Agno: 메모리와 추론 능력을 갖춘 멀티 에이전트 프레임워크 심층 분석

들어가며

AI 기술이 발전하면서 단순한 프롬프트 기반 시스템을 넘어 더 복잡하고 지능적인 시스템의 필요성이 대두되고 있습니다. 이번 글에서는 최근 주목받고 있는 멀티 에이전트 프레임워크인 Agno에 대해 자세히 알아보겠습니다.

1. Agno란?

Agno는 AI 에이전트 기반 시스템 개발을 위한 풀스택 프레임워크입니다. 기존 프레임워크들과 달리 추론, 메모리, 멀티모달 처리, 에이전트 협업 등 종합적인 기능을 제공하는 것이 특징입니다.

2. 주요 특징

2.1 Model-Agnostic Flexibility

다양한 LLM 모델을 쉽게 통합할 수 있습니다:

• OpenAI GPT 시리즈
• Anthropic Claude
• Google AI 모델
• 오픈소스 LLM

2.2 멀티모달 지원

다양한 형태의 입출력을 처리할 수 있습니다:

• 텍스트
• 이미지
• 오디오
• 비디오

2.3 메모리 시스템

장기 기억 기능을 통해:

• 과거 상호작용 기억
• 맥락 유지
• 학습된 지식 저장

3. 실제 구현 예시

from agno import Agent, Memory

# 에이전트 생성
agent = Agent(
    model='gpt-4',
    memory=Memory(type='long_term')
)

# 태스크 실행
response = agent.run({
    'task': '데이터 분석',
    'input': '매출 데이터'
})

4. 장점과 활용

• 빠른 실행 속도
• 효율적인 메모리 사용
• 실용적인 예제 제공
• Python 기반 SDK
• No-code 도구 지원 예정

마치며

Agno는 AI 시스템 개발을 위한 강력한 도구로, 특히 복잡한 업무 자동화나 지능형 어시스턴트 개발에 적합합니다. 향후 발전이 기대되는 프레임워크입니다.