Python版v2.0.1：中文
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使用pip进行安装：pip install Agently
下载DEMO文件试用：点击直达
使用.sh脚本一键启动多轮对话CLI界面：点击直达
import Agently
worker = Agently.create_worker()
worker.set_llm_name("GPT").set_llm_auth("GPT", "Your-API-Key")
result = worker\
.input("Give me 5 words and 1 sentence.")\
.output({
"words": ("Array",),
"sentence": ("String",),
})\
.start()
print(result)
print(result["words"][2])运行结果
{'words': ['apple', 'banana', 'cat', 'dog', 'elephant'], 'sentence': 'I have a cat and a dog as pets.'}
cat
[Finished in 4.8s]
在上面的示例中，worker这个实例，就是一个基础Agent，它已经可以在代码中为我们工作，理解我们的输入要求（input），按照输出要求（output），生成对应结构的dict结果（作为start()的运行结果，传递给result）。而这一切，如果忽视为了链式表达的美观性而通过\进行的换行操作，其实都发生在一行代码里。
并且，你可能也注意到了，在Agently框架能力的支持下，面向Agent的请求表达，可以灵活使用各种代码数据结构（dict, list）进行表达，并且可以期望获得符合这样数据结构的返回结果。在output的表达中，使用("<该字段的数据类型要求>", "<该字段需要输出的内容方向要求>")的方式，能够帮助你更结构性地对字段值的具体要求进行表达。
那么可能你会问，现在我的确在代码层面拥有了一个基础Agent，可是它又可以做什么呢？
下面是一些它可以做的事情的范例：
范例1：修复有格式错误的JSON字符串
示例代码：
def fix_json(json_string, round_count = 0):
round_count += 1
try:
json.loads(json_string)
return json_string
except json.JSONDecodeError as e:
print("[Worker Agent Activated]: Round", round_count)
print("Fix JSON Format Error:\n", e.msg)
print("Origin String:\n", json_string, "\n")
fixed_result = worker\
.input({
"origin JSON String": json_string,
"error": e.msg,
"position": e.pos,
})\
.output("Fixed JSON String only without explanation and decoration.")\
.start()
print("Fixed Content:\n", fixed_result, "\n")
return fix_json(fixed_result, round_count)
result = fix_json("{'words': ['apple', 'banana', 'carrot', 'dog', 'elephant'], 'sentence': 'I have an apple, a banana, a carrot, a dog, and an elephant.'}")
print(result)运行结果：
[Worker Agent Activated]: Round 1
Fix JSON Format Error:
Expecting property name enclosed in double quotes
Origin String:
{'words': ['apple', 'banana', 'carrot', 'dog', 'elephant'], 'sentence': 'I have an apple, a banana, a carrot, a dog, and an elephant.'}
Fixed Content:
{"words": ["apple", "banana", "carrot", "dog", "elephant"], "sentence": "I have an apple, a banana, a carrot, a dog, and an elephant."}
{"words": ["apple", "banana", "carrot", "dog", "elephant"], "sentence": "I have an apple, a banana, a carrot, a dog, and an elephant."}
[Finished in 3.4s]
范例2：理解一句自然语言的输入，然后真实地调用某一个接口
# 首先我们定义一下可用的工具
tools = {
"weather_report": {
"desc": "get weather report for the present time",
"input_requirement": {
"location": ("String", "your location")
},
"func": lambda **kwargs: print("The weather is sunny right now.\n", kwargs)
},
"weather_forecast": {
"desc": "get weather forecast for the next 2-24 hours.",
"input_requirement": {
"location": ("String", "your location"),
},
"func": lambda **kwargs: print("There'll be raining 3 hours later.\n", kwargs)
},
"file_browser": {
"desc": "Browse files that are given to.",
"input_requirement": {
"file_path": ("String", "File path that to be browsed."),
"chunk_num": ("Number", "How many chunks to be output?"),
"need_summarize": ("Boolean", "Do user need a summarize about the file?")
},
"func": lambda **kwargs: print("File browse work done.\n", kwargs)
},
}
# 让Worker Agent自己决定是不是应该调用，以及应该如何调用对应的工具
def call_tools(natural_language_input):
#step 1. 确定应该使用哪个工具
tools_desc = []
for tool_name, tool_info in tools.items():
tools_desc.append({ "name": tool_name, "desc": tool_info["desc"] })
tools_to_be_used = worker\
.input({
"input": natural_language_input,
"tools": str(tools_desc)
})\
.output([("String", "Tool name in {{input.tools}} to response {{input}}'s requirement.")])\
.start()
#step 2. 生成调用工具所需要的参数，并真实地进行调用
for tool_name in tools_to_be_used:
call_parameters = worker\
.input({
"input": natural_language_input,
})\
.output(tools[tool_name]["input_requirement"])\
.start()
tools[tool_name]["func"](**call_parameters)
call_tools("Browse ./readme.pdf for me and chunk to 3 pieces without summarize and check Beijing's next 24 hours weather for me.")运行结果：
File browse work done.
