Agno は高速性を重視して構築された、マルチエージェント・フレームワーク、ランタイムと UI です。メモリ、知識、human in the loop と MCP サポートを備えたマルチエージェント・システムを構築するために使用できます。エージェントを、マルチエージェント・チーム (より高い自律性) やステップベースのエージェント型ワークフロー (より高い制御) としてオーケストレーションできます。

Agno 2.x : AgentOS, AgentOS UI 装備 マルチエージェントシステム

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 : 10/18/2025
バージョン : Agno 2.1.8

* 本記事は github.com/agno-agi/agno 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。スニペットはできる限り日本語を使用しています :

• agno-agi/agno/README.md

* 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 2.x : AgentOS, AgentOS UI 装備 マルチエージェントシステム

What is Agno?

Agno は高速性を重視して構築された、マルチエージェント・フレームワーク、ランタイムと UI です。

メモリ、知識、human in the loop と MCP サポートを備えたマルチエージェント・システムを構築するために使用できます。エージェントを、マルチエージェント・チーム (より高い自律性) やステップベースのエージェント型ワークフロー (より高い制御) としてオーケストレーションできます。

以下はエージェントの例で、MCP サーバに接続し、データベースの会話状態を管理し、AgentOS UI を使用して操作可能な、FastAPI アプリケーションを使用してサービス提供されます。

from agno.agent import Agent
from agno.db.sqlite import SqliteDb
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.os import AgentOS
from agno.tools.mcp import MCPTools

# ************* エージェントの作成 *************
agno_agent = Agent(
    name="Agno Agent",
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-5"),
    # データベースをエージェントに追加
    db=SqliteDb(db_file="agno.db"),
    # Agno MCP サーバをエージェントに追加
    tools=[MCPTools(transport="streamable-http", url="https://docs.agno.com/mcp")],
    # Add the previous session history to the context
    add_history_to_context=True,
    markdown=True,
)


# ************* AgentOS の作成 *************
agent_os = AgentOS(agents=[agno_agent])
# Get the FastAPI app for the AgentOS
app = agent_os.get_app()

# ************* AgentOS の実行 *************
if __name__ == "__main__":
    agent_os.serve(app="agno_agent:app", reload=True)

 

What is the AgentOS?

AgentOS は、マルチエージェント・システムのための高性能ランタイムです。主な機能は :

1. 事前構築済みの FastAPI ランタイム : AgentOS は、エージェント、チームとワークフローを実行するための、すぐに利用可能な FastAPI app を備えています。これにより、AI 製品の構築を大きく先行した状態で始められます。

2. 統合された UI : AgentOS UI はランタイムに直接接続し、システムをリアルタイムにテスト、監視、管理できます。これは、システムに対して比類なき可視性と制御を与えます。

3. 設計上のプライバシー : AgentOS はクラウド内で完全に実行され、完全なデータプライバシーが確保されます。データがシステム外に漏れることはありません。セキュリティ重視の企業に最適です。

 

完全なエージェント型ソリューション

エージェントを構築する企業のために、Agno は完全なソリューションを提供します :

• エージェント、マルチエージェント・チームとエージェント型ワークフローを構築するための最速なフレームワーク。

• 導入初日から AI 製品を構築できる、そのまま使える FastAPI アプリケーション。

• システムのテスト、監視、管理のためのコントロール・プレーン。

Agno は他のフレームワークが提供していない革新的なアーキテクチャを採用しており、AgnoOS はクラウドで安全に実行され、コントロールプレーンはブラウザから AgentOS に直接接続します。データを外部サービスに送信したり、データ保持コストを支払う必要はなく、完全なプライバシーとコントロールを取得できます。

 

Get Started

Agno が初めてならば、クイックスタート に従って最初のエージェントを構築して AgentOS を使用して実行してください。

その後は サンプルギャラリー を確認して、Agno で実際のアプリケーションを構築しましょう。

 

ドキュメント、コミュニティ & その他の例

• Docs: docs.agno.com

• Cookbook: Cookbook

• コミュニティ・フォーラム: community.agno.com

• Discord: discord

 

Agno を使用するようにコーディングエージェントをセットアップする

LLM や AI アシスタントが Agno のドキュメントを理解してナビゲートできるように、llms.txt or llms-full.txt ファイルを提供しています。このファイルは AI システム用に構築され、私たちのドキュメントを効率的にパースして参照できます。

 

IDE 統合

Agno エージェントを構築する際、IDE におけるソースとして Agno ドキュメントを使用することは、開発をスピードアップする素晴らしい方法です。Cursor と統合する方法は以下です :

1. Cursor で、”Cursor Settings” メニューに進みます。

2. “Indexing & Docs” セクションを見つけます。

3. documentation URL のリストに https://docs.agno.com/llms-full.txt を追加します。

4. 変更を保存します。

Now, Cursor will have access to the Agno documentation. You can do the same with other IDEs like VSCode, Windsurf etc.

 

テレメトリ

Agno は、エージェントが使用したモデルをログ記録しますので、私たち (開発チーム) は更新を最も人気あるプロバイダーを優先することができます。You can disable this by setting AGNO_TELEMETRY=false in your environment.

以上