Agno: framework open-source per agenti AI multi-agent

Cos'è

Agno è un framework open-source scritto in Python per la costruzione e l'esecuzione di agenti artificiali e sistemi multi-agent. Nato inizialmente con il nome di Phidata e successivamente rinominato Agno tra il 2024 e il 2025, il progetto è sviluppato dall'organizzazione GitHub agno-agi ed è distribuito con licenza Apache 2.0. La sua ambizione non è limitarsi a fornire un wrapper attorno alle API dei modelli di linguaggio, ma offrire un insieme coerente di SDK, runtime e interfaccia di gestione per chi vuole trasformare un prototipo di agente in una piattaforma software funzionante.

Il repository principale ha raccolto negli anni una community significativa, con oltre 38.000 stelle su GitHub e centinaia di contributori. Il codice è orientato alla produzione: ogni agente può essere esposto come servizio, eseguito in sessioni isolate, tracciato e governato attraverso un pannello di controllo. Il progetto si colloca nel segmento degli agent framework, ma enfatizza in modo particolare il passaggio dallo sviluppo locale al deploy operativo.

Il problema che risolve

Costruire un agente che risponda a una singola richiesta è relativamente semplice; costruirne uno che ricordi il contesto, usi strumenti esterni, collabori con altri agenti, produca output strutturati e possa essere messo in produzione è molto più complesso. Agli sviluppatori che affrontano questo percorso servono più cose: un modo uniforme per invocare decine di modelli diversi, un sistema di memoria persistente, un catalogo di integrazioni pronte, meccanismi di osservabilità, controllo degli accessi e la capacità di scalare orizzontalmente.

Agno affronta questi problemi fornendo una piattaforma a più strati. Il primo strato è l'SDK Python, che permette di definire agenti puri in poche righe di codice. Il secondo è il runtime AgentOS, un'applicazione stateless basata su FastAPI che esegue gli agenti come servizi. Il terzo è una UI di controllo, open-source e self-hosted, per monitorare sessioni, memoria, conoscenze e tracce. L'obiettivo è permettere a team e aziende di possedere l'intero stack agente senza dipendere da infrastrutture gestite esterne.

Come funziona

L'unità centrale di Agno è l'agente, definito in Python come un oggetto a cui si assegnano un modello di linguaggio, istruzioni, strumenti e memoria. L'SDK unifica l'accesso a molti provider — tra cui OpenAI, Anthropic, Google, Groq, AWS Bedrock, Azure AI, Ollama, Hugging Face e altri — permettendo di cambiare modello con una semplice modifica di configurazione. Gli strumenti sono disponibili attraverso toolkit predefiniti per ricerca web, database, storage cloud, comunicazione, browser e molto altro.

Una volta definito, l'agente può essere eseguito localmente oppure caricato su AgentOS. Questo runtime espone le funzionalità dell'agente tramite API, supporta sessioni multi-utente isolate, streaming, esecuzione in background e ripresa dei flussi. AgentOS integra inoltre RBAC basato su JWT, flussi di approvazione umana, audit log e tracing tramite OpenTelemetry. L'interfaccia web, chiamata Agent UI, è costruita con Next.js e TypeScript e si connette al runtime per permettere chat, ispezione della memoria e gestione delle conoscenze. Tutti i dati restano nel database scelto dall'utente e nell'infrastruttura scelta dall'utente.