agents

Agent 开发规范

目录结构

app/agents/{agent_name}/
├── __init__.py    # 导出
├── agent.py       # Agent 定义 + ModelConfig
├── prompts.py     # System Prompt
├── schemas.py     # Pydantic Schema（Structured Output）
└── tools.py       # 工具函数（可选）

创建流程

1. 创建目录: mkdir -p app/agents/my_agent
2. 实现 agent.py（参考模板）
3. 在 app/agents/__init__.py 注册

Agent 模板

from agno.agent import Agent
from agno.db.postgres import PostgresDb
from app.models import ModelConfig, create_model

AGENT_MODEL_CONFIG = ModelConfig(
    model_id="google/gemini-2.5-flash-preview-09-2025",
    temperature=0.2,
    max_tokens=8192,
)

def create_my_agent(db: PostgresDb) -> Agent:
    return Agent(
        id="my-agent",              # kebab-case
        name="My Agent",
        model=create_model(AGENT_MODEL_CONFIG),
        db=db,
        instructions=SYSTEM_PROMPT,
        tools=[...],
        markdown=True,
    )

Structured Output

from pydantic import BaseModel, Field

class MyOutput(BaseModel):
    result: str = Field(..., description="结果")
    confidence: float = Field(..., ge=0, le=1)

agent = Agent(
    output_schema=MyOutput,
    use_json_mode=True,
)

注册

# app/agents/__init__.py
from app.agents.my_agent.agent import create_my_agent
agents.append(create_my_agent(db))

关键参数

参数	说明
id	Agent ID，kebab-case，决定 API URL
model	模型实例，使用 create_model()
db	PostgresDb 连接
instructions	System Prompt
tools	工具函数列表
output_schema	Pydantic Model（可选）