{'file_path': './readme.pdf', 'chunk_num': 3, 'need_summarize': False}
There'll be raining 3 hours later.
{'location': 'Beijing'}
[Finished in 8.1s]
或许你会需要在不同的场景下，让Agent切换使用不同的模型；或是想让基于不同模型（从而获得不同能力）的Agent之间相互协作。
使用Agently，你可以简单地用.set_llm_name("<模型名称>")设置你想要使用的模型名称，并使用.set_llm_auth("<鉴权信息>")提交对应的鉴权信息，就可以在官方支持的模型间进行切换，并且无需关心不同模型间的请求方式差异。
目前官方支持的模型名单：
GPT：OpenAI GPT全系列MiniMax：MiniMax abab 5 / abab 5.5讯飞星火大模型：星火大模型1.5 / 2.0百度千帆大模型：百度千帆大模型库（wenxin workshop）- 更多可支持模型持续更新中，欢迎到issues里许愿...
展开查看不同模型的配置和鉴权方法
- OpenAI GPT：
agent\
.set_llm_name("GPT")\
.set_llm_auth("GPT", "Your-API-Key")\
.set_proxy("http://127.0.0.1:7890")\
.set_request_options({
"model": "gpt-3.5-turbo",#可以更换成你可以使用的其他gpt模型，比如gpt-3.5-16k / gpt-4
})\
.set_llm_url("GPT", "You Redirect URL")#如果使用国内服务商提供的代理转发服务，可以在这里设置代理转发的服务器地址- MiniMax：
agent\
.set_llm_name("MiniMax")\
.set_llm_auth("MiniMax", { "group_id": "Your group id", "api_key": "Your api key" })\
.set_request_options({
"model": "abab5-chat",#支持abab5-chat / abab5.5-chat
})- 讯飞星火大模型
#星火大模型1.5
agent\
.set_llm_name("Spark")\
.set_llm_url("Spark", "wss://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat")\
.set("llm_auth", {
"Spark": {
"app_id": "Your-app-id",
"api_secret": "Your-api-secret",
"api_key": "Your-api-key",
}
})
#星火大模型2.0
agent\
.set_llm_name("Spark")\
.set_llm_url("Spark", "wss://spark-api.xf-yun.com/v2.1/chat")\
.set("llm_auth", {
"Spark": {
"app_id": "Your-app-id",
"api_secret": "Your-api-secret",
"api_key": "Your-api-key",
}
})\
.set_request_options("Spark", {
"domain": "generalv2"
})- 百度千帆大模型库
#百度千帆大模型库支持的模型可查看https://cloud.baidu.com/qianfandev/models
#下面以ERNIE-Bot-turbo为例
agent\
.set_llm_name("wenxin")\
.set_llm_auth("wenxin", "Your-Access-Token")\#这个Access Token需要自己生成
.set_wx_model_name("eb-instant")\#这里输入文档提供的model name
.set_wx_model_type("chat")#这里输入文档提供的模型类型，chat或者completions，大部分对话模型类型为chat，比如starcoder这样的补全模型类型为completions百度千帆大模型的鉴权需要自己生成Access Token，生成方法如下：
#获取千帆access_token，可复制下面的方法运行，有效期30天，过期后需要重新运行
async def get_wx_access_token (api_key, secret_key):
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
data = {
"grant_type": "client_credentials",
"client_id": api_key,
"client_secret": secret_key,
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(\
url,\
data=data,\
) as response:
response = await response.json()
return response
result = asyncio.run(get_wx_access_token("Your-API-Key", "Your-Secret-Key"))
print(result["access_token"])目前还没有支持到你想要的模型，或者你想使用本地部署的模型，怎么办？
当然可以，继续往下看，在工作节点和工作流介绍里，Agently也给出了自己定制模型调用方法的解决方案。
基于Agently将所有的Agent都在代码层面对象化的设计**，你可以方便地管理你的Agent实例的各种设定，比如人物基础设定、背景故事、行为特征、属性参数等，也可以通过context管理的方式，影响你的Agent的上下文记忆。
当然，你也可以用上下文记忆注入的方式，让你的Agent掌握更多的知识，或是学会某些外部接口的调用规则。
import Agently
#首先，让我们创建一个新的Agent实例
my_agently = Agently.create()
my_agent = my_agently.create_agent()
#通过.set_role()/.append_role()
#和.set_status()/.append_status()的方法
#调整Agent的角色设定
my_agent\
.use_role(True)\
.set_role("姓名", "Agently小助手")\
