Agno でツールを使用して AI エージェントを構築する方法を学習します。エージェントはツールを使用してアクションを実行し、外部システムとやり取りをします。ツールは、エージェントがタスクを達成するために実行できる関数です。例えば: web 検索、SQL 実行、電子メールbの送信、あるいは API 呼び出し。

Agno : ユーザガイド : コンセプト : エージェント – ツール

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 : 07/19/2025
バージョン : Agno 1.7.4

* 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 :

• User Guide : Concepts : Agent – Tools

* 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 : コンセプト : エージェント – ツール

Agno でツールを使用して AI エージェントを構築する方法を学習します。

エージェントはツールを使用してアクションを実行し、外部システムとやり取りをします。

ツールは、エージェントがタスクを達成するために実行できる関数です。例えば: web 検索、SQL 実行、電子メールの送信、あるいは API 呼び出し。任意の python 関数をツールとして使用したり、事前構築済みツールキットを使用することもできます。一般的な構文は :

from agno.agent import Agent

agent = Agent(
    # Add functions or Toolkits
    tools=[...],
    # Show tool calls in the Agent response
    show_tool_calls=True
)

 

ツールキットの使用

Agno は、エージェントに追加できる、事前構築済みツールキットを提供しています。例えば、DuckDuckGo ツールキットを使用して web を検索してみましょう。

Info : You can find more toolkits in the Toolkits guide.

1. Web 検索エージェントを作成します。

   ファイル web_search.py を作成します。

   web_search.py

   from agno.agent import Agent
   from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
   
   agent = Agent(tools=[DuckDuckGoTools()], show_tool_calls=True, markdown=True)
   agent.print_response("Whats happening in France?", stream=True)
   

2. エージェントの実行

   ライブラリのインストール

   pip install openai duckduckgo-search agno
   

   エージェントの実行

   python web_search.py
   

 

独自のツールの作成

より制御するには、独自の python 関数を作成してそれらをツールとしてエージェントに追加します。例えば、get_top_hackernews_stories ツールをエージェントに追加する方法は以下になります。

hn_agent.py

import json
import httpx

from agno.agent import Agent

def get_top_hackernews_stories(num_stories: int = 10) -> str:
    """Use this function to get top stories from Hacker News.

    Args:
        num_stories (int): Number of stories to return. Defaults to 10.

    Returns:
        str: JSON string of top stories.
    """

    # Fetch top story IDs
    response = httpx.get('https://hacker-news.firebaseio.com/v0/topstories.json')
    story_ids = response.json()

    # Fetch story details
    stories = []
    for story_id in story_ids[:num_stories]:
        story_response = httpx.get(f'https://hacker-news.firebaseio.com/v0/item/{story_id}.json')
        story = story_response.json()
        if "text" in story:
            story.pop("text", None)
        stories.append(story)
    return json.dumps(stories)

agent = Agent(tools=[get_top_hackernews_stories], show_tool_calls=True, markdown=True)
agent.print_response("Summarize the top 5 stories on hackernews?", stream=True)

以上