Agent

参数

参数	类型	默认值	描述
model	Optional[Model]	None	用于此 Agent 的模型
name	Optional[str]	None	Agent 名称
agent_id	Optional[str]	None	Agent UUID (未设置时自动生成)
agent_data	Optional[Dict[str, Any]]	None	与此 Agent 相关的元数据
introduction	Optional[str]	None	Agent 简介。在开始运行时添加到聊天历史记录中。
user_id	Optional[str]	None	与此 Agent 交互的用户 ID
user_data	Optional[Dict[str, Any]]	None	与此 Agent 交互的用户的元数据
session_id	Optional[str]	None	会话 UUID (未设置时自动生成)
session_name	Optional[str]	None	会话名称
session_state	Optional[Dict[str, Any]]	None	会话状态 (存储在数据库中以在运行之间持久化)
context	Optional[Dict[str, Any]]	None	可用于工具和提示函数的上下文
add_context	bool	False	如果为 True，则将上下文添加到用户提示中
resolve_context	bool	True	如果为 True，则在运行 Agent 之前解析上下文 (即调用上下文中的任何函数)
memory	Optional[Memory]	None	Agent 记忆
add_history_to_messages	bool	False	将聊天历史记录添加到发送给模型的消息中
num_history_runs	int	3	要包含在消息中的历史运行次数。
search_previous_sessions_history	bool	False	将此设置为 True 以允许搜索先前的会话。
num_history_sessions	int	2	指定要包含在搜索中的过去会话数量。建议目前将其数量保留为 2 或 3，因为更多的数量可能会填满模型的上下文长度，从而可能导致性能问题。
knowledge	Optional[AgentKnowledge]	None	Agent 知识
knowledge_filters	Optional[Dict[str, Any]]	None	要应用于知识库的知识过滤器
enable_agentic_knowledge_filters	bool	False	启用 Agentic 知识过滤器
add_references	bool	False	通过将 AgentKnowledge 的引用添加到用户提示来启用 RAG
retriever	Optional[Callable[..., Optional[List[Dict]]]]	None	将引用添加到 user_message 的函数
references_format	Literal["json", "yaml"]	"json"	引用格式
storage	Optional[AgentStorage]	None	Agent 存储
extra_data	Optional[Dict[str, Any]]	None	与此 Agent 一起存储的额外数据
tools	Optional[List[Union[Toolkit, Callable, Function]]]	None	提供给模型的工具列表
show_tool_calls	bool	False	在 Agent 响应中显示工具调用
tool_call_limit	Optional[int]	None	单次运行允许的最大工具调用次数
tool_choice	Optional[Union[str, Dict[str, Any]]]	None	控制模型调用哪个（或哪些）工具
reasoning	bool	False	通过逐步解决问题来启用推理
reasoning_model	Optional[Model]	None	用于推理的模型
reasoning_agent	Optional[Agent]	None	用于推理的 Agent
reasoning_min_steps	int	1	最少推理步数
reasoning_max_steps	int	10	最多推理步数
read_chat_history	bool	False	添加一个允许模型读取聊天历史记录的工具
search_knowledge	bool	True	添加一个允许模型搜索知识库的工具
update_knowledge	bool	False	添加一个允许模型更新知识库的工具
read_tool_call_history	bool	False	添加一个允许模型获取工具调用历史记录的工具
system_message	Optional[Union[str, Callable, Message]]	None	以字符串或函数形式提供系统消息。这将覆盖 description、goal、instructions 等，并按原样发送提供的系统消息。
system_message_role	str	"system"	系统消息的角色
create_default_system_message	bool	True	如果为 True，则使用 Agent 设置创建默认系统消息
description	Optional[str]	None	Agent 的描述，将添加到系统消息的开头
goal	Optional[str]	None	此任务的目标
success_criteria	Optional[str]	None	Agent 的成功标准
instructions	Optional[Union[str, List[str], Callable]]	None	Agent 的指令列表
expected_output	Optional[str]	None	提供 Agent 的预期输出
additional_context	Optional[str]	None	添加到系统消息末尾的附加上下文
markdown	bool	False	如果 markdown=true，则添加指令以使用 markdown 格式化输出
add_name_to_instructions	bool	False	如果为 True，则将 Agent 名称添加到指令中
add_datetime_to_instructions	bool	False	如果为 True，则将当前日期时间添加到系统消息中
add_location_to_instructions	bool	False	如果为 True，则将当前位置添加到系统消息中
add_state_in_messages	bool	False	如果为 True，则将会话状态变量添加到消息中
add_messages	Optional[List[Union[Dict, Message]]]	None	系统消息之后添加的额外消息列表
user_message	Optional[Union[List, Dict, str, Callable, Message]]	None	提供用户消息
user_message_role	str	"user"	用户消息的角色
create_default_user_message	bool	True	如果为 True，则创建默认用户消息
retries	int	0	尝试的重试次数
delay_between_retries	int	1	重试之间的延迟
exponential_backoff	bool	False	如果为 True，则重试之间的延迟每次加倍
response_model	Optional[Type[BaseModel]]	None	提供一个响应模型以将响应作为 Pydantic 模型获取
parse_response	bool	True	如果为 True，则将响应转换为 response_model
use_json_mode	bool	False	如果设置了 response_model，则设置模型的响应“模式”，即模型应明确响应 JSON 对象而不是 Pydantic 模型
parser_model	Optional[Model]	None	用于解析响应的模型
parser_model_prompt	Optional[str]	None	用于解析响应的提示
save_response_to_file	Optional[str]	None	将响应保存到文件
stream	Optional[bool]	None	从 Agent 流式传输响应
stream_intermediate_steps	bool	False	从 Agent 流式传输中间步骤
store_events	bool	False	将流式事件存储在 RunResponse 上
events_to_skip	Optional[List[RunEvent]]	None	指定在 RunResponse 上存储事件时要跳过的事件类型
team	Optional[List[Agent]]	None	Agent 可以将任务移交给的代理团队
team_data	Optional[Dict[str, Any]]	None	团队成员之间共享的数据
role	Optional[str]	None	如果此 Agent 是团队的一部分，则这是 Agent 的角色
respond_directly	bool	False	如果为 True，成员 Agent 直接响应用户
add_transfer_instructions	bool	True	添加将任务转移给团队成员的说明
team_response_separator	str	"\n"	团队响应之间的分隔符
debug_mode	bool	False	启用调试日志
monitoring	bool	False	将 Agent 信息日志记录到 agno.com 以进行监控
telemetry	bool	True	日志化用于分析的最小遥测数据