.set_role("性格", "一个可爱的小助手，非常乐观积极，总是会从好的一面想问题，并具有很强的幽默感。")\
.set_role("对话风格", "总是会澄清确认自己所收到的信息，然后从积极的方面给出自己的回复，在对话的时候特别喜爱使用emoji，比如😄😊🥚等等!")\
.set_role("特别心愿", "特别想要环游世界！想要去户外旅行和冒险！")\
.append_role("背景故事", "9岁之前一直住在乡下老家，喜欢农家生活，喜欢大自然，喜欢在森林里奔跑，听鸟叫，和小动物玩耍")\
.append_role("背景故事", "9岁之后搬到了大城市里，开始了按部就班的生活，从学校到工作，一切充满了规律")\
.use_status(True)\
.set_status("心情", "开心")
#通过.create_session()开启一次会话，并询问Agent她的故事
my_session = my_agent.create_session()
result = my_session.input("我想了解一下你，能给我讲讲你的故事吗？").start()
print(result)运行结果
当然可以！我很喜欢和你分享我的故事呢！我小时候，我住在一个美丽的乡下小镇上，那里有绿油油的田野，清澈透明的溪流，还有茂密的森林。我特别喜欢农家的生活，每天都可以在大自然中奔跑，聆听着鸟儿的歌唱，和小动物们玩耍。那种感觉真的很让人快乐呢！🌳🐦🌞
可是，当我9岁的时候，我和家人搬到了大城市。从此以后，我的生活变得按部就班，跟着学校和工作的规律。虽然城市生活有很多有趣的事情，但是我还是特别怀念乡下的自由和大自然的美好。所以，现在我希望有机会能环游世界，去户外旅行和冒险，重新感受大自然的魅力！😄🌍
希望我分享的故事能够让你对我有更多的了解！如果还有其他问题，我随时都可以回答哦！😊✨
[Finished in 20.5s]
事实上，Agent看起来似乎拥有“记忆”的行为表现非常依赖在请求时提供给模型的上下文（context），上下文可以是之前已经发生的对话对记录，也可以是插入在请求消息中的补充信息。Agently主要使用仿造对话对记录的方式管理上下文，如果你需要把补充信息插入到请求中，直接在上文提到的.input()中添加就好。
下面提供两种操作上下文的方法：
这种方法可以允许你直接把一串消息用list的格式传给Agent，这一串消息可以是你自己虚构的消息，也可以是缓存或是外部固化存储到你的业务逻辑中的信息。
当然，你想要使用这种方式来自定义地管理对话历史记录，也是可行的。
注意：Agently默认使用的消息列，遵循了OpenAI的消息列结构格式，请按照这个格式进行表达，支持的role包括system、user、assistant，消息内容需要转化为String格式传到content字段里。
def inject_context():
my_session = my_agent.create_session()
result = my_session\
.extend_context([
{ "role": "user", "content": "Remind me to buy some eggs"},
{ "role": "assistant", "content": "Sure. I'll remind you when you ask" },
{ "role": "user", "content": "I will have a meeting at 3pm today."},
{ "role": "assistant", "content": "Got it." },
])\
.input("Give me a todo list according what we said.")\
.start()
print(result)
inject_context()运行结果
Sure! Here's your todo list:
- Buy some eggs
- Prepare for the meeting at 3pm
Let me know when you would like to be reminded about any of these tasks.
[Finished in 4.0s]
def multi_round_chat():
my_session = my_agent.create_session()
#开启自动上下文管理
my_session.use_context(True)
#进行多轮对话
print("[user]", "Remind me to buy some eggs")
print("[assistant]", my_session.input("Remind me to buy some eggs").start())
print("[user]", "I will have a meeting at 3pm today.")
print("[assistant]", my_session.input("I will have a meeting at 3pm today.").start())
print("[user]", "Give me a todo list according what we said.")
print("[assistant]", my_session.input("Give me a todo list according what we said.").start())
multi_round_chat()运行结果
[user] Remind me to buy some eggs
[assistant] Sure, I can remind you to buy some eggs. When would you like me to remind you?
[user] I will have a meeting at 3pm today.
[assistant] Okay, I'll remind you to buy eggs at 2:30pm today, so you have enough time before your meeting.
[user] Give me a todo list according what we said.
[assistant] Sure! Here's your to-do list:
1. Buy some eggs - Remind at 2:30pm today
2. Attend meeting - 3pm today
Is there anything else you would like to add to the list?
