AgentRuntime

AgentRuntime 类是 ChatObject 的高级包装器，提供可复用的 agent 操作接口。通过 create_agent() 工厂函数创建。

属性

• strategy (type[AgentStrategy])：用于执行的 agent 策略类
• session_id (str)：agent 的会话 ID
• slot (BackendSlots)：提供记忆和能力后端的后端槽位
• preset (ModelPreset)：模型预设配置
• config (AmritaConfig)：Amrita 配置对象
• train (Message[str])：训练数据（系统提示词）
• template (Template)：用于渲染系统角色消息的 Jinja2 模板

构造函数参数

• config (AmritaConfig)：Amrita 配置对象
• preset (ModelPreset)：模型预设配置
• train (dict[str, str] | Message[str])：系统提示词
• strategy (type[AgentStrategy], optional)：agent 策略类，默认为 ReActAgentStrategy
• template (Template | str, optional)：Jinja2 模板，默认为 DEFAULT_TEMPLATE
• session_id (str | None, optional)：会话标识符
• backend (BackendSlots | None, optional)：后端槽位

方法

set_strategy(strategy)

设置要用于执行的 agent 策略。

get_chatobject(input, **kwargs)

获取特定交互的聊天对象。

返回：ChatObject - 配置好的 ChatObject 实例

使用示例

from amrita_core import create_agent

agent = create_agent(
    "https://api.example.com",
    "your-api-key",
    model="gpt-4",
    model_config={"temperature": 0.7},
)

chat = agent.get_chatobject("你好，你能做什么？")

async with chat.begin():
    response = await chat.full_response()
    await chat
    print(response)