# Agently
**Repository Path**: jangocheng/Agently
## Basic Information
- **Project Name**: Agently
- **Description**: 🚀 A fast way to build LLM Agent based Application 🤵 A light weight framework helps developers to create amazing LLM based applications. 🎭 You can use it to create an LLM based agent instance with role set and memory easily. ⚙️ You can use Agently agent instance just like an async function and put it anywhere in your code.
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 6
- **Created**: 2025-10-21
- **Last Updated**: 2025-10-21
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# Agently 4
[English Introduction](https://github.com/AgentEra/Agently/blob/main/README.md) | [中文介绍](https://github.com/AgentEra/Agently/blob/main/README_CN.md)
> *Speed Up Your GenAI Application Development*
[](https://github.com/AgentEra/Agently/blob/main/LICENSE)
[](https://pypistats.org/packages/agently)
[](https://star-history.com/#agentera/agently)
[](https://x.com/AgentlyTech)
💬 官方Github Discussions讨论区 - 来这里讨论任何关于Agently的话题
## 使用方法
Agently GenAI应用开发框架目前提供在Python语言中可用的包，开发者可以通过pip等包管理工具安装后，在代码中通过`from agently import Agently`的方式引入使用。
使用pip安装v4最新版本：
```shell
pip install -U agently
```
> ℹ️ 如果你想要寻找Agently v3版本的代码和文档，可以访问这个历史分支： [`v3-final`](https://github.com/AgentEra/Agently/tree/v3-final)
克隆本仓库安装：
```shell
clone git@github.com:AgentEra/Agently.git
cd Agently
pip install -e .
```
## 什么是Agently？
Agently GenAI应用开发框架希望为GenAI应用开发者带来易学、易用、高效的应用开发体验。以大型语言模型带来的技术突破和应用能力可能性为基础，并基于对GenAI应用在Runtime（运行时）对模型输出的控制要求的深度认知，在“模型输出层”-“业务应用层”之间，以开发框架的形式，为开发者提供灵活且恰当的抽象封装，帮助开发者屏蔽模型请求参数差异、表达格式差异、工程模块与模型/智能算法逻辑通讯的转换方式等繁琐细节，统一并简化业务表达方式；与此同时，不过度封装业务流程逻辑，给予GenAI应用开发者足够灵活的业务逻辑控制空间，以满足GenAI能力与现有系统能力无缝融合衔接的实际落地需要。
我们相信，GenAI能力是对于现有信息系统能力边界的重要扩展和不足，让现代信息系统过去的诸多不可能变为可能。而这些可能性都需要通过工程的方式，通过工程师、工具、工程思想让其变为现实，而不是过度强调GenAI的智能性和独立自主性，强行将GenAI应用和现有信息系统划分代际
因此，我们希望持续打造Agently GenAI应用开发框架及扩展套件，为所有GenAI应用开发者提供最重视开发者体验（Development Experience）的代码级开发解决方案。让每一个GenAI时代的开发者，都能够轻松、便利地将GenAI能力带入自己的应用之中。
## 核心功能速览
### 对大型语言模型流式输出、结构化输出的控制和消费
使用Agently框架特别设计的，符合代码开发思维习惯的模型输出提示控制方案，能够让工程师拥有灵活而强大的模型输出控制能力：
```python
from agently import Agently
agent = Agently.create_agent()
(
agent
# 使用always参数，能够让这个部分的提示信息
# 在本轮请求提交之后还会继续保留到之后的请求
.input("What time is it now?", always=True)
# 我们可以为任何模型提供一些工具说明的信息
.info({
"default_timezone": "",
"tool_list": [{
"name": "get_current_time",
"desc": "Get current time by time zone provided",
"kwargs": {
"timezone_str": (str, "time zone string in ZoneInfo()"),
},
}]
})
# 然后使用Agently风格的输出控制表达
# 来让几乎任何模型都能做到Function Calling
.output({
"first_time_response": (str, ),
"tool_using_judgement": (bool, ),
"tool_using_command": (
{
"name": (str, "Decide which tool to use by tool name:{tool_list.[].name}"),
"kwargs": (dict, "According {tool_list.[].args} to output kwargs dictionary"),
},
"If {tool_using_judgement}==False, just output {}",
),
})
)
```
根据上面设定好的输出要求，Agently框架允许开发者使用多种方式消费模型的输出结果：
```python
# 创建一个Response对象
# 这会将本次设置好的输出控制固化下来
# 接下来的所有新的设定将不会再影响这次response
response = agent.get_response()
# 获取模型的原始输出文本
response_text = response.get_text()
# 获取模型的解析后结果（结合output结构化控制使用）
response_dict = response.get_result()
# 获取模型的流式输出
# 通过content参数决定输出的内容
response_generator = response.get_generator(content="delta")
for delta in response_generator:
print(delta, end="", flush=True)
```
甚至，Agently框架允许开发者使用Instant模式在模型输出尚未完全结束的时候，消费框架实时解析的结构化输出：
```python
instant_response_generator = response.get_generator(content="instant")
use_tool = False
for instant_message in instant_response_generator:
if instant_message.path == "first_time_response":
if instant_message.delta is not None:
print(instant_message.delta, end="", flush=True)
elif instant_message.path == "tool_using_judgement":
use_tool = instant_message.value
print()
if use_tool:
print("[USE TOOL!]")
else:
print("[NO NEED TO USE TOOL!]")
if use_tool:
if instant_message.path == "tool_using_command.name" and instant_message.is_complete == True:
print(f"I want to use: '{ instant_message.value }'")
elif instant_message.path == "tool_using_command":
print(f"call: { instant_message.value }")
print(f"kwargs: { instant_message.value }")
```
```shell
I can check the current time for you. Please specify a timezone (e.g., 'America/New_York') so I can provide the accurate time.
[NO NEED TO USE TOOL!]
```
## [更多功能说明还在路上...]
## 💬 WeChat Group（加入微信群）
> [点击此处申请加入微信群](https://doc.weixin.qq.com/forms/AIoA8gcHAFMAScAhgZQABIlW6tV3l7QQf)
> 或扫描下方二维码：
