はじめに

最近話題のAIエージェントライブラリ『Agno』。速度とメモリ効率が抜群との謳い文句。しかし、ドキュメントが英語中心でよくわからない？。安心してください！この記事では、英語が苦手でもストレスなくAgnoのドキュメントを理解し、手軽にAIエージェントを開発・コーディングする方法を簡単に解説します。(方法が簡単という意味じゃなくて、簡単な解説ですいません)

Agnoをclineで攻略！苦手な英語ドキュメントも簡単理解

Agnoはまだまだ日本語での情報が少なく、英語のドキュメントを読み解くのは難しいですよね。そこで活躍するのが、AIアシスタント『cline』です。

以下の手順で簡単にセットアップできます。

Agnoのドキュメントを公式サイトからダウンロードします。（利用規約などを確認してくださいね！）
HTML形式のドキュメントをMarkdownに変換して、余計な情報を削除します。
.clineruleファイルを作成して、clineがドキュメントを参照できるようにします。

具体的には、以下のように記述します。

.clinerule

AIエージェントライブラリのagnoのドキュメントは、ローカルディレクトリdocs/docs.agno.com/にあります。agnoのコーディングの時に参照してください。

これだけで、Agnoのドキュメントをclineが読み解いてくれるようになります。

試しに、Agnoのクラス構成をclineに質問してみましょう。

agno.agent.agent.Agentのコンストラクタの引数を全部解説したドキュメントをつくって

clineがしっかりと日本語の解説ドキュメントを作ってくれました！すごくよく解かる！！

Agnoで作る！cline頼りの簡単AIエージェント作成法

さらに、clineを使えばAgnoのサンプルコード作成も簡単です。以下の指示をclineに入力するだけで、基本的なチャットボットを作成できます。

agnoを使って基本的なチャットボットを作って。ファイル名はsamplebot.py

clineはAgnoのドキュメントを参照しながら、正確なコードを生成してくれます。非常に便利ですね！

まとめ

Agnoとclineを組み合わせることで、英語ドキュメントへの苦手意識を克服し、効率よくAIエージェント開発を進めることができます。ぜひあなたもclineを使ってAgnoを試してみてください！

感想や質問はコメント欄でお待ちしています。

参考までに、作ってもらったドキュメントも貼っておきますね。

Agentクラスのコンストラクタパラメータ解説

基本設定

モデルと識別子

model (Optional[Model]): エージェントが使用する言語モデル
name (Optional[str]): エージェントの名前
agent_id (Optional[str]): エージェントのUUID (未設定の場合は自動生成)
agent_data (Optional[Dict[str, Any]]): エージェントに関連付けられたメタデータ

プロンプト設定

description (Optional[str]): システムメッセージの先頭に追加されるエージェントの説明
goal (Optional[str]): タスクの目標
instructions (Optional[Union[str, List[str], Callable]]): エージェントへの指示リスト
expected_output (Optional[str]): エージェントから期待される出力形式
introduction (Optional[str]): 実行開始時にチャット履歴に追加される自己紹介文
markdown (bool): True の場合、出力をマークダウン形式で整形する指示を追加 (デフォルト: False)

セッション管理

セッション設定

session_id (Optional[str]): セッションUUID (未設定の場合は自動生成)
session_name (Optional[str]): セッション名
session_state (Optional[Dict[str, Any]]): セッション状態（データベースに永続化）

ユーザー情報

user_id (Optional[str]): エージェントと対話するユーザーのID
user_data (Optional[Dict[str, Any]]): ユーザーに関連付けられたメタデータ

拡張機能

ツール

tools (Optional[List[Union[Toolkit, Callable, Function]]]): モデルに提供されるツールのリスト
show_tool_calls (bool): ツール呼び出しをエージェントのレスポンスに表示 (デフォルト: False)
tool_call_limit (Optional[int]): 許可される最大ツール呼び出し回数
tool_choice (Optional[Union[str, Dict[str, Any]]]): モデルが呼び出すツールの制御

知識とメモリ

knowledge (Optional[AgentKnowledge]): エージェントの知識ベース
memory (Optional[AgentMemory]): エージェントのメモリ
storage (Optional[AgentStorage]): エージェントのストレージ
add_references (bool): 知識ベースからの参照をユーザープロンプトに追加 (デフォルト: False)
references_format (Literal["json", "yaml"]): 参照のフォーマット (デフォルト: "json")

チーム機能

team (Optional[List[Agent]]): このエージェントがタスクを移譲できるエージェントチーム
team_data (Optional[Dict[str, Any]]): チームメンバー間で共有されるデータ
role (Optional[str]): チームにおけるエージェントの役割
respond_directly (bool): True の場合、メンバーエージェントがユーザーに直接応答 (デフォルト: False)

