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目标是先把一次最小可用的端到端请求跑通，然后给你一条明确的下一步路径。

安装 ​

bash
pip install -U agently

uv pip install -U agently 同样可用。

配置一个模型 ​

Agently 内置三个协议层 Request 插件：OpenAICompatible（Chat Completions 兼容端点）、OpenAIResponsesCompatible（Responses API 形态）和 AnthropicCompatible（Claude / Anthropic Messages API）。按你要调用的端点协议选择对应插件。

python
from agently import Agently

Agently.set_settings(
    "OpenAICompatible",
    {
        "base_url": "https://api.openai.com/v1",
        "api_key": "${ENV.OPENAI_API_KEY}",
        "model": "${ENV.OPENAI_MODEL}",
    },
)

Claude：

python
Agently.set_settings(
    "AnthropicCompatible",
    {
        "base_url": "https://api.anthropic.com",
        "api_key": "${ENV.ANTHROPIC_API_KEY}",
        "model": "${ENV.ANTHROPIC_MODEL}",
        "max_tokens": 4096,
    },
)

Ollama 或任何 OpenAI 兼容的本地服务：把 base_url 指向该服务（Ollama 默认 http://127.0.0.1:11434/v1），model 设为本地模型名。本地服务不需要鉴权时可以省略 api_key。

更完整的 provider 列表与 ${ENV.*} 占位写法见 模型设置。

跑一次结构化请求 ​

python
from agently import Agently

agent = Agently.create_agent()

result = (
    agent
    .input("用一句话写出 Agently 的定位，再写两个产品亮点。")
    .output({
        "positioning": (str, "一句话定位", True),
        "highlights": [
            {
                "title": (str, "亮点标题", True),
                "detail": (str, "一句话描述", True),
            }
        ],
    })
    .start()
)

print(result)

每个叶子写作 (type, description, ensure)。第三槽是 ensure 标记——置为 True 时该字段会被强制要求出现，必要时框架会自动重试。详见 Schema as Prompt。

核心实例创建风格 ​

Agently 对一等核心实例同时支持直接构造和工厂 helper：

python
from agently import Agent, Agently, TriggerFlow

agent = Agent("repo-worker")
factory_agent = Agently.create_agent("repo-worker")

flow = TriggerFlow(name="review-flow")
factory_flow = Agently.create_trigger_flow("review-flow")

workspace = Agently.create_workspace("./.agently/runs/review-flow")

接下来读什么 ​

常见误区 ​

  • 在 output() 之前自己写 JSON 解析。
  • 单次请求还没稳定就跳进 TriggerFlow。
  • 把 prompt 定义、配置、业务逻辑写在同一个脚本里——见 项目结构。