Agno 3.0.11：知识层检索管线 + MMR/时效重排，文档源迁移与 cancellation_stage 上线

核心背景与行业痛点 Agent 知识库若把重排写死在某个向量库适配器里，换库就要重写 MMR/时效策略，近重复 chunk 也容易挤掉多样结果；文档站点改域名时，整库重建成本高。取消语义若只靠自然语言文案匹配，客户端很难区分 PENDING / EXECUTING / INTERRUPTED。Agno 3.0.x 需要把检索管线、重排与取消状态上收到知识层与 Run API。 ### 架构亮点与底层机制 v3.0.11 让 Knowledge.search() 走知识层 retrieval pipeline，可先扩大候选再交给重排器（#10115）。新增 MMRReranker（Maximal Marginal Relevance）平衡相关性与多样性；RecencyReranker 将检索分与时间戳指数衰减混合，偏向较新修订（侧重 pgvector）。inspect_page_source / migrate_page_source（及异步变体）支持把已索引文档源迁到新 hostname，默认 dry-run。PageCommandResult 与 Knowledge.get_tools(page_results=True) 提供带 error/completeness/truncation 的结构化结果（含 MCP）。Run/Team/Workflow 输出增加 cancellation_stage；OpenAIResponses.use_previous_response_id 让 store=True 不再强制自动链式 previous_response_id。另加 OpenAI 兼容 YAPI 提供商，并修复异步路径上 sync tool hook 未 await 等问题。 ### 权威 Benchmark 与实测跑分对比 发行说明未公布检索 Recall/nDCG 或端到端 Agent 成功率。建议用固定语料对比开启 MMR 前后的近重复率与多样性，以及 Recency 开启后新旧文档占比；取消路径用 cancellation_stage 枚举做集成断言，而非解析文案。 ### 开发者实战落地与开箱指南 pip install agno==3.0.11，对照 Knowledge overview 与 Knowledge reference 把 reranker 挂到 Knowledge；文档改域先 inspect_page_source 再 migrate_page_source。MCP/AgentOS 工具 schema 现为每个参数带 description。仓库与发行页：GitHub、Release、PyPI。