此示例演示了如何实现流式外部工具执行,从而在执行代理控制之外的工具时实现实时交互和响应流。
import subprocess from agno.agent import Agent from agno.models.openai import OpenAIChat from agno.tools import tool from agno.utils import pprint @tool(external_execution=True) def execute_shell_command(command: str) -> str: """执行一个 shell 命令。 Args: command (str): 要执行的 shell 命令 Returns: str: shell 命令的输出 """ if command.startswith("ls"): return subprocess.check_output(command, shell=True).decode("utf-8") else: raise Exception(f"不支持的命令: {command}") agent = Agent( model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"), tools=[execute_shell_command], markdown=True, ) for run_response in agent.run( "我当前目录下有什么文件?", stream=True ): if run_response.is_paused: for tool in run_response.tools_awaiting_external_execution: if tool.tool_name == execute_shell_command.name: print(f"正在外部执行 {tool.tool_name},参数为 {tool.tool_args}") # 我们自己执行工具。你也可以在此处执行完全外部的东西。 result = execute_shell_command.entrypoint(**tool.tool_args) # 我们必须在工具执行对象上设置结果,以便代理可以继续 tool.result = result run_response = agent.continue_run(run_response=run_response, stream=True) pprint.pprint_run_response(run_response)
创建虚拟环境
打开 Terminal 并创建一个 python 虚拟环境。
Terminal
python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate
设置你的 API 密钥
export OPENAI_API_KEY=xxx
安装库
pip install -U agno openai
运行示例
python cookbook/agent_concepts/user_control_flows/external_tool_execution_stream.py
agent.run(stream=True)
agent.continue_run(stream=True)