システムメッセージ設定

メッセージ制御

system_message (Optional[Union[str, Callable, Message]]): システムメッセージを文字列または関数として提供
system_message_role (str): システムメッセージの役割 (デフォルト: "system")
create_default_system_message (bool): True の場合、エージェント設定から既定のシステムメッセージを作成 (デフォルト: True)
user_message (Optional[Union[List, Dict, str, Callable, Message]]): ユーザーメッセージの設定
user_message_role (str): ユーザーメッセージの役割 (デフォルト: "user")

履歴と状態

add_history_to_messages (bool): チャット履歴をメッセージに追加 (デフォルト: False)
num_history_responses (int): 追加する履歴レスポンスの数 (デフォルト: 3)
add_state_in_messages (bool): セッション状態変数をメッセージに追加 (デフォルト: False)

エラー処理とモニタリング

リトライ設定

retries (int): 試行回数 (デフォルト: 0)
delay_between_retries (int): リトライ間の遅延秒数 (デフォルト: 1)
exponential_backoff (bool): True の場合、リトライ間の遅延を指数関数的に増加 (デフォルト: False)

デバッグと監視

debug_mode (bool): デバッグログを有効化 (デフォルト: False)
monitoring (bool): agno.comでのエージェント情報のモニタリングを有効化 (デフォルト: False)
telemetry (bool): 最小限のテレメトリログを有効化 (デフォルト: True)

出力制御

レスポンス設定

response_model (Optional[Type[BaseModel]]): レスポンスをPydanticモデルとして取得
parse_response (bool): True の場合、レスポンスをresponse_modelに変換 (デフォルト: True)
structured_outputs (bool): サポートされている場合、モデル強制の構造化出力を使用 (デフォルト: False)
save_response_to_file (Optional[str]): レスポンスをファイルに保存
stream (Optional[bool]): エージェントからのレスポンスをストリーミング
stream_intermediate_steps (bool): エージェントからの中間ステップをストリーミング (デフォルト: False)

Agentクラスのメソッド解説

基本実行メソッド

run関連

run(input_str: str, **kwargs) -> str
- 説明: エージェントにタスクを実行させる基本メソッド
- 引数:
  - input_str: 実行するタスクの説明や指示
  - kwargs: 追加のパラメータ（stream、response_modelなど）
- 戻り値: エージェントからの応答文字列
arun(input_str: str, **kwargs) -> str
- 説明: runの非同期バージョン
- 引数: runと同じ
- 戻り値: エージェントからの応答文字列（非同期）

レスポンス出力

print_response(input_str: str, **kwargs) -> None
- 説明: エージェントの応答を直接コンソールに出力
- 引数:
  - input_str: 実行するタスクの説明や指示
  - kwargs: 追加のパラメータ（stream、response_modelなど）
get_response(input_str: str, **kwargs) -> Dict
- 説明: エージェントの応答を辞書形式で取得
- 引数: runと同じ
- 戻り値: 応答内容とメタデータを含む辞書

セッション管理

状態管理

save_state() -> None
- 説明: 現在のセッション状態を保存
load_state() -> None
- 説明: 保存されたセッション状態を読み込み

履歴管理

add_to_history(message: Union[str, Dict]) -> None
- 説明: チャット履歴にメッセージを追加
- 引数: 追加するメッセージ（文字列または辞書）
clear_history() -> None
- 説明: チャット履歴をクリア

ツールと知識管理

ツール操作

add_tool(tool: Union[Toolkit, Callable, Function]) -> None
- 説明: エージェントに新しいツールを追加
- 引数: 追加するツール
remove_tool(tool_name: str) -> None
- 説明: 指定した名前のツールを削除
- 引数: 削除するツールの名前

知識操作

add_knowledge(knowledge: AgentKnowledge) -> None
- 説明: エージェントに新しい知識を追加
- 引数: 追加する知識オブジェクト
search_knowledge(query: str, **kwargs) -> List[Dict]
- 説明: 知識ベースから情報を検索
- 引数:
  - query: 検索クエリ
  - kwargs: 検索オプション
- 戻り値: 検索結果のリスト

チーム連携

チーム管理

add_team_member(agent: Agent) -> None
- 説明: チームに新しいエージェントを追加
- 引数: 追加するエージェント
remove_team_member(agent_id: str) -> None
- 説明: チームから指定したエージェントを削除
- 引数: 削除するエージェントのID

タスク移譲

transfer_task(task: str, agent_id: str) -> str
- 説明: タスクを他のチームメンバーに移譲
- 引数:
  - task: 移譲するタスクの説明
  - agent_id: タスクを移譲するエージェントのID
- 戻り値: 移譲先エージェントからの応答

モニタリングとデバッグ

ログ管理

enable_debug() -> None
- 説明: デバッグモードを有効化
disable_debug() -> None
- 説明: デバッグモードを無効化

モニタリング

start_monitoring() -> None
- 説明: agno.comでのモニタリングを開始
stop_monitoring() -> None
- 説明: モニタリングを停止