Agno : イントロダクション : Playground / モニタリング & デバッグ

by

Agno は AI エージェントをテストとして相互作用するための直感的なインターフェイスを提供しています。また、エージェント、チームとワークフローをリアルタイムにモニタリングできます。

Agno : ユーザガイド : イントロダクション : Playground / モニタリング & デバッグ

作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 07/13/2025
バージョン : Agno 1.7.3

* 本記事は docs.agno.com の以下のページを独自に翻訳した上で、補足説明を加えてまとめ直しています :

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

 

Agno ユーザガイド : イントロダクション : Playground

Agno は AI エージェントをテストとして相互作用するための直感的なインターフェイスを提供しています。


Agno Platform – Playground

Playground は広範囲に渡る機能を備えたエージェント型システムをテストする堅牢なインターフェイスを提供しています。

  • ストリーミング・サポート : リアルタイムの応答ストリーミングと中間的な状態をユーザに返します。

  • セッション履歴 : 会話履歴を playground で視覚化します。

  • ユーザメモリ : 会話全体に渡るユーザの詳細と好みを視覚化します。

  • 設定 : エージェントのパラメータ、モデル設定、ツール設定を確認できる包括的な設定インターフェイス。

  • 推論サポート : playground インターフェイスで表示される詳細な推論トレースの組み込みサポート。

  • Human in Loop サポート : 専門の人間の監視と承認による、エージェント・ワークフロー内の手動の介入を可能にします。

  • マルチモーダル・サポート : テキスト、画像、音声、その他のメディアタイプの処理と生成をサポート。

  • マルチエージェント・システム : マルチエージェント・チームとワークフローのサポート。

 

エージェントとローカルでやり取りする

  1. サンプルコードを含むファイルを作成します。

    playground.py

    from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.playground import Playground
from agno.storage.sqlite import SqliteStorage
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools

agent_storage: str = "tmp/agents.db"

web_agent = Agent(
    name="Web Agent",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    tools=[DuckDuckGoTools()],
    instructions=["Always include sources"],
    # Store the agent sessions in a sqlite database
    storage=SqliteStorage(table_name="web_agent", db_file=agent_storage),
    # Adds the current date and time to the instructions
    add_datetime_to_instructions=True,
    # Adds the history of the conversation to the messages
    add_history_to_messages=True,
    # Number of history responses to add to the messages
    num_history_responses=5,
    # Adds markdown formatting to the messages
    markdown=True,
)

finance_agent = Agent(
    name="Finance Agent",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    tools=[YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True, company_info=True, company_news=True)],
    instructions=["Always use tables to display data"],
    storage=SqliteStorage(table_name="finance_agent", db_file=agent_storage),
    add_datetime_to_instructions=True,
    add_history_to_messages=True,
    num_history_responses=5,
    markdown=True,
)

playground_app = Playground(agents=[web_agent, finance_agent])
app = playground_app.get_app()

if __name__ == "__main__":
    playground_app.serve("playground:app", reload=True)

    playground アプリケーションを実行する前に OPENAI_API_KEY をエクスポートすることを忘れないでください。

    Note : serve() が Playground app を含むファイルを指していることを確認してください。

  2. Agno で認証します。

    agno.com で認証することで、ローカルアプリケーションはどのポートで playground を実行しているか agno に知らせることができます。

    Check out Authentication guide for instructions on how to Authenticate with Agno.

    Note : No data is sent to agno.com, all agent data is stored locally in your sqlite database.

  3. Playground サーバを実行します。

    依存関係をインストールして playground サーバを実行します :

    pip install openai duckduckgo-search yfinance sqlalchemy 'fastapi[standard]' agno

python playground.py

  4. Playground を見る。

    • 提供されるリンクを開くか http://app.agno.com/playground (login required) にアクセスします。
    • localhost:7777 エンドポイントを追加/選択して、エージェントとのチャットを開始します！

 
Looking for a self-hosted alternative?

Open Source Agent UI を確認してください – Agent Playground のように正確に動作する、Next.js と TypeScript で構築された最新のエージェント・インターフェイスです。

 

Agno ユーザガイド : イントロダクション : モニタリング & デバッグ

エージェント、チームとワークフローをリアルタイムにモニタリングします。

 

モニタリング

エージェントを app.agno.com でリアルタイムに追跡できます。
​

 

認証

セッションのモニタリングを開始するには agno.com で認証します。Check out Authentication guide for instructions on how to Authenticate with Agno.

 

モニタリングを有効にする

単一のエージェントのモニタリング、あるいは AGNO_MONITOR=true を設定することでグローバルにすべてのエージェントのモニタリングを有効にします。

 
特定のエージェントの場合
​

agent = Agent(markdown=True, monitoring=True)

 
グローバルにすべてのエージェント

export AGNO_MONITOR=true

 

エージェントのモニタリング

エージェントを実行してセッション・ページでセッションを表示します。

  1. サンプルコードでファイルを作成します
    monitoring.py

    from agno.agent import Agent

agent = Agent(markdown=True, monitoring=True)
agent.print_response("Share a 2 sentence horror story")

  2. エージェントを実行します

    python monitoring.py

  3. セッションを表示する

    app.agno.com/sessions でセッションを確認します。

 

デバッグ・ログ

システムプロンプト、ユーザメッセージやツール呼び出しを確認したいですか？

Agno はターミナルにデバッグログを出力する組み込みデバッガーを含みます。任意のエージェントで debug_mode=True を設定するか、環境で AGNO_DEBUG=true を設定してください。

debug_logs.py

from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools

agent = Agent(
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-20250514"),
    tools=[YFinanceTools(stock_price=True)],
    instructions="Use tables to display data. Don't include any other text.",
    markdown=True,
    debug_mode=True,
)
agent.print_response("What is the stock price of Apple?", stream=True)

Run the agent to view debug logs in the terminal:

python debug_logs.py

 

以上