在最新发布的 agno v2.3.4 版本中，官方带来了多个重要更新和修复，包括针对异步 Postgres 数据库的内存删除功能修复、Google Gemini 3 功能示例的全新加入，以及部分模型 API 密钥校验机制的优化。本次更新共包含 6 次提交、46 个文件变更，涉及功能增强、错误修复以及示例代码新增。下面我们来详细解读本次更新内容。

一、主要更新亮点

1. Bug 修复

• AsyncPostgresDB：修复了 delete_user_memories 方法的函数签名不匹配问题，新增 user_id 可选参数，用于按用户删除指定的记忆记录。

  async def delete_user_memories(self, memory_ids: List[str], user_id: Optional[str] = None) -> None:
  

  新增的 user_id 参数使得在多用户环境下删除内存更加安全和精准。

2. 新增 Google Gemini 3 示例目录

在 cookbook/examples/gemini_3 下新增了一组完整的 Google 特性示例，包括：

• NanoBanana：原生图像生成（gemini-3-pro-image-preview）
• Google Grounding：实时网页搜索和信息溯源
• URL Context：网页内容分析与提取
• Google Search：Gemini 2.0+ 搜索功能集成

包含的示例 Agent

快速运行方式

• 克隆源码后进入 cookbook/examples/gemini_3
• 通过 uv pip install -r requirements.txt 安装依赖
• 设置环境变量 GOOGLE_API_KEY
• 运行 python run.py 启动本地 AgentOS 服务，或运行具体示例 Python 文件单独测试

3. Agent 示例功能概览

• creative_studio_agent
  • 使用 NanoBanana 工具进行 AI 绘图
  • 增强提示词的光影、艺术风格、色彩等细节
  • 自动保存生成图片到本地
• research_agent
  • 支持实时网络搜索
  • 自动添加来源与引用链接
  • 区分事实与观点，提示信息是否可能过时
• product_comparison_agent
  • 自动分析 URL 中的产品信息
  • 搜索产品评测并生成对比表格、优劣势分析以及推荐人群

4. API Key 校验机制优化

本次更新对多种模型的 API Key 获取逻辑进行了统一优化，如果环境变量未设置，将直接抛出 ModelProviderError 并提示开发者设置相关环境变量。
涉及的模型包括：

• AIMLAPI
• Anthropic Claude
• Cerebras / Cerebras OpenAI
• Cohere Chat
• CometAPI
• DeepInfra
• Fireworks
• Google Gemini
• Groq
• HuggingFace

统一的改进思路是：

1. 优先使用实例属性中的 api_key
2. 如果为空，则从指定的环境变量读取
3. 仍未获取到时，抛出带有模型名和解决提示的异常

示例（以 Google Gemini 为例）：

if not self.api_key:
    self.api_key = getenv("GOOGLE_API_KEY")
    if not self.api_key:
        raise ModelProviderError(
            message="GOOGLE_API_KEY not set. Please set the GOOGLE_API_KEY environment variable.",
            model_name=self.name,
            model_id=self.id,
        )

二、开发者影响与建议

• 多用户数据安全：AsyncPostgresDB 新增的 user_id 参数非常适合多用户 Agent 应用，可防止跨用户删除数据。
• Google Gemini 集成学习成本降低：新增的示例目录对 Google AI 能力的调用进行了详细演示，非常适合初学者参考。
• API Key 使用体验提升：错误提示更明确，便于开发者快速定位配置问题。

三、结语

代码地址：github.com/agno-agi/agno

agno v2.3.4 不仅修复了数据库相关的问题，还通过增加 Google Gemini 3 示例极大丰富了 Agent 功能演示，对想要将 Google AI 功能快速集成到应用的开发者非常有帮助。此外 API Key 校验逻辑的统一化改进，也让环境配置更加清晰可控。建议所有使用相关功能的开发者尽快升级到该版本，以便获得更好的稳定性与开发体验。