背景介绍

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。

核心概念：什么是Team模式？

在Agno中，Team就是多个Agent（甚至嵌套Team）组成的协作团体。简单来说：

• Team：管理一组Agent成员的协作调度
• 成员：可以是普通Agent，也可以是另一个Team（原生支持嵌套）
• Leader：由Team本身的模型担任，负责任务分配和结果整合

这种设计非常灵活，你可以把不同能力的Agent组织在一起，让它们分工完成复杂任务。

Team的核心配置参数解析

我从源码里整理了几个最重要的配置参数，这些决定了Team的协作方式：

1. 执行模式 mode

Agno提供了几种不同的执行模式：

class TeamMode(StrEnum):
    ROUTE = "route"
    COORDINATE = "coordinate"
    PLAN = "plan"
    TASKS = "tasks"

• TeamMode.ROUTE（值为 "route"）：直接把任务路由给最合适的成员
• TeamMode.COORDINATE（值为 "coordinate"）：Leader协调多个成员一步步协作完成
• TeamMode.PLAN（值为 "plan"）：Leader先做整体计划，再分配给成员执行
• TeamMode.TASKS（值为 "tasks"）：自动循环迭代，直到任务完成（完全自主模式）

2. 常用控制选项

参数	作用
respond_directly	如果为True，成员的回复直接返回，不经过Leader处理
delegate_to_all_members	是否把任务分给所有成员，而不是由Leader选择一部分
determine_input_for_members	是否由Leader为每个成员定制输入
max_iterations	自主模式下最大迭代次数（默认10）
add_team_history_to_members	是否把Team层面的历史对话发给成员
share_member_interactions	是否把成员之间的交互分享给所有成员

这些参数可以灵活组合，适配不同的协作场景。

嵌套Team支持：Team中还能放Team

Agno的Team支持嵌套，也就是说，一个Team本身可以作为另一个Team的成员。这太有用了！你可以：

1. 把相关的Agent分组，组成子Team
2. 再把多个子Team组织成一个更大的Team
3. 实现分层协作，就像公司的组织结构一样

从核心代码的类型定义就能看出来，嵌套是原生支持的：

members: Union[List[Union[Agent, "Team"]], Callable[..., List]]

成员类型明确支持Agent和Team两种，不用任何hack就能用。

一个完整的代码示例

下面我写一个简单的例子，演示怎么创建一个Team，包含两个子Agent：

from agno.agent import Agent
from agno.team import Team
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.website import WebSearchTool

# 初始化工具
web_search = WebSearchTool()

# 创建两个专门的子Agent
research_agent = Agent(
    name="研究员",
    role="负责收集信息和研究",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    tools=[web_search],
    instructions=["Always cite sources", "Keep summaries concise"]
)

writing_agent = Agent(
    name="撰稿人",
    role="负责整理内容写出流畅的文章",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    instructions=["Write in a clear, engaging style", "Keep paragraphs short"]
)

# 创建一个Team，协调两个Agent工作
content_team = Team(
    members=[research_agent, writing_agent],
    name="内容创作团队",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.PLAN, # 或者直接写字符串 "plan"
    description="一个由研究员和撰稿人组成的内容创作团队",
    instructions=[
        "先让研究员收集必要信息",
        "再让撰稿人整理成文章",
        "确保内容准确，表达清晰"
    ],
    show_tool_calls=True,
    markdown=True
)

# 运行Team
content_team.print_response("写一篇关于Agno框架的介绍", stream=True)

嵌套Team的示例

我们也可以把Team作为成员，再组成更大的Team，实现完整的工作流：

# 在上面content_team的基础上，再创建一个审核agent
editor_agent = Agent(
    name="编辑",
    role="负责审核内容，修正错误",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o")
)

# 创建包含子Team的大Team
publishing_team = Team(
    members=[content_team, editor_agent],
    name="发布团队",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.COORDINATE, # 或者直接写字符串 "coordinate"
    description="负责内容创作和审核的完整团队"
)

publishing_team.print_response("发布一篇关于Agno Team模式的文章", stream=True)

实际开发中的最佳实践

1. 模式选择

• 简单任务路由：用 TeamMode.ROUTE 模式，让Leader直接分给最合适的agent
• 多步顺序协作：用 TeamMode.COORDINATE 模式，Leader一步步协调
• 复杂任务分解：用 TeamMode.PLAN 先做计划再执行
• 完全自主完成：用 TeamMode.TASKS 让它自己迭代，但是一定要设置合理的 max_iterations

2. 嵌套分层

• 把相同领域的agent放到一个子Team里，职责更清晰
• 顶层Team负责整体协调，不用管下层细节
• 不要嵌套太多层（3层以内足够了），太深会增加沟通成本，还会快速消耗上下文token

3. 信息共享

如果需要成员之间互相看到交互过程，打开 share_member_interactions=True，这样上下文更连贯，协作起来更顺畅。

我的踩坑记录

1. 迭代次数别设太大：默认10次真的足够了，太大容易陷入无意义循环，浪费不少token
2. 嵌套Team注意token爆炸：每一层都会把历史带入，嵌套太深上下文膨胀得比你想象得快
3. respond_directly 适合问答路由场景，需要协作的场景真别开
4. respond_directly 和 delegate_to_all_members 不要一起用，逻辑上就冲突

总结

Agno的Team模式设计得非常简洁灵活，原生支持嵌套，让我们可以轻松构建分层的多Agent协作系统。不管是简单的任务路由，还是复杂的多步协作，都能很好地适配。

我个人觉得，Agno在多Agent组织这块的API设计，比很多其他框架都要干净。如果你正在开发多Agent应用，不妨试试Agno的Team模式，真的很香！

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