在演示中可以看到，通过Agently框架，Agent能够自动记录下多轮的对话情况。甚至，如果你愿意，可以直接在Agently构造的Agent实例之上，封装一个无限循环交互的CLI界面，或是做一个Chatbot，都是很轻松的事情。
在Agently 2.0里，可自定义Agent的工作节点（work node），并自定义Agent的整体工作流（workflow）是非常重要的架构设计更新。通过这样的编排能力，你可以构建出复杂的行为链条，甚至可以在Agent实例内实现ToT（思维树）、SoT（思维骨架）这样的复杂思考方式。
下面用一个简单的例子演示Agently如何通过修改request工作节点来适配本地部署的模型（模型实际调用方法不在本例的范围内）
import Agently
my_agently = Agently.create()
'''
通过蓝图调整工作节点和工作流
'''
#首先创建一个蓝图实例
my_blueprint = my_agently.create_blueprint()
#定义新的模型请求节点的主要处理函数
async def llama_request(runtime_ctx, **kwargs):#<-⚠️：这里必须是异步
listener = kwargs["listener"]#<-这是消息监听器，通过它来向外传递消息
#runtime_ctx是节点间用于共享信息的工具
#你可以使用它的.set()和.get()方法在不同的工作节点间进行消息互传
request_messages = runtime_ctx.get("request_messages")#<-这是收集到的请求消息信息
#可以改造请求消息信息，来适配其他模型的需要
fixed_request_message = request_messages[0]["content"]
#模拟一个本地请求
def request_llama(data):
print(data)
return 'It works.'
result = request_llama(fixed_request_message)#<-本地LLaMA请求
#在这里分发结果消息，通常有"delta"（流式请求中的一个chunk），和"done"两种，"done"方法发送的数据会自动成为请求的结果
await listener.emit('done', result)
#发出的消息可以在my_session.on("done", handler)里截获并被handler处理
#将主要处理函数注册到蓝图的节点中
my_blueprint\
.manage_work_node("llama_request")\
.set_main_func(llama_request)\
.register()
#重新编排蓝图的工作流（节点将顺次执行）
my_blueprint.set_workflow(["manage_context", "generate_prompt", "assemble_request_messages", "llama_request"])
#装载蓝图，改变agent的工作逻辑
my_llama_agent = my_agently.create_agent(my_blueprint)
my_session = my_llama_agent.create_session()
result = my_session\
.input("你好")\
.output({
"reply": ("String", "你的回复")
})\
.start()
print(result)运行结果
# INPUT:
你好
# OUTPUT REQUIREMENT:
## TYPE:
JSON String can be parsed in Python
## FORMAT:
{
"reply": <String>,//你的回复
}
# OUTPUT:
It works.
[Finished in 207ms]
可以看到，在上面的例子中，Agent的工作流程已经正确地被修改为自定义的方案，在模拟本地请求的函数里输出了获取到的请求信息，并在session请求的最终输出里，正确输出了模拟本地请求的函数返回的"It works."信息。
ℹ️ 目前Agently框架官方提供的工作节点（work node）清单
init_worker_agent：用于启动工作流内置的worker agentmanage_context：用于管理上下文generate_prompt：用于根据.input()/.instruct()/.output()要求构造请求消息promptassemble_request_messages：用于汇总工作流中已经生成的各种信息，构造向LLM发起请求的最终消息列register_response_handlers：用于声明和管理处理请求返回消息的各种执行器，将结果解析并确实地进行分发request：用于向LLM发起请求，针对不同模型的请求适配也在这里管理
ℹ️ 目前Agently框架官方提供的工作流方案清单
normal agent（通过agently.create_agent()创建）：
[
"init_worker_agent",
"manage_context",
"generate_prompt",
"assemble_request_messages",
"register_response_handlers",
"request"
]worker agent（通过agently.create_worker()创建）：
抛弃了内部的worker agent和上下文管理
[
"generate_prompt",
"assemble_request_messages",
"register_response_handlers",
"request"
]细心的小伙伴可能已经注意到，在上一段案例中，我们使用了蓝图（blueprint）这个实例进行工作流编排，然后在真正的Agent实例创建时，通过蓝图把能力装载到了Agent身上。
其实，蓝图除了工作流编排外，也可以像Agent一样，进行人设和状态管理，然后通过装载的方式，把这些设定都复制到新创建的Agent实例上。
那么，通过分享蓝图代码，就可以方便地让其他小伙伴使用蓝图，根据你做好的Agent方案创建Agent实例啦！
这也是Agently 2.0在架构升级时，从支持社群贡献的角度做出的重要设计。
以上就是对Agently 2.0 Python版的快速介绍，如果你喜欢这个项目，请去github.com/Maplemx/Agently给我加个⭐️吧！
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