Qu’est-ce que Agno ?
Agno, anciennement Phidata, est un framework Python pour construire des agents et des équipes multi-agents. Il est livré avec des sessions, de la mémoire, des bases de connaissances stockées dans votre propre base de données, des pauses d'approbation humaine et plus de 100 intégrations d'outils préconstruites.
AgentOS est son runtime : une application FastAPI qui sert vos agents comme une API avec streaming et exécutions en arrière-plan, et peut aussi les exposer comme un serveur MCP ou dans Slack, Discord, Telegram et WhatsApp. Il tourne dans votre propre cloud et écrit l'état dans des bases de données que vous configurez.
Un plan de contrôle web pour le chat, les traces, la mémoire, les évaluations et les approbations est gratuit face à un AgentOS local. Le connecter à un déploiement live nécessite l'offre Pro à 150 $ par mois.
Combien coûte Agno ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Framework and AgentOS | Free | Apache 2.0 |
| Control plane, local AgentOS | Free | |
| Pro | $150/month | Une connexion live, trois sièges ; sièges supplémentaires 30 $, SAML SSO 300 $ |
| Enterprise | Custom |
Framework et AgentOS gratuits sous Apache 2.0. Plan de contrôle : gratuit face à un AgentOS local ; Pro 150 $/mois (une connexion live, trois sièges, sièges supplémentaires 30 $, SAML SSO 300 $) ; Enterprise sur mesure.
Agno vaut-il le coup ?
L'argument d'Agno est AgentOS, qui épargne à une équipe de construire sa propre couche de service. Sessions, mémoire, connaissances, streaming et exécutions en arrière-plan viennent dans une seule appli FastAPI, et les mêmes agents peuvent être exposés via MCP ou dans Slack. Le projet avance vite : cinq versions, 3.1.5 à 3.1.9, sont sorties entre le 19 et le 22 octobre 2026.
Les réglages par défaut méritent plus d'attention que les fonctions. Selon la documentation de sécurité, AgentOS tourne en mode « none » sans exigence de credential centralisé sauf si vous définissez OS_SECURITY_KEY ou une source JWT, et la documentation recommande le JWT avec contrôle d'accès basé sur les rôles pour la production. Sur un serveur MCP non authentifié, les tokens de compte de service ne font rien sauf si vous ajoutez une couche d'authentification. GitHub liste un avis critique pour l'exécution de code arbitraire via eval() dans les appels de fonction (juin 2026), une injection SQL de gravité élevée (juillet 2026) et un bug qui laissait l'état de session s'écraser entre utilisateurs (octobre 2025).
Le côté commercial est plus clair que la plupart. Le plan de contrôle se connecte depuis le navigateur directement à votre runtime, et l'état reste dans vos bases de données. Pro coûte 150 $ par mois pour une connexion live et trois sièges ; les sièges supplémentaires sont à 30 $, les connexions supplémentaires à 95 $ et le SAML SSO à 300 $, si bien qu'une équipe de six personnes qui surveille la production et le staging paie 335 $ par mois, ou 635 $ avec le SSO. La page tarifaire ne mentionne pas SOC 2.
Les testeurs notent que LangGraph donne un contrôle plus fin sur les flux complexes, et que les grands chiffres de vitesse d'Agno sont les siens. La comparaison la plus utile est avec le fait d'écrire soi-même la couche de service sur FastAPI : Agno épargne ce travail, et le prix est d'adopter son modèle de session et d'authentification en bloc, réglages par défaut compris.
Là où il fait la différence
Un ingénieur backend dans une fintech de 20 personnes qui ajoute un agent de recherche interne
Servir un agent au personnel via une API authentifiée avec des sessions par utilisateur
Construire l'agent en Python, l'envelopper dans AgentOS, le déployer dans votre propre cloud avec Postgres pour l'état, et activer l'autorisation JWT avant de l'exposer, car le défaut est none. Le runtime est gratuit ; le coût est l'hébergement et les tokens de modèle.
Une équipe produit qui livre un assistant dans ChatGPT et Claude
Exposer le même agent via MCP et REST sans deux bases de code
AgentOS sert les agents via MCP aux côtés de REST. Configurez mcp_auth explicitement, puisque les tokens de compte de service sont ignorés sur un serveur MCP sans couche d'authentification.
