postgres 等预制工具包，并可从 Slack、Drive、Wiki、MCP 等实时拉取上下文。
- 企业级安全：基于 JWT 的 RBAC，原生支持多用户、多租户隔离；可对敏感工具设置人工审批（Human Approval）。
- 全链路可观测：OpenTelemetry 追踪 + 运行历史 + 审计日志，配合定时任务（Cron 调度）与后台作业，无需额外基础设施。
- 多渠道接入 & 随处部署：可将智能体暴露为 Slack / Telegram / WhatsApp / Discord / AG-UI / A2A 接口，并部署到 Docker、Railway、AWS、GCP、Azure 等任意容器平台。
典型使用场景
- 企业内部智能体平台：需要多租户隔离、权限控制与审计日志的团队，可用 Agno 快速搭建”自持”的 Agent 服务，避免把数据交给第三方 SaaS。
- 面向用户的 AI 产品后端：借助 50+ REST 端点与流式接口，把智能体作为产品能力对外提供，前端只需消费 API。
- 带人工审批的自动化工作流：在关键动作（如发邮件、改数据库）前暂停等待确认，兼顾自动化效率与可控性，适合运维、财务、客服等场景。
推荐理由
相比 LangChain 这类”全家桶”，Agno 的定位更清晰——它不只给你一个写 Agent 的库，而是把「运行时 + 管理 UI + 安全 + 可观测」这些上线时最头疼的工程问题一并解决。对于想把 Demo 真正推到生产、又不愿把数据主权交出去的团队，Agno 提供了一条”自建可控”的完整路径。SDK 上手快（20 行跑通），运行时功能齐全，配合 Docker 模板几乎零配置起步，是当下值得重点评估的智能体平台方案之一。
下载与相关链接
- GitHub 仓库：https://github.com/agno-agi/agno
- 官方文档：https://docs.agno.com
- 官网：https://agno.com
- 许可协议：Apache-2.0 | 主语言：Python | Stars：41,400+