agno v2.3.8 版本发布：引入模型级重试机制与多线程上下文变量传递优化

近日，agno 正式发布了 v2.3.8 版本（2025 年 12 月 5 日），本次更新在功能、性能及稳定性方面均有显著提升。以下是本版本的详细更新内容。

新特性（New Features）

1. 模型级重试机制（Model-Level Retries）

此次版本在模型执行层引入了 改进的重试逻辑。

• • 在模型配置中设置 retries=n 时，将会直接在 模型执行层 进行重试操作。
• • 这一机制对于应对模型提供商的 请求速率限制（Rate Limit） 特别有用。
• • 代理层（Agent-level）重试 依旧存在，并适用于代理执行循环中引发的任何异常。

官方建议在不同使用场景下，合理区分模型级重试与代理级重试，以获得最佳执行稳定性。

改进（Improvements）

上下文变量在并行工作流多线程中的传递优化

• • 修复了在并行工作流中执行时，上下文变量 无法传递至子线程的问题。
• • 特别是在使用 ThreadPoolExecutor 执行并行步骤时，之前的版本可能导致 contextvars（如 OpenTelemetry 这样的追踪/监控库使用的上下文变量）无法在子线程中正常获取。
• • 此修复确保了在并行执行步骤时，上下文变量能够准确传递，使得分布式追踪和性能监控更加准确。

Bug 修复（Bug Fixes）

• • 知识检索模块修复（Knowledge Retriever Update） 解决了在调用 aget_relevant_docs_from_knowledge 时，错误地传递了 dependencies 而不是 run_context 的问题，确保知识检索过程依赖项传递正确。

移除内容（Removals）

• • MemoriTools 移除 由于 Memori 框架 的发展方向调整，MemoriTools 已被移除。 官方说明该工具的功能已被新的架构取代，未来将参考最新文档进行调整。

本次主要变更一览（What's Changed）

• • 更新 memorisdk 至 v3.0.5 版本
• • 修复知识检索器传参错误问题
• • 清理调试日志中的追踪相关输出
• • 新增模型级重试功能
• • 修复并行工作流子线程上下文传递问题
• • 发布 v2.3.8 版本

总结

代码地址：github.com/agno-agi/agno

agno v2.3.8 是一次兼顾新特性、性能优化与问题修复的重要版本：

• • 模型级重试机制有效提升了高并发场景下的执行稳定性；
• • 上下文变量多线程传递优化，对分布式追踪非常重要；
• • MemoriTools 的移除意味着相关用户需要关注新的 Memori 框架文档并更新方案。

我们相信人工智能为普通人提供了一种“增强工具”，并致力于分享全方位的AI知识。在这里，您可以找到最新的AI科普文章、工具评测、提升效率的秘籍以及行业洞察。 欢迎关注“福大大架构师每日一题”，发消息可获得面试资料，让AI助力您的未来发展。