Un responsable d'ingénierie qui dirige une équipe IA de six personnes
Donner à tout le monde les traces, les approbations et les métriques sur l'agent de production
Pro à 150 $ par mois couvre une connexion live et trois sièges ; trois sièges supplémentaires (90 $) et une connexion de staging (95 $) le portent à 335 $ par mois, et le SAML SSO ajoute 300 $. Enterprise ajoute l'identité de l'utilisateur final, les rôles et les journaux d'audit à un prix sur mesure.
Avant de vous engager
- Mise en route
- pip install agno (Python 3.9+ ; 3.1.9 au moment de la vérification). Un agent tourne dans un simple script, et AgentOS l'enveloppe comme une appli FastAPI ; le plan de contrôle se connecte à un AgentOS local gratuitement.
- Intégrations
- Plus de 100 outils préconstruits, la plupart des fournisseurs de modèles, REST avec streaming, service MCP, canaux Slack, Discord, Telegram et WhatsApp, et des bases de données de votre choix pour les sessions, la mémoire et les connaissances.
- Données et confidentialité
- AgentOS écrit l'état du runtime dans vos bases de données, et le plan de contrôle se connecte depuis le navigateur directement à votre runtime. L'authentification est désactivée par défaut. La télémétrie est activée par défaut dans le code (telemetry: bool = True) ; AGNO_TELEMETRY=false la désactive pour les agents, équipes et workflows ; la télémétrie d'AgentOS et d'éval se règle par instance. Trois avis GitHub, un critique.
- Coût à grande échelle
- Le framework et le runtime sont gratuits ; vous payez l'hébergement et les appels de modèle. Le plan de contrôle est à 150 $ par mois en Pro plus 30 $ par siège supplémentaire, 95 $ par connexion supplémentaire et 300 $ pour le SAML SSO ; Enterprise est sur mesure.
- Limites
- 1 924 issues et pull requests ouvertes. Les versions correctives arrivent presque tous les jours, alors épinglez les versions. Python uniquement, et SOC 2 n'est pas mentionné sur la page tarifaire.
Les points forts
- AgentOS sert les agents comme une API REST, un serveur MCP ou un bot de chat
- Sessions, mémoire et connaissances stockées dans votre propre base de données
- Le plan de contrôle parle à votre runtime directement depuis le navigateur
- Des versions presque tous les jours
Les points faibles
- AgentOS tourne sans authentification par défaut
- Avis critique d'exécution de code eval() en juin 2026
- Surveiller un déploiement live coûte 150 $/mois et plus
- Python uniquement ; moins de contrôle de flux que LangGraph
Idéal pour
Les équipes Python qui veulent faire tourner des agents de production sur leur propre infrastructure avec un minimum de plomberie.
Alternatives à Agno
Agno : questions fréquentes
- Agno vaut-il le coup ?
- Agno transforme un agent Python en une API servie avec très peu de glu, mais cette API est livrée avec l'authentification désactivée. Nous lui donnons 4.1 sur 5.
- Combien coûte Agno ?
- Framework et AgentOS gratuits sous Apache 2.0. Plan de contrôle : gratuit face à un AgentOS local ; Pro 150 $/mois (une connexion live, trois sièges, sièges supplémentaires 30 $, SAML SSO 300 $) ; Enterprise sur mesure.
- Quels sont les inconvénients de Agno ?
- AgentOS tourne sans authentification par défaut; avis critique d'exécution de code eval() en juin 2026; surveiller un déploiement live coûte 150 $/mois et plus; python uniquement ; moins de contrôle de flux que LangGraph.
- À qui s’adresse Agno ?
- Les équipes Python qui veulent faire tourner des agents de production sur leur propre infrastructure avec un minimum de plomberie.
- Combien coûte Agno pour une équipe ou en production ?
- Le framework et le runtime sont gratuits ; vous payez l'hébergement et les appels de modèle. Le plan de contrôle est à 150 $ par mois en Pro plus 30 $ par siège supplémentaire, 95 $ par connexion supplémentaire et 300 $ pour le SAML SSO ; Enterprise est sur mesure.
- Agno est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- AgentOS écrit l'état du runtime dans vos bases de données, et le plan de contrôle se connecte depuis le navigateur directement à votre runtime. L'authentification est désactivée par défaut. La télémétrie est activée par défaut dans le code (telemetry: bool = True) ; AGNO_TELEMETRY=false la désactive pour les agents, équipes et workflows ; la télémétrie d'AgentOS et d'éval se règle par instance. Trois avis GitHub, un critique.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Agno ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont CrewAI, LangGraph et Pydantic AI.
Réponses vérifiées le 26 oct. 2026.