Redis 团队存储

Agno 支持使用 Redis 作为团队的存储后端，使用的是 RedisStorage 类。

用法

运行 Redis

安装 docker desktop 并运行 Redis，端口为 6379，使用以下命令：

docker run --name my-redis -p 6379:6379 -d redis

redis_storage_for_team.py

"""
运行: `pip install openai duckduckgo-search newspaper4k lxml_html_clean agno redis` 来安装依赖
"""

from typing import List

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.storage.redis import RedisStorage
from agno.team import Team
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.tools.hackernews import HackerNewsTools
from pydantic import BaseModel

# 使用默认的本地连接初始化 Redis 存储
storage = RedisStorage(
    # 用于为 session 命名空间的 Redis 键前缀
    prefix="agno_test",
    # Redis 主机地址
    host="localhost",
    # Redis 端口号
    port=6379,
)


class Article(BaseModel):
    title: str
    summary: str
    reference_links: List[str]


hn_researcher = Agent(
    name="HackerNews 研究员",
    model=OpenAIChat("gpt-4o"),
    role="获取 hackernews 的热门新闻。",
    tools=[HackerNewsTools()],
)

web_searcher = Agent(
    name="网络搜索员",
    model=OpenAIChat("gpt-4o"),
    role="搜索网络信息。",
    tools=[DuckDuckGoTools()],
    add_datetime_to_instructions=True,
)


hn_team = Team(
    name="HackerNews 团队",
    mode="coordinate",
    model=OpenAIChat("gpt-4o"),
    members=[hn_researcher, web_searcher],
    storage=storage,
    instructions=[
        "首先，在 hackernews 上搜索用户正在查询的内容。",
        "然后，让网络搜索员搜索每个故事以获取更多信息。",
        "最后，提供一个有见地且引人入胜的总结。",
    ],
    response_model=Article,
    show_tool_calls=True,
    markdown=True,
    debug_mode=True,
    show_members_responses=True,
)

hn_team.print_response("写一篇关于 hackernews 上排名前2的故事的文章")

参数

参数	类型	描述	默认值
prefix	str	用于 Redis 键的 prefix，以 namespace 会话	Required
host	str	Redis host 地址	"localhost"
port	int	Redis 端口号	6379
db	int	Redis 数据库号	0
password	Optional[str]	需要 authentication 时的 Redis password	None
mode	Optional[Literal["agent", "team", "workflow"]]	Storage mode	"agent"

开发者资源

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