Agents · 智能体开发框架
Agno
面向开发者的开源智能体框架与运行层，统一承载工具与记忆
Agno 既提供 Agent 开发框架，也强调 AgentOS 运行层，适合做统一 Agent 承载。
状态
verified
开源
价格
开源免费
开源
入口
SDK / GitHub / 官方文档
SDK 集成 / 自托管应用 / 自托管
API
有 API/SDK
可接第三方模型
形态
开发框架 / 运行时
Python
选型结论
适合想统一管理智能体运行、工具、记忆和多模型接入的开发者。取舍在于先明确要的是开发框架还是运行承载，用开发接口搭逻辑，用自托管运行层管状态与接入，并区分开发包能力与托管能力边界。
定位
适合
成本口径
核心能力
统一运行承载
提供智能体运行层，集中管理运行状态、工具调用与记忆，减少分散接入。
多模型接入
支持兼容接口与本地模型，按场景切换模型来源，保持接入方式一致。
开源可自托管
以开源方式集成，可自托管应用，便于掌控数据与运行环境。
接入入口清晰
提供软件开发工具包、代码仓库与官方文档，方便开发者接入。
典型使用场景
统一运行管理
在自托管环境中承载多个智能体，集中处理运行状态、工具与记忆。
多模型应用
为同一套智能体逻辑接入不同模型来源，按任务选择模型并保持接口一致。
开发者集成
通过开发接口把智能体能力嵌入现有应用，配合文档完成自托管部署。
上手步骤
- 1
阅读官方文档
先看官方文档了解开发框架与运行层的分工，明确集成边界。
- 2
安装开发包
按文档安装开发包，在本地建立最小智能体并跑通一次工具调用。
- 3
接入模型
配置兼容接口或本地模型，验证多模型切换与调用是否符合预期。
- 4
规划自托管
评估运行层与托管能力边界，再决定自托管范围与部署方式。
价格与使用方式
价格口径
开源状态
API 状态
使用入口
运行方式
支持平台
常见连接对象
所属生态
优点与局限
值得选的地方
- 同时覆盖开发框架与运行层，便于统一承载智能体。
- 支持多模型接入与兼容接口，方便按任务切换来源。
- 开源并提供开发接口与文档，便于开发者自托管集成。
先想清楚的地方
- 框架能力与托管能力边界需自行区分。
- 自托管部署需要开发者承担运行维护工作。
- 面向开发者集成，不提供终端消费型产品体验。
适合谁用
更适合
- 想统一管理智能体运行的开发者
- 需要多模型接入与工具记忆管理
- 偏好开源与自托管集成方式
不太适合
- 需要开箱即用的终端智能体产品
- 不愿承担部署与运行维护工作
- 只做简单流程编排且不关心运行层
同类对比
4 个同类| 产品 | 形态 | 价格口径 | 开源 | 地区 |
|---|---|---|---|---|
| Agno Agno · 本页 | 开发框架 / 运行时 | 开源免费 | 是 | 海外 |
| Mastra Mastra | TypeScript Agent Framework | 开源免费 | 是 | 海外 |
| PydanticAI Pydantic | Python 框架 | 开源免费 | 是 | 海外 |
| LlamaIndex Agents LlamaIndex | 开发框架 / 工作流 | 开源免费 | 是 | 海外 |
| OpenAI Agents SDK OpenAI | Python / TypeScript SDK、Realtime、Voice、Sandbox | 按 OpenAI API 计费 | 是 | 海外 |
按分类、形态和接入方式挑出最接近的同类，价格口径以各自详情页为准。
常见问题
4 条Agno适合哪些开发者使用
适合想统一管理智能体运行、工具、记忆和多模型接入的开发者，也适合偏好开源与自托管集成方式并愿意承担运行维护工作的团队。
Agno的框架与运行层如何区分
开发框架负责智能体逻辑与工具调用，运行层负责承载运行状态与接入管理，落地时先确认需求属于哪一侧，再安排集成与自托管范围。
Agno支持哪些模型接入方式
支持兼容接口与本地模型等来源，可按任务切换模型并保持接入方式一致，具体配置以官方文档为准。
Agno开源后如何用于自托管
可按官方文档集成开发包，把智能体应用部署到自有环境，并自行承担运行维护与数据管理，部署范围要结合运行层能力边界评估。