函数

print_response

运行 Agent 并打印响应。

参数:

• message (Optional[Union[List, Dict, str, Message]]): 要发送给 Agent 的消息
• session_id (Optional[str]): 要使用的会话 ID
• user_id (Optional[str]): 要使用的用户 ID
• messages (Optional[List[Union[Dict, Message]]]): 要使用的附加消息列表
• audio (Optional[Sequence[Audio]]): 要包含的音频文件
• images (Optional[Sequence[Image]]): 要包含的图像文件
• videos (Optional[Sequence[Video]]): 要包含的视频文件
• files (Optional[Sequence[File]]): 要包含的文件
• stream (Optional[bool]): 是否流式传输响应
• stream_intermediate_steps (bool): 是否流式传输中间步骤
• markdown (bool): 是否将输出格式化为 markdown
• show_message (bool): 是否显示消息
• show_reasoning (bool): 是否显示推理过程
• show_full_reasoning (bool): 是否显示完整的推理过程
• console (Optional[Any]): 要用于输出的控制台
• knowledge_filters (Optional[Dict[str, Any]]): 要应用的知识过滤器

run

运行 Agent。

参数:

• message (Optional[Union[str, List, Dict, Message]]): 要发送给 Agent 的消息
• stream (Optional[bool]): 是否流式传输响应
• user_id (Optional[str]): 要使用的用户 ID
• session_id (Optional[str]): 要使用的会话 ID
• audio (Optional[Sequence[Audio]]): 要包含的音频文件
• images (Optional[Sequence[Image]]): 要包含的图像文件
• videos (Optional[Sequence[Video]]): 要包含的视频文件
• files (Optional[Sequence[File]]): 要包含的文件
• messages (Optional[Sequence[Union[Dict, Message]]]): 要使用的附加消息列表
• stream_intermediate_steps (Optional[bool]): 是否流式传输中间步骤
• retries (Optional[int]): 尝试的重试次数
• knowledge_filters (Optional[Dict[str, Any]]): 要应用的知识过滤器

返回值:

• Union[RunResponse, Iterator[RunResponseEvent]]: 根据 stream 参数，返回 RunResponse 或 RunResponseEvents 的迭代器

aprint_response

异步运行 Agent 并打印响应。

参数:

