你肯定已经用 LLM 做过不少东西了，写文案、做问答、甚至写代码都没问题。但当问题变复杂了，一个 Agent 就不够用了。比如你要做一个内容创作系统：需要有人搜资料，有人写初稿，有人做校对，有人排版式。一个 Agent 样样都做，结果就是样样都不精。多 Agent 协作就是把一个复杂任务拆解给多个专业 Agent 来做，每个 Agent 专注自己擅长的部分，最后一起把事情做好。就像现实中的公司：产

Agno（原agno）是一个轻量级的AI Agent开发框架，最近在开发者社区越来越受欢迎。它提供了非常灵活的多Agent协作机制，其中Team模式就是其核心功能之一。今天我就结合源码来聊聊Agno的Team模式和子Agent是怎么工作的，以及我们该怎么用它们构建复杂的多Agent协作系统。在Agno中，Team就是多个Agent（甚至嵌套Team）组成的协作团体。Team：管理一组Agent成员

Agno 帮你搞定 Agent 逻辑、会话管理、工具调用FastAPI 帮你搞定 API 路由、数据验证、自动生成文档代码量很少，就能搭出一个生产可用的服务不管你是做原型验证，还是要上线给业务方用，这个组合都能 hold 住。

Agno（原agno）是一个轻量级的AI Agent开发框架，最近在开发者社区越来越受欢迎。它提供了非常灵活的多Agent协作机制，其中Team模式就是其核心功能之一。今天我就结合源码来聊聊Agno的Team模式和子Agent是怎么工作的，以及我们该怎么用它们构建复杂的多Agent协作系统。在Agno中，Team就是多个Agent（甚至嵌套Team）组成的协作团体。Team：管理一组Agent成员

随着大语言模型能力的不断提升，多智能体系统正在成为AI应用开发的新趋势。但目前大多数框架只关注智能体的构建，缺少从开发到生产部署的完整链路支持。今天给大家介绍一个比较新的框架Agno，它定位为"智能体软件运行时"，不仅提供了多智能体的开发框架，还自带了生产级的运行层和控制平面，让你可以一站式完成从开发到部署监控的全流程。官方文档：https://docs.agno.com/introduction