Agno在性能、灵活性和功能集成三个方面展现出明显优势:
- 极致性能:微秒级(约2μs)的智能体实例化速度,比LangGraph快4个数量级,且内存占用控制在3.75KiB级别,适合高并发场景。
- 全栈功能:内置记忆存储、Agentic RAG知识库和多工具协同三大模块,而LangGraph更偏向工作流编排的基础框架。
- 模型无关性:支持任意语言模型(如GPT-4o、Claude等),避免了供应商锁定的风险。
- 多智能体协作:原生支持组建专项智能体团队,例如案例中市场分析任务可分解给Web Agent和Finance Agent协同完成。
实际测试显示,当同时加载记忆、知识和工具时,Agno仍能保持毫秒级响应,而传统框架可能出现性能急剧下降。这种优势得益于其底层采用Rust优化关键路径,并精简了架构设计。
本答案来源于文章《Agno:构建具备记忆、知识和工具的多模态智能体框架》