runtime_data、flow_data 与事件触发
在 TriggerFlow 中，状态本身就是信号。set_runtime_data() 与 set_flow_data() 不只是写数据，还会触发同名事件，被 when() 直接捕获并驱动后续任务。
runtime_data（执行级）
只影响当前执行实例，用于保存“本次运行的上下文”。变更会触发对应 key 的事件：
python
from agently import TriggerFlow, TriggerFlowEventData
flow = TriggerFlow()
@flow.chunk
async def set_runtime(data: TriggerFlowEventData):
data.set_runtime_data("user_id", "u-001")
return "runtime ok"
@flow.chunk
def print_value(data: TriggerFlowEventData):
print(data.value)
flow.when({"runtime_data": "user_id"}).to(print_value)flow_data（全局级）
属于 Flow 本身，多个执行实例共享。变更会触发所有执行实例中对应的 when({"flow_data": ...})：
python
from agently import TriggerFlow, TriggerFlowEventData
flow = TriggerFlow()
@flow.chunk
def print_value(data: TriggerFlowEventData):
print(data.value)
flow.set_flow_data("env", "prod")
flow.when({"flow_data": "env"}).to(print_value)注意：
flow_data会影响当前 Flow 下所有正在执行与未来将要执行的 Execution。除非场景非常确定，一般不推荐使用。尤其当你把 Flow 作为服务接口的基础对象，为不同用户请求创建 Execution 时，避免使用flow_data，否则容易造成用户数据泄露或交叉污染。
collect：多分支结果汇合
collect() 用于在多个分支完成后统一汇总，并 emit Collect-xxx 事件：
python
from agently import TriggerFlow, TriggerFlowEventData
flow = TriggerFlow()
@flow.chunk
async def set_runtime(data: TriggerFlowEventData):
data.set_runtime_data("user_id", "u-001")
return "r1"
@flow.chunk
async def set_runtime_context(data: TriggerFlowEventData):
data.set_runtime_data("env", "prod")
return "r2"
@flow.chunk
def print_collect(data: TriggerFlowEventData):
print(data.value)
flow.to(set_runtime).collect("done", "r1")
flow.to(set_runtime_context).collect("done", "r2").to(print_collect).end()collect() 支持两种模式：
filled_and_update：填满后触发，后续更新仍会触发filled_then_empty：填满触发一次后清空集合