AgentOS は既定で認証なしで動きます; 2026年6月に eval() によるコード実行の重大なアドバイザリがありました; 本番のデプロイメントの監視には月 $150 以上かかります; Python のみで、フロー制御は LangGraph より限られます.

チームや本番環境でAgnoを使うと費用はいくらか？

フレームワークとランタイムは無料で、ホスティングとモデル呼び出しの費用がかかります。コントロールプレーンは Pro で月 $150、追加席ごとに $30、追加接続ごとに $95、SAML SSO に $300 です。Enterprise は個別見積もりです。

Agnoは企業データを扱っても安全か？

AgentOS はランタイムの状態を自分のデータベースに書き込み、コントロールプレーンはブラウザーからランタイムに直接接続します。認証は既定でオフです。テレメトリーはコード上で既定でオン（telemetry: bool = True）で、AGNO_TELEMETRY=false でエージェント、チーム、ワークフローについて無効にできます。AgentOS と eval のテレメトリーはインスタンスごとに設定します。GitHub のアドバイザリは 3 件で、うち 1 件が重大です。

Agnoの代わりになるものは？

当サイトでレビューした中で最も近い代替はCrewAI, LangGraph 、 Pydantic AIです。

Agno GitHubリポジトリのレビュー (2026)

Agnoとは？

Agno（旧 Phidata）は、エージェントやマルチエージェントのチームを構築するための Python フレームワークです。セッション、メモリ、自分のデータベースに保存されるナレッジベース、人の承認を待つ一時停止、100 を超える既製のツール連携を備えています。

AgentOS はそのランタイムです。エージェントをストリーミングとバックグラウンド実行に対応した API として提供する FastAPI アプリケーションで、MCP サーバーとして、あるいは Slack、Discord、Telegram、WhatsApp で公開することもできます。自分のクラウドで動き、状態は設定したデータベースに書き込まれます。

チャット、トレース、メモリ、評価、承認のための Web コントロールプレーンは、ローカルの AgentOS に対してなら無料です。本番のデプロイメントに接続するには月 $150 の Pro プランが必要です。

Agnoの料金は？

プラン	価格	内容
Framework and AgentOS	Free	Apache 2.0
Control plane, local AgentOS	Free
Pro	$150/month	本番接続 1 つ、3 席。追加席 $30、SAML SSO $300
Enterprise	Custom

フレームワークと AgentOS は Apache 2.0 で無料です。コントロールプレーンはローカルの AgentOS に対してなら無料、Pro は月 $150（本番接続 1 つ、3 席、追加席 $30、SAML SSO $300）、Enterprise は個別見積もりです。

Agnoは使う価値があるか？

Agno の売りは AgentOS で、チームが独自の配信レイヤーを作る手間を省きます。セッション、メモリ、ナレッジ、ストリーミング、バックグラウンド実行が一つの FastAPI アプリにまとまり、同じエージェントを MCP や Slack で公開できます。開発は速く、2026年10月19日から 22日の間に 3.1.5 から 3.1.9 まで 5 つのリリースが出ました。

機能よりも既定値に注意が必要です。セキュリティのドキュメントによると、OS_SECURITY_KEY か JWT のソースを設定しない限り、AgentOS は中央の認証情報を求めない「none」モードで動きます。ドキュメントは本番環境ではロールベースのアクセス制御付きの JWT を推奨しています。認証のない MCP サーバーでは、認証レイヤーを追加しない限りサービスアカウントのトークンは何の効果もありません。GitHub には、関数呼び出しでの eval() による任意コード実行の重大なアドバイザリ（2026年6月）、深刻度の高い SQL インジェクション（2026年7月）、ユーザー間でセッション状態が上書きされるバグ（2025年10月）が掲載されています。

商用面は多くの製品より明快です。コントロールプレーンはブラウザーからランタイムに直接接続し、状態は自分のデータベースにとどまります。Pro は本番接続 1 つと 3 席で月 $150、追加席は $30、追加接続は $95、SAML SSO は $300 なので、本番とステージングを監視する 6 人のチームは月 $335、SSO 付きなら $635 を払います。料金ページに SOC 2 への言及はありません。

レビュアーは、複雑なフローを細かく制御するには LangGraph のほうが優れていると指摘しており、Agno の大きな速度の数字は自社発表です。より有用な比較は、FastAPI 上で配信レイヤーを自分で書く場合とのものです。Agno はその作業を省きますが、代わりに既定値も含めてセッションと認証のモデルを丸ごと受け入れることになります。

