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Agently 4.1.3.1 Release Notes ​

Agently 4.1.3.1 是显式多轮任务信息管理的 foundation release。它加入了持久 Workspace 底座、Recall context skeleton，以及 Action Runtime 默认工作区继承能力， 让应用代码可以在多次执行步骤之间写入和取回任务信息。

这个版本不引入自主 WorkLoop planning。什么时候 observe、ingest、search、 checkpoint 和 build context，仍然由应用代码、TriggerFlow 定义或普通 Python loop 决定。

Highlights ​

  • agent.use_workspace(...) 配置一个 Workspace，包含结构化 records、SQLite metadata/FTS、managed content storage 和可编辑的 files_root。
  • agent.workspace 暴露 ingest(...)、put(...)、get(...)、 get_data(...)、search(...)、link(...)、links(...)、 checkpoint(...)、latest_checkpoint(...)、history(...)、 capabilities() 和 build_context(...)。
  • Recall 通过 RecallPlanner、Retriever 和 ContextBuilder 保持插件式； 默认提供 auto 和 software_dev profiles。
  • agent.enable_workspace_file_actions(...) 把 Workspace 文件作业区暴露为 list/search/read/write actions，但不创建第二个 Workspace。
  • Shell 和 Node.js helpers 在配置 Foundation Workspace 后默认继承 agent.workspace.files_root。
  • agent.enable_workspace(...) 作为兼容 alias 保留，并提示迁移到 enable_workspace_file_actions(...)。
  • OpenAI-compatible requesters 现在会保留显式传入的 Authorization header， 即使同时配置了 api_key。
python
agent = Agently.create_agent("issue-run").use_workspace("./.agently/runs/issue-123")

record = await agent.workspace.ingest(
    content={"route": None, "status": "failed"},
    collection="observations",
    kind="route_attempt",
    summary="Provider returned no route candidate",
    scope={"task_id": "issue-123", "area": "routing"},
    source={"type": "workflow", "step": "attempt-1"},
)

await agent.workspace.checkpoint(
    "issue-123",
    {"status": "failed", "evidence": record["id"]},
    step_id="attempt-1",
)

context = await agent.workspace.build_context(
    goal="Prepare the second routing attempt",
    scope={"task_id": "issue-123", "area": "routing"},
    budget={"max_items": 4},
)

当模型或 Action 层需要读写 Workspace 文件作业区时，单独暴露 file actions：

python
agent.use_workspace("./.agently/runs/issue-123")
agent.enable_workspace_file_actions(write=True)
agent.enable_shell(commands=["cat", "python"])

Action output 不会自动成为 memory，需要显式写入：

python
result = agent.action.execute_action("inspect_workspace_files", {"cmd": "cat notes/runtime.txt"})
await agent.workspace.ingest(
    content={"stdout": result["data"]["stdout"]},
    collection="observations",
    kind="action_output",
    summary="Shell inspection output",
    scope={"task_id": "issue-123"},
    source={"type": "action", "name": "inspect_workspace_files"},
)

Examples ​

  • examples/workspace/workspace_loop_foundation.py 展示显式 TriggerFlow loop： 写入 observations 和 decisions、链接 evidence、写 checkpoints，并构建 Recall context。
  • examples/workspace/workspace_with_action_output.py 展示通过 Workspace file actions 写文件、通过 shell action 读取文件，再把 action output 显式 ingest 到 Workspace 后 build context。

Compatibility ​

  • Package version: 4.1.3.1。
  • Release manifest: compatibility/releases/4.1.3.1.json。
  • 推荐 agently-devtools: >=0.1.5,<0.2.0。
  • Workspace advanced Recall hardening、vector retrieval、model-assisted recall planning 和 WorkLoop self-planning 仍是后续 planned work。