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Agno, früher Phidata, ist das Agentenframework, das schon früh konsequent auf Multi-Modalität gesetzt hat, bevor der Rest nachzog. 2026 ist es eine der saubersten Python-Optionen, um Agenten zu bauen, die Text, Bilder, Audio und strukturierte Tools handhaben, ohne für jedes einzeln eigene Verkabelung zu schreiben.
Ich habe Agno einen Monat lang auf drei VPS-Stufen laufen lassen und dabei Einzelagent, Multi-Agent und die optionale Playground-App getestet.
Was Agno Wirklich Braucht
Drei Ressourcenkurven:
- Das Framework. Schlanker Python-Kern. 200 bis 400 MB Resident Memory.
- Tool-Stack. Jedes hinzugefügte Tool hat seinen eigenen Footprint. Vision-Tools ziehen Bibliotheken für Bildverarbeitung nach, Audio-Tools Whisper oder Transkriptionsbibliotheken.
- Wissensschicht. Vektorspeicher plus Embeddings, sofern aktiviert. 300 MB bis 2 GB, abhängig von der Korpusgröße.
Was viele überrascht: Der Multi-Modal-Standard bedeutet, dass Agno Abhängigkeiten für Vision und Audio zieht, selbst wenn du nur Text nutzt. Reduziere deine Imports, um die Installation klein zu halten.
VPS-Vergleich für Agno
| Provider | Plan | vCPU | RAM | Disk | Monatlich | Am besten für |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hetzner Cloud | CX22 | 2 | 4 GB | 40 GB NVMe | 8,49 EUR | Prototyping, Einzelagent |
| Hetzner Cloud | CCX13 | 2 | 8 GB | 80 GB NVMe | 42,99 EUR | Produktion Einzelagent, Wissen aktiviert |
| Contabo VPS | VPS S | 4 | 8 GB | 100 GB NVMe | 4,50 EUR | Budget-Produktion |
| Hetzner Cloud | CCX23 | 4 | 16 GB | 160 GB NVMe | 85,99 EUR | Multi-Agent, schwerer Tool-Stack |
Hetzner Cloud CX22: Prototyping-Empfehlung
Für Entwicklung und Prototyping reicht der günstigste Shared-CPU-Plan. Ein einzelner Agent mit einem entfernten Modell passt bequem hinein. NVMe und anständige Latenz halten die Dev-Schleife straff.
Vorteile für den Entwicklungseinsatz:
- Günstigster sinnvoller Hetzner-Plan
- Snapshots sind nützlich, wenn du die Agenten-Konfiguration zerschießt
- Die Latenz aus Falkenstein ist gut für die Arbeit mit EU-basierten Modell-Endpunkten
Echter Nachteil: Shared CPU bedeutet uneinheitliches Inferenz-Timing unter Last. Keine Empfehlung für die Produktion.
Hetzner sichern: Hetzner Cloud.
Hetzner Cloud CCX13: Produktion Einzelagent
Sobald du vom Prototyping zur Produktion mit einem einzelnen Agenten plus Wissen wechselst, ist der CCX13 die richtige Stufe. Dedizierte vCPU hält die Agentenschleife reaktionsschnell, 8 GB RAM fassen das Framework plus einen moderaten Vektorspeicher.
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Contabo VPS S: Budget-Produktionsempfehlung
4 vCPU und 8 GB für 4,50 EUR. Für einen einzelnen Agno-Agenten in Produktion funktioniert das auf den neueren NVMe-Contabo-Plänen gut. Die Kompromisse sind bekannt:
- Langsame Provisionierung
- Höhere Outbound-Latenz als bei Hetzner
- Günstigere Stufen haben schwankende Leistung
Für einen langfristigen Produktionsbetrieb gewinnt der Preis.
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Hetzner Cloud CCX23: Multi-Agent oder umfangreiches Multi-Modal
Wenn du Agno im Team-Umfeld mit Multi-Modal-Tools betreibst (Vision plus Audio plus Wissen), ist der CCX23 mit 16 GB RAM der richtige Schritt nach oben. Der Tool-Stack summiert sich schnell, und du willst den Spielraum haben.
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Wissenswertes
Drei Punkte, die die Doku nicht betont:
- Tool-Auswahl auf Agentenebene. Gib nicht jedem Agenten jedes Tool. Der System-Prompt wächst, und du zahlst für Kontext, den du nicht nutzt.
- Die Speicherabstraktion ist flexibel. Wähle PostgreSQL oder SQLite für Memory nach tatsächlichem Bedarf, nicht nach dem Beispiel. Postgres für Produktion, SQLite für Prototyping.
- Der Playground ist praktisch, aber optional. Betreibe ihn in der Entwicklung, lass ihn in der Produktion weg, außer du brauchst einen visuellen Debugger.
Was Ich Tatsächlich Wählen Würde
Wenn du heute startest:
- Prototyping: Hetzner CX22
- Produktion Einzelagent: Hetzner CCX13
- Budget-Produktion: Contabo VPS S
- Multi-Agent Multi-Modal: Hetzner CCX23
Für das größere Self-Hosting-Bild siehe den SelfHostVPS-Vergleich. Agno entwickelt sich in schnellem Takt weiter, und ich aktualisiere diese Seite, wenn größere Framework-Änderungen landen.
Frequently asked questions
Welche Mindestspezifikation braucht ein VPS für Agno?
2 vCPU und 4 GB RAM sind die Untergrenze für einen einzelnen Agenten mit einem entfernten Modell. Agno ist ein Python-Framework mit schlankem Footprint. Der Knackpunkt ist, sobald du Wissens-Tools, Vision oder Audio-Unterstützung aktivierst, die Embeddings und Verarbeitungspipelines hinzufügen.
Braucht Agno eine GPU auf dem VPS?
Nein, außer du betreibst das Modell zusätzlich lokal. Agno ist ein Orchestrierungsframework, das jeden Anbieter aufruft, den du einbindest. Ein reiner CPU-VPS von Hetzner oder Contabo ist der Standard-Setup.
Läuft Agno auf einem 5-Dollar-Contabo-VPS?
Ja, für Prototyping und kleine Workflows. Ein einzelner Agent mit einem entfernten Modell und einer kleinen Wissensbasis passt bequem hinein. Sobald du Multi-Modal-Tools stapelst oder parallele Agenten betreibst, wächst du aus dieser Stufe heraus.
Sollte ich Agno mit dem Playground oder nur mit Python nutzen?
Der Playground eignet sich hervorragend für die Entwicklung, ist für die Produktion aber optional. Wenn du nur die API-Oberfläche brauchst, kannst du ihn weglassen und Ressourcen sparen. Willst du den visuellen Debugger, plane zusätzlich rund 300 MB Resident Memory plus die Next.js-Abhängigkeit ein.