agno-9-Culture

Agno 的 Culture（文化） 是一个实验性功能，旨在为你的多智能体（Multi-Agent）系统提供一个共享的知识层。它允许不同的 Agent 存储和检索通用的原则、最佳实践和可复用的经验。

简单来说，Culture 让智能体能够"共同成长"。一个 Agent 从交互中学到的宝贵经验，可以通过 Culture 分享给所有其他 Agent，让整个系统从集体智慧中获益

为什么需要 Culture？

Culture 解决了智能体系统中的一个根本问题：知识的孤立性。没有 Culture，每个 Agent 都从零开始，学到的经验无法积累和传承。

• 一致性 (Consistency)：所有 Agent 遵循统一的沟通标准、格式规范和最佳实践。

• 进化性 (Evolution)：系统会随着时间的推移，从 Agent 的成功和失败中不断学习和改进。

• 效率性 (Efficiency)：Agent 无需反复"重新学习"同样的教训。

• 广泛应用场景：

  • 技术文档团队：保持统一的写作风格和结构。

  • 客户支持团队：应用经过验证的问题解决模式。

  • 开发助手：遵循组织的编码标准。

  • 内容生成：遵守品牌语调和格式指南。

Culture vs. Memory：共享知识 vs. 个人记忆

理解 Culture 的核心，在于区分它与 Memory（记忆）的不同。

特性	Culture (文化)	Memory (记忆)
知识类型	通用原则、最佳实践、共享经验	用户特定的事实、偏好和个性化信息
作用范围	所有智能体、所有用户、所有会话	特定用户、特定会话
类比	"我们这儿（公司/团队）的做事方式"	"我对你的了解"
示例	"技术文档应遵循'操作性思维'原则"	"用户 Sarah 喜欢用电子邮件沟通"

Culture 如何工作？

其工作流程可以概括为：

1. 加载 (Load)：Agent 在开始任务时，会自动加载相关的文化知识到上下文中。

2. 应用 (Apply)：Agent 在推理和生成回复时会应用这些知识。

3. 反思 (Reflect)：任务完成后，Agent 会反思整个交互过程。

4. 更新 (Update)：基于反思，Agent 会更新或添加新的文化知识到数据库中

三种 Culture 管理模式

Agno 提供了三种由浅入深的管理模式，你可以根据需求选择。

1. 自动模式 (Automatic Culture)

这是最简单、最推荐的模式。设置 update_cultural_knowledge=True 后，系统会在每次 Agent 运行后自动反思交互并更新文化知识。

from agno.agent import Agent
from agno.models.deepseek import DeepSeek
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

deepseek = DeepSeek(id="deepseek-chat")

agent = Agent(
    model=deepseek,
    instructions=["你是一个智能助手，可以调用工具来执行操作。"],
    markdown=True,
    add_culture_to_context=True,      # 读取文化
    update_cultural_knowledge=True,   # 自动更新文化
)
agent.print_response("你好，请介绍一下自己", stream=True)

2. 智能体模式 (Agentic Culture)

设置 enable_agentic_culture=True，Agent 将获得创建、读取、更新和删除文化知识的工具，由 Agent 自己决定何时以及如何管理文化。

from agno.agent import Agent
from agno.db.sqlite import SqliteDb
from dotenv import load_dotenv
from agno.models.deepseek import DeepSeek

load_dotenv()

deepseek = DeepSeek(id="deepseek-chat")
db = SqliteDb(db_file="agno.db")

agent = Agent(
    model=deepseek,
    db=db,
    add_culture_to_context=True,
    enable_agentic_memory=True,     # 👈 自动提取记忆
    user_id="xiaoxiaoer",
    instructions=["你是一个智能助手"],
)

agent.print_response("你好，请介绍一下自己", stream=True)

3. 手动模式 (Manual Culture)

可以通过 CultureManager 手动创建和管理文化知识。这种方式最灵活，适合需要精确控制文化内容的场景

from agno.agent import Agent
from agno.culture.manager import CultureManager
from agno.db.sqlite import SqliteDb
from dotenv import load_dotenv
from agno.models.deepseek import DeepSeek

load_dotenv()

deepseek = DeepSeek(id="deepseek-chat")
db = SqliteDb(db_file="tmp/demo.db")

culture_manager = CultureManager(db=db, model=deepseek)
# 2. 定义一条文化原则[reference:44]
message = (
    "所有技术指南都应遵循'操作性思维'原则：\n"
    "1. **陈述目标** --- 我们要实现什么结果以及为什么。\n"
    "2. **展示步骤** --- 列出清晰、可复现的步骤。\n"
    "3. **揭示陷阱** --- 提及常出错的地方以及如何及早发现。\n"
    "4. **定义验证** --- 如何确认它正常工作。\n"
    "5. **闭环** --- 建议下一步的迭代或改进。\n"
)

# 3. 创建文化知识条目[reference:45]
culture_manager.create_cultural_knowledge(message=message)

# 4. 查看所有文化知识[reference:46]
cultural_knowledge = culture_manager.get_all_knowledge()

agent = Agent(
    model=deepseek,
    db=db,  #使用一个db会自动加载文化知识
    add_culture_to_context=True,
    user_id="xiaoxiaoer",
    instructions=["你是一个智能助手"],
)

agent.print_response("你好，请介绍一下自己", stream=True)