Agno

本ガイドで構築するもの: わずか 10 行あまりの Python コードで、SambaCloud でホストされているモデルと対話する最小構成の Agno エージェントを構築します。

概要

Agno は、マルチモーダル AI エージェントを構築するための軽量な Python フレームワークです。SambaCloud と接続することで、高速かつ手軽に、以下のようなエージェントを構築できます。

Reasoning と応答

シンプルな Agent インターフェースを通じて、SambaCloud でホストされている任意の LLM から自然言語の応答をストリーミングします。

ツールの利用

Python の型ヒントを完備したデコレーターベースのツールを組み立てられます。スキーマは Agno が自動生成します。

モデル非依存

id= 引数 1 つでモデルを切り替えられます。同じコードのまま、バックエンドだけを変更できます。

迅速なリリース

スクリプト、ノートブックのセル、FastAPI サービスのバックエンドとして、最小限のフレームワークオーバーヘッドで実行できます。

前提条件

SambaCloud アカウントと、SambaCloud ポータルで取得した API キー
Python 3.9 以上がインストールされていること (python --version で確認できます)
Python の仮想環境とターミナルの基本操作に関する知識

セットアップ

仮想環境の作成と有効化

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

Agno と OpenAI SDK のインストール

pip install agno openai

Agno の Sambanova モデルは OpenAILike をベースにしており、内部で openai パッケージを使用します。pip install agno だけでは不十分なため、両方をインストールしてください。

SambaCloud API キーのエクスポート

export SAMBANOVA_API_KEY="your-sambacloud-api-key"

API キーは決してソース管理にコミットしないでください。.env ファイルまたはシェルのシークレット管理ツールを使用してください。

使用例

Agent のモデルとして Sambanova を使用します。ライブラリのデフォルトモデルは SambaCloud では提供終了となっているため、必ず id= を明示的に指定してください。

horror_agent.py

from agno.agent import Agent
from agno.models.sambanova import Sambanova

agent = Agent(
    model=Sambanova(id="Meta-Llama-3.3-70B-Instruct"),
    markdown=True,
)

# Print the response in the terminal
agent.print_response("Share a 2 sentence horror story.")

実行します。

python horror_agent.py

id= は、SambaCloud 対応モデルページに記載されている任意のモデルに切り替えられます。それ以外のコードはそのまま使用できます。

パラメータ

Sambanova モデルクラスは、以下の引数を受け付けます。

パラメータ	型	デフォルト値	説明
`id`	`str`	`"Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"`	使用するモデルの ID。ライブラリのデフォルトは SambaCloud では提供終了となっているため、必ず `id=` を明示的に指定してください。
`name`	`str`	`"Sambanova"`	このチャットモデルインスタンスの表示名。
`provider`	`str`	`"Sambanova"`	モデルのプロバイダー。
`api_key`	`Optional[str]`	`None`	SambaCloud で認証するための API キー。デフォルトでは環境変数 `SAMBANOVA_API_KEY` が使用されます。
`base_url`	`str`	`"https://api.sambanova.ai/v1"`	API リクエストのベース URL。プロキシ経由でルーティングする場合のみ変更してください。

参考情報

Agno リポジトリ

Agno フレームワークのソースコード、サンプル、リリースノート。

Agno ドキュメント

エージェント、ツール、マルチモーダル入力、ストレージに関する公式ガイド。

対応モデル

SambaCloud で現在利用可能なモデルの一覧。

提供終了モデル

提供終了が予定されているモデルと、推奨される代替モデル。

トラブルシューティング

ModuleNotFoundError: agno または openai

両方のパッケージをインストールしてください: pip install agno openai
Agno の Sambanova モデルクラスは内部で openai に依存しています。pip install agno だけでは不十分です
仮想環境が有効化されていることを確認してください。which python の出力が .venv 内を指している必要があります

認証エラーが発生する、または API キーが見つからない

キーがエクスポートされていることを確認してください: echo $SAMBANOVA_API_KEY
export SAMBANOVA_API_KEY="your-key" で再エクスポートし、再試行してください
Sambanova クラスは SAMBANOVA_API_KEY を自動的に読み込みます。上書きする場合を除き、api_key= を明示的に渡す必要はありません

提供終了モデルの警告が表示される、または想定外の応答が返される

ライブラリのデフォルトの id (Meta-Llama-3.1-8B-Instruct) は SambaCloud では提供終了となっています。必ず id= を明示的に指定してください
現在のモデル ID は SambaCloud モデルページでご確認ください
推奨される代替モデルについては、提供終了モデルをご参照ください

モデルが見つからない

モデル名は大文字と小文字が区別されます。SambaCloud モデルページに記載されている文字列を正確に使用してください
お使いの SambaCloud アカウントに、リクエストしたモデルへのアクセス権があることを確認してください

概要

開発者ツール

フレームワーク

インターフェースとローコード

データとインフラ

マルチモーダル

評価とモニタリング

概要

Reasoning と応答

ツールの利用

モデル非依存

迅速なリリース

前提条件

セットアップ

使用例

パラメータ

参考情報

Agno リポジトリ

Agno ドキュメント

対応モデル

提供終了モデル

トラブルシューティング

​概要

Reasoning と応答

ツールの利用

モデル非依存

迅速なリリース

​前提条件

​セットアップ

​使用例

​パラメータ

​参考情報

Agno リポジトリ

Agno ドキュメント

対応モデル

提供終了モデル

​トラブルシューティング

概要

前提条件

セットアップ

使用例

パラメータ

参考情報

トラブルシューティング