投稿者: Masashi Okumura

Agno チームの実行方法を学習します。Team.run() または Team.arun() を呼び出すことでチームを実行します。 Agno 2.x : Learn : チーム – チームの実行 作成 : ク…

Agno チームを使用して自律型マルチエージェント・システムを構築できます。 チームは、タスクを達成するために連携するエージェント (or 他のサブチーム) のコレクションです。チームには、エージェントやチームのインスタ…

ガードレールを使用して、エージェントの入力の安全性を保持する方法を学習します。 ガードレールはエージェント向けの組み込みの安全装置です。それらを使用して、LLM に送信する入力が安全で不要なものを含まないことを確実にでき…

Agno エージェントは、テキスト、画像、音声、動画とファイル入力をサポートし、出力としてテキスト、画像、音声、動画とファイルを生成できます。 まずは、画像を理解して、必要に応じてツール呼び出しを行うことができるエージェ…

Agno のツールを使用して 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します。ツールは、Agent がタスクを達成するために実行可能な関数で…

ナレッジと Agno エージェントでそれを使用する方法を理解します。ナレッジは、より良い意思決定を可能にするためにエージェントのコンテキストに追加できる、ドメイン固有のコンテンツを保存します。 Agno 2.x : Le…

ストレージを使用して、エージェント・セッションと状態をデータベースやファイルに永続化します。 エージェントは一時的でステートレスです。エージェントを実行する場合、状態は自動的には永続化されません。本番環境では、エージェン…

エージェントの状態について学習します。状態は、セッションの実行全体を通して維持する必要がある任意の種類のデータです。 Agno のエージェントは異なるセッション間や実行間で作業状態を維持しませんが、状態管理機能は提供して…

エージェントに対するプロンプトの作成方法やその他のコンテキスト・エンジニアリング技術を学習します。 コンテキスト・エンジニアリングは、言語モデルの動作や出力をガイドするために (言語モデルに) 送信される情報 (コンテキ…

信頼性の高い、本番環境対応システムのために、エージェントで構造化された入力と出力を使用する方法を学習します。 Agno エージェントは、単純な文字列ベースのインタラクションから Pydantic モデルを使用した構造化さ…