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# Agno

> A memória do cliente num agente do Agno, como instruções dinâmicas, Functions e hooks de run.

`NiadraAgno` entrega `instructions` (uma instrução dinâmica com o contexto), `tools` (o kit como `Function`s do Agno) e os hooks `pre_hook` e `post_hook` que registram os turnos. Só em Python.

## Instalar

```sh theme={null}
pip install 'niadra[agno]'   # agno 3.0.11 ou mais novo, abaixo da 4
```

## As cinco primitivas

| Primitiva   | Como o adaptador liga                                                                                                                                                                                                                                  |
| ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| Contexto    | `instructions` é uma instrução dinâmica: as suas instruções primeiro, depois as notas do agente (com `agent_memory=`), o contexto e o `turn_block`, lidos a cada run. Com uma conversa de `AsyncNiadra` ela é uma coroutine function, então use `arun` |
| Turnos      | `pre_hook` registra a entrada do run como turno do cliente e `post_hook` a resposta como turno do agente, com o uso e o modelo do run                                                                                                                  |
| Ferramentas | `tools`: `Function`s do Agno com os nomes, descrições e esquemas do kit, amarradas ao cliente                                                                                                                                                          |
| Verificação | `conversation.verify()` antes do run                                                                                                                                                                                                                   |
| Transbordo  | `transferred_to_agent()` e `transferred_to_human()` registram a transferência, num time que delega ou na passagem para uma pessoa                                                                                                                      |

## Exemplo mínimo

```python theme={null}
"""An Agno agent with the customer's memory as instructions, tools and hooks."""

import asyncio

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

from niadra import AsyncNiadra, phone
from niadra.integrations.agno import NiadraAgno

niadra = AsyncNiadra(channel="chat")


async def main() -> None:
    memory = NiadraAgno(
        niadra.conversation("thread-81", subject=phone("+5511912345678")),
        instructions="You are Acme's agent.",
    )
    agent = Agent(
        model=OpenAIChat(id="gpt-4.1"),
        instructions=memory.instructions,
        tools=memory.tools,
        pre_hooks=[memory.pre_hook],
        post_hooks=[memory.post_hook],
    )
    print((await agent.arun("Where is my replacement lid?")).content)
    await niadra.close()


asyncio.run(main())
```

O mesmo código está em `examples/agno_agent.py`.

## Memória do agente

`NiadraAgno(conversation, instructions=..., agent_memory=True)` põe as notas do próprio agente entre as suas instruções e o contexto do cliente e acrescenta as duas ferramentas. Veja [Memória do agente](/concepts/agent-memory).

## Limites

* A memória e o armazenamento do próprio Agno continuam do Agno; a Niadra é a memória da empresa sobre o cliente.
* Nada aqui derruba o run: sem contexto, `instructions` devolve só o seu texto.
* Testado contra `agno` 3.0.11 com o modelo substituído por um fake e a Niadra no emulador.

## Próximos passos

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Navegação do histórico" href="/concepts/history">
    as três ferramentas que o agente recebe.
  </Card>

  <Card title="Memória do agente" href="/concepts/agent-memory">
    as notas de trabalho do próprio agente.
  </Card>
</CardGroup>