真価を発揮する場面

社内リサーチ用エージェントを追加する、従業員 20 人のフィンテック企業のバックエンドエンジニア
ユーザーごとのセッションを持つ認証付き API で、一つのエージェントを社員に提供する
Python でエージェントを作り、AgentOS で包み、状態用の Postgres とともに自社のクラウドにデプロイし、公開前に JWT 認可をオンにします。既定は none だからです。ランタイムは無料で、コストはホスティングとモデルのトークンです。
ChatGPT と Claude の中でアシスタントを提供するプロダクトチーム
二つのコードベースを持たずに、同じエージェントを MCP と REST で公開する
AgentOS は REST と並行して MCP でもエージェントを提供します。認証レイヤーのない MCP サーバーではサービスアカウントのトークンが無視されるため、mcp_auth を明示的に設定します。
6 人の AI チームを率いるエンジニアリングマネージャー
全員に本番エージェントのトレース、承認、メトリクスを見られるようにする
月 $150 の Pro で本番接続 1 つと 3 席をまかなえます。追加の 3 席（$90）とステージング接続（$95）で月 $335 になり、SAML SSO で $300 が加わります。Enterprise ではエンドユーザーの ID、ロール、監査ログが個別見積もりで追加されます。

導入前に確認すること

導入: pip install agno（Python 3.9+、確認時点で 3.1.9）。エージェントは普通のスクリプトで動き、AgentOS がそれを FastAPI アプリとして包みます。コントロールプレーンはローカルの AgentOS には無料で接続できます。
連携: 100+ の既製ツール、ほとんどのモデルプロバイダー、ストリーミング付きの REST、MCP での提供、Slack、Discord、Telegram、WhatsApp のチャネル、そしてセッション、メモリ、ナレッジ用の任意のデータベース。
データとプライバシー: AgentOS はランタイムの状態を自分のデータベースに書き込み、コントロールプレーンはブラウザーからランタイムに直接接続します。認証は既定でオフです。テレメトリーはコード上で既定でオン（telemetry: bool = True）で、AGNO_TELEMETRY=false でエージェント、チーム、ワークフローについて無効にできます。AgentOS と eval のテレメトリーはインスタンスごとに設定します。GitHub のアドバイザリは 3 件で、うち 1 件が重大です。
大規模利用時のコスト: フレームワークとランタイムは無料で、ホスティングとモデル呼び出しの費用がかかります。コントロールプレーンは Pro で月 $150、追加席ごとに $30、追加接続ごとに $95、SAML SSO に $300 です。Enterprise は個別見積もりです。
制限: 未解決の issue とプルリクエストは 1,924 件です。パッチリリースはほぼ毎日出るので、バージョンを固定してください。Python のみで、料金ページに SOC 2 の記載はありません。

良い点

AgentOS はエージェントを REST API、MCP サーバー、チャットボットとして提供します
セッション、メモリ、ナレッジは自分のデータベースに保存されます
コントロールプレーンはブラウザーからランタイムに直接通信します
ほぼ毎日リリースがあります

気になる点

AgentOS は既定で認証なしで動きます
2026年6月に eval() によるコード実行の重大なアドバイザリがありました
本番のデプロイメントの監視には月 $150 以上かかります
Python のみで、フロー制御は LangGraph より限られます

Agnoの代替

CrewAI

Agent frameworksPython60k stars

4.1/5

Python framework for teams of role-playing agents (Crews) plus event-driven Flows for predictable production pipelines.

LangGraph

Agent frameworksPython44k stars

4.6/5

Low-level framework for building stateful agents as graphs, with durable execution, memory, streaming and human-in-the-loop.

Pydantic AI

Agent frameworksPython21k stars

4.5/5

Type-safe Python agent framework from the Pydantic team, with composable capabilities, durable execution and Logfire tracing.

Agno：よくある質問

Agnoは使う価値があるか？: Agno は Python のエージェントを、ごくわずかなつなぎのコードで API として提供できるようにしますが、その API は認証がオフの状態で出荷されます。評価は5点満点中4.1点です。
Agnoの料金は？: フレームワークと AgentOS は Apache 2.0 で無料です。コントロールプレーンはローカルの AgentOS に対してなら無料、Pro は月 $150（本番接続 1 つ、3 席、追加席 $30、SAML SSO $300）、Enterprise は個別見積もりです。
Agnoの欠点は？: AgentOS は既定で認証なしで動きます; 2026年6月に eval() によるコード実行の重大なアドバイザリがありました; 本番のデプロイメントの監視には月 $150 以上かかります; Python のみで、フロー制御は LangGraph より限られます.
Agnoは誰に向いているか？: 最小限の配管作業で、本番のエージェントを自前のインフラで動かしたい Python チーム。
チームや本番環境でAgnoを使うと費用はいくらか？: フレームワークとランタイムは無料で、ホスティングとモデル呼び出しの費用がかかります。コントロールプレーンは Pro で月 $150、追加席ごとに $30、追加接続ごとに $95、SAML SSO に $300 です。Enterprise は個別見積もりです。
Agnoは企業データを扱っても安全か？: AgentOS はランタイムの状態を自分のデータベースに書き込み、コントロールプレーンはブラウザーからランタイムに直接接続します。認証は既定でオフです。テレメトリーはコード上で既定でオン（telemetry: bool = True）で、AGNO_TELEMETRY=false でエージェント、チーム、ワークフローについて無効にできます。AgentOS と eval のテレメトリーはインスタンスごとに設定します。GitHub のアドバイザリは 3 件で、うち 1 件が重大です。
Agnoの代わりになるものは？: 当サイトでレビューした中で最も近い代替はCrewAI, LangGraph 、 Pydantic AIです。

回答確認日：2026年10月26日