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。
- independência do modelo：支持任意语言模型（如GPT-4o、Claude等），避免了供应商锁定的风险。
- colaboração de inteligência múltipla：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。
Essa resposta foi extraída do artigoAgno: uma estrutura para a criação de inteligências multimodais com memória, conhecimento e ferramentasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Agno相比LangGraph等同类框架有何独特优势？
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