• message (Optional[Union[List, Dict, str, Message]]): 要发送给 Agent 的消息
• session_id (Optional[str]): 要使用的会话 ID
• user_id (Optional[str]): 要使用的用户 ID
• messages (Optional[List[Union[Dict, Message]]]): 要使用的附加消息列表
• audio (Optional[Sequence[Audio]]): 要包含的音频文件
• images (Optional[Sequence[Image]]): 要包含的图像文件
• videos (Optional[Sequence[Video]]): 要包含的视频文件
• files (Optional[Sequence[File]]): 要包含的文件
• stream (Optional[bool]): 是否流式传输响应
• stream_intermediate_steps (bool): 是否流式传输中间步骤
• markdown (bool): 是否将输出格式化为 markdown
• show_message (bool): 是否显示消息
• show_reasoning (bool): 是否显示推理过程
• show_full_reasoning (bool): 是否显示完整的推理过程
• console (Optional[Any]): 要用于输出的控制台
• knowledge_filters (Optional[Dict[str, Any]]): 要应用的知识过滤器

arun

异步运行 Agent。

参数:

• message (Optional[Union[str, List, Dict, Message]]): 要发送给 Agent 的消息
• stream (Optional[bool]): 是否流式传输响应
• user_id (Optional[str]): 要使用的用户 ID
• session_id (Optional[str]): 要使用的会话 ID
• audio (Optional[Sequence[Audio]]): 要包含的音频文件
• images (Optional[Sequence[Image]]): 要包含的图像文件
• videos (Optional[Sequence[Video]]): 要包含的视频文件
• files (Optional[Sequence[File]]): 要包含的文件
• messages (Optional[Sequence[Union[Dict, Message]]]): 要使用的附加消息列表
• stream_intermediate_steps (Optional[bool]): 是否流式传输中间步骤
• retries (Optional[int]): 尝试的重试次数
• knowledge_filters (Optional[Dict[str, Any]]): 要应用的知识过滤器

返回值:

• Union[RunResponse, AsyncIterator[RunResponseEvent]]: 根据 stream 参数，返回 RunResponse 或 RunResponseEvents 的异步迭代器

continue_run

继续运行。

参数:

• run_response (Optional[RunResponse]): 要继续的运行响应
• run_id (Optional[str]): 要继续的运行 ID
• updated_tools (Optional[List[ToolExecution]]): 要使用的更新后的工具，在使用 run_id 恢复运行时必需
• stream (Optional[bool]): 是否流式传输响应
• stream_intermediate_steps (Optional[bool]): 是否流式传输中间步骤
• user_id (Optional[str]): 要使用的用户 ID
• session_id (Optional[str]): 要使用的会话 ID
• retries (Optional[int]): 尝试的重试次数
• knowledge_filters (Optional[Dict[str, Any]]): 要应用的知识过滤器

返回值:

• Union[RunResponse, Iterator[RunResponseEvent]]: 根据 stream 参数，返回 RunResponse 或 RunResponseEvents 的迭代器

acontinue_run

异步继续运行。

参数:

• run_response (Optional[RunResponse]): 要继续的运行响应
• run_id (Optional[str]): 要继续的运行 ID
• updated_tools (Optional[List[ToolExecution]]): 要使用的更新后的工具，在使用 run_id 恢复运行时必需
• stream (Optional[bool]): 是否流式传输响应
• stream_intermediate_steps (Optional[bool]): 是否流式传输中间步骤
• user_id (Optional[str]): 要使用的用户 ID
• session_id (Optional[str]): 要使用的会话 ID
• retries (Optional[int]): 尝试的重试次数
• knowledge_filters (Optional[Dict[str, Any]]): 要应用的知识过滤器

返回值:

• Union[RunResponse, AsyncIterator[RunResponseEvent]]: 根据 stream 参数，返回 RunResponse 或 RunResponseEvents 的异步迭代器

get_session_summary

获取给定会话 ID 和用户 ID 的会话摘要。

参数:

• session_id (Optional[str]): 要使用的会话 ID (如果未提供，则使用当前会话)
• user_id (Optional[str]): 要使用的用户 ID (如果未提供，则使用当前用户)

返回值:

• Optional[SessionSummary]: 会话摘要

get_user_memories

获取给定用户 ID 的用户记忆。

参数:

• user_id (Optional[str]): 要使用的用户 ID (如果未提供，则使用当前用户)

返回值:

• Optional[List[UserMemory]]: 用户记忆列表

add_tool

将工具添加到 Agent。

参数:

• tool (Union[Toolkit, Callable, Function, Dict]): 要添加的工具

set_tools

替换 Agent 的工具。

参数:

• tools (List[Union[Toolkit, Callable, Function, Dict]]): 要设置的工具列表