O universo da Inteligência Artificial está em constante evolução, e com ele, as ferramentas para construir aplicações cada vez mais sofisticadas. Recentemente, o conhecido framework Phidata passou por um rebranding, ressurgindo como Agno. Esta nova identidade vem acompanhada de uma atualização massiva, prometendo revolucionar a forma como desenvolvedores criam agentes de IA.
Agno se posiciona como um framework open-source projetado para construir agentes de IA puros, com foco em alto desempenho, memória eficiente, capacidade de aprendizado e integração com diversas ferramentas. Um dos seus grandes diferenciais é a inclusão de uma interface de usuário (UI) para agentes, facilitando a interação e o monitoramento.
A filosofia do Agno é construída sobre três pilares essenciais, que refletem sua abordagem inovadora e focada no desenvolvedor:
Um dos maiores atrativos do Agno é sua simplicidade. Ao contrário de outros frameworks que podem envolver grafos complexos ou cadeias de processamento, Agno foca em Python puro. Isso significa que os desenvolvedores podem utilizar construtos de programação familiares (como if, else, for) sem a necessidade de aprender abstrações complexas. Essa abordagem não apenas simplifica o desenvolvimento, mas também torna o código mais legível e fácil de manter.
Agno foi otimizado para oferecer um desempenho excepcional. A promessa é de agentes de IA ultrarrápidos com um consumo mínimo de memória. Conforme destacado na apresentação, Agno supera significativamente alternativas como o Langgraph, alegando ser até 5000 vezes mais rápido na instanciação de agentes e utilizando 50 vezes menos memória. Embora a inferência continue sendo o principal gargalo, Agno minimiza o tempo de execução, reduz o uso de memória e paraleliza chamadas de ferramentas, gerando um impacto considerável mesmo em pequena escala.
A terceira grande promessa do Agno é ser verdadeiramente agnóstico. Isso implica flexibilidade para usar qualquer modelo de linguagem (LLM), qualquer provedor e qualquer modalidade (texto, imagem, áudio, vídeo). Essa característica torna o Agno uma plataforma preparada para o futuro, capaz de se adaptar às rápidas mudanças e inovações no campo da IA, posicionando-se como uma base sólida para o desenvolvimento de AGI (Inteligência Artificial Geral).
Para materializar seus princípios, Agno oferece um ambiente prático e funcional para os desenvolvedores.
O Agno vem com uma UI de Agente integrada, conhecida como Playground (atualmente em beta). Esta interface permite interagir com os agentes, testar diferentes configurações e observar seu comportamento em tempo real. A UI suporta funcionalidades como memória de longo prazo, integração com ferramentas e armazenamento, elementos cruciais para agentes autônomos e eficientes.
No vídeo de demonstração, são apresentados exemplos práticos da capacidade do Agno:
A otimização de performance é um diferencial chave do Agno. O framework foi desenhado para sistemas agênticos onde a velocidade e a eficiência de recursos são críticas. A comparação com Langgraph revela ganhos expressivos: a instanciação de agentes é drasticamente mais rápida (até 5000x) e o consumo de memória é significativamente menor (até 50x). Essa eficiência é alcançada através da minimização do tempo de execução, da redução do uso de memória e da paralelização de chamadas de ferramentas, o que otimiza o fluxo de trabalho dos agentes.
Iniciar com Agno é um processo direto, especialmente para quem já tem familiaridade com Python.
Para começar, você precisará ter o Python e o Git instalados em sua máquina. O próximo passo é clonar o repositório oficial do Agno, que pode ser encontrado no GitHub. O repositório contém os Agno Cookbooks, uma coleção de exemplos e receitas de código que demonstram como construir diferentes tipos de agentes.
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
.venv\Scripts\activate
pip install -U openai agno
export OPENAI_API_KEY='sua_chave_api'
(Linux/macOS)set OPENAI_API_KEY=sua_chave_api
(Windows)A documentação e os Cookbooks do Agno fornecem diversos exemplos. Você pode começar com:
duckduckgo-search
.Para executar um exemplo do cookbook, navegue até a pasta correspondente (ex: cookbook/getting_started
) e execute o script Python: python3 nome_do_arquivo.py
.
Agno está se desenvolvendo rapidamente, e a melhor forma de se manter atualizado e aproveitar ao máximo o framework é explorar seus recursos:
Agno surge como uma proposta poderosa e promissora no cenário de desenvolvimento de agentes de IA. Com seu foco em simplicidade, performance e flexibilidade, ele oferece aos desenvolvedores uma ferramenta robusta para criar desde agentes simples até sistemas agênticos complexos e multimodais. A sua natureza open-source e a comunidade crescente são indicativos de um futuro brilhante para o framework. Se você está buscando construir a próxima geração de aplicações de IA, Agno certamente merece sua atenção.
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