技术分享 | 如何用Agno框架快速构建OpenAI兼容的Agent服务

今天给大家分享一个技术Demo，展示如何基于Agno框架快速构建一个OpenAI兼容API服务，并通过MCP工具调用实现功能扩展。这个方案的最大价值在于：客户端无需任何修改，只要兼容OpenAI API，就能直接调用配置好的工具能力！

https://github.com/lemonhall/agno_mcp_openai_demo

Cherry studio的配置

运行的效果

mcp服务的功能描述

注释：caldav-mcp，因为功能测试的原因，暂时未发布

核心价值 ?

传统Agent开发中，客户端需要：

1. 了解工具调用规范
2. 处理复杂的工具注册流程
3. 实现工具调用和结果解析

而通过本项目展示的方案： ✅ 客户端只需调用标准OpenAI API ✅ 所有工具调用逻辑封装在服务端 ✅ 无需客户端挂载任何MCP工具 ✅ 保持完全的API兼容性

技术实现解析 ?

1. 架构设计

项目采用三层架构：

1. API兼容层：完全模拟OpenAI Chat Completions接口
2. Agent核心层：基于Agno框架的Agent实现
3. 工具服务层：集成MCP工具服务（以CalDAV为例）

客户端 → OpenAI兼容API → Agno Agent → MCP工具服务

2. 关键技术点

• OpenAI API全兼容：支持同步/流式响应
• 透明工具调用：客户端无需感知工具存在
• 灵活的工具配置：服务端统一管理工具注册

3. 代码结构

.
├── simple_openai_agent_api.py  # 主服务入口
└── agno_openai_adapter.py      # OpenAI适配层实现

快速体验 ?

1. 安装依赖

pip install fastapi uvicorn agno mcp

1. 启动服务

python simple_openai_agent_api.py

1. 调用示例（使用任何OpenAI兼容客户端）

response = client.chat.completions.create(
    model="agno-agent",
    messages=[{"role": "user", "content": "查询我的日程"}]
)

场景扩展 ?

虽然Demo以日历管理为例（因为这个场景简单易懂），但该方案适用于：

• 数据库查询工具
• 电商订单管理
• 内部系统集成
• 任何需要工具调用的场景

设计理念 ?

1. 关注点分离：客户端只关心业务对话，不关心工具实现
2. 平滑迁移：现有OpenAI应用可无缝迁移
3. 灵活扩展：服务端可动态增减工具能力

结语

这个Demo展示了Agno框架在构建企业级Agent服务时的独特优势。通过OpenAI兼容层，我们可以：

1. 极大降低客户端接入成本
2. 保持API的稳定性和兼容性
3. 灵活扩展后端工具能力