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Rodrigo Zacarias
Rodrigo Zacarias20/08/2025 10:22
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Explorando o Agno: Um Framework Ágil para Agentes de IA em Python

    Recentemente venho me aprofundando no universo dos agentes de inteligência artificial e descobri uma ferramenta que merece destaque: Agno. Trata-se de um framework moderno, bem documentado e com uma proposta clara — facilitar a criação, orquestração e monitoramento de agentes inteligentes em projetos Python.

    Além de sua arquitetura modular, o Agno oferece uma interface gráfica web chamada Playground, que permite testar e acompanhar o comportamento dos agentes em tempo real. Isso torna o desenvolvimento não apenas mais ágil, mas também mais visual e intuitivo.

    Pontos Fortes do Agno

    • Integração fluida com Python: fácil de instalar e configurar em qualquer projeto
    • Playground interativo: interface web para testes, sessões e visualização de agentes
    • Suporte a múltiplos modelos e ferramentas: compatível com OpenAI, Nebius, Scrapegraph e outros
    • Workflows multiestágio: permite criar agentes com etapas de busca, análise e escrita
    • Documentação clara e exemplos práticos: ideal para iniciantes e avançados

    Exemplo: Workflow de Pesquisa Profunda

    Um dos exemplos mais poderosos é o agente de pesquisa profunda, que realiza buscas na web, analisa os dados e gera relatórios estruturados. Veja um trecho do código:

    python

    from agno.agent import Agent
    from agno.workflow import Workflow
    from agno.models.nebius import Nebius
    from agno.tools.scrapegraph import ScrapeGraphTools
    
    class DeepResearcherAgent(Workflow):
      searcher = Agent(
          tools=[ScrapeGraphTools(api_key="YOUR_SCRAPEGRAPH_KEY")],
          model=Nebius(id="deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324", api_key="YOUR_NEBIUS_KEY"),
          description="Expert in extracting high-quality web data."
      )
    
      # Outros agentes: analyst e writer seguem o mesmo padrão
    

    Esse agente é dividido em três etapas:

    1. Searcher: coleta dados da web com Scrapegraph
    2. Analyst: sintetiza e interpreta os dados
    3. Writer: gera um relatório final com recomendações e referências

    Esse exemplo completo está disponível na documentação oficial do Agno.

    Playground: Teste seus agentes com facilidade

    O Playground do Agno permite criar sessões, configurar agentes e visualizar execuções em tempo real. É uma ferramenta essencial para quem deseja iterar rapidamente e entender o comportamento dos agentes sem sair do navegador.

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    Comentários (2)
    Rodrigo Zacarias
    Rodrigo Zacarias - 21/08/2025 11:18

    Scrapegraph oferece uma abordagem estruturada para web scraping, com suporte a fluxos de extração complexos e APIs bem definidas. Isso é ouro para projetos que dependem de dados dinâmicos da web.

    Nebius, por sua vez, traz modelos de linguagem avançados como o DeepSeek-V3, que são altamente eficazes na interpretação e síntese de dados extraídos.

    Quando combinados no Agno, como no exemplo do DeepResearcherAgent, eles criam um pipeline poderoso: coleta inteligente → análise profunda → geração automatizada de relatórios.

    A integração com OpenAI continua sendo valiosa, principalmente pela versatilidade dos modelos GPT. Mas Scrapegraph e Nebius juntos oferecem uma solução mais verticalizada e robusta para workflows de pesquisa profunda

    DIO Community
    DIO Community - 20/08/2025 13:56

    Rodrigo, o artigo sobre o Agno e sua aplicação no desenvolvimento de agentes de IA em Python está excelente! Você conseguiu destacar as vantagens desse framework de forma clara e prática. A integração fluida com Python e o Playground interativo são, sem dúvida, grandes diferenciais que facilitam tanto para iniciantes quanto para desenvolvedores mais avançados.

    A parte sobre o workflow de pesquisa profunda foi particularmente interessante, mostrando como diferentes agentes podem ser combinados para realizar tarefas complexas de coleta, análise e geração de relatórios. Isso abre portas para diversas aplicações em áreas como web scraping, análise de dados e geração automatizada de conteúdo.

    Você mencionou a integração com ferramentas como OpenAI, Nebius e Scrapegraph, o que demonstra a flexibilidade do Agno para trabalhar com modelos e serviços externos. Qual dessas integrações você acredita ser a mais promissora para projetos futuros e por quê?