Agno 教程 · 课程导学
本课程基于 Agno 3.x 官方文档编写，共 28 章，从零基础到 AgentOS 生产部署。
模型接入约定
按课程要求，所有示例均使用 OpenAI 兼容的三方模型（以 DeepSeek 为例，OpenRouter/通义/Kimi 等同理）：
python
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
agent = Agent(
model=OpenAIChat(
id="deepseek-chat",
api_key="sk-xxx",
base_url="https://api.deepseek.com/v1",
),
)TIP
Agno 也提供 agno.models.openai.like.OpenAILike 类，专用于任意 OpenAI 兼容端点，效果等同。
你将学到什么
| 阶段 | 章节 | 内容 |
|---|---|---|
| 入门 | 01–06 | Agno 架构、第一个 Agent、RunOutput、流式输出、结构化输出、Prompt 设计 |
| 协作与编排 | 07–12 | 工具与 Toolkit、Agent Team、Workflow 步骤编排 |
| 数据与记忆 | 13–18 | 多模态、会话状态、存储、用户记忆、知识库 RAG |
| 模型进阶与扩展 | 19–20 | Reasoning 思考模型、Skills 技能包 |
| 安全与生态 | 21–22 | 人机协同 Guardrails、MCP 协议集成 |
| 生产实践 | 23–25 | AgentOS 服务化、可观测性、性能优化与生产部署 |
| 综合实战 | 26–28 | 三大实战：智能数据分析助手 / 多源研究 Team / 客服知识库上线 AgentOS |
章节顺序对照 docs.agno.com 官方文档导航编排：Agents → Tools → Teams → Workflows → Multimodal & Sessions → Storage → Memory → Knowledge → Models → Skills → 安全 → 生产。
官方参考源
本课程严格对照以下权威文档编写：
| 来源 | 链接 |
|---|---|
| docs.agno.com | https://docs.agno.com/ |
| github.com | https://github.com/agno-agi/agno |
内容版本基准：Agno 3.x（agno 3.0.1）
学习前提
- Python 基础 + 了解 Pydantic（本站 FastAPI 教程 第 4 章可快速补齐）；
- 一个三方模型的 API Key。
👉 从 第 1 章 开始。