纯 Python#

何时使用#

任务是纯确定性逻辑，不需要 LLM 推理。例如：

• 字数统计
• 文件读取 / 写入
• 数据格式转换
• 数学运算

设计要点#

• 不要使用 Agent method 装饰器
• 不要调用 llm()
• 不需要 runtime 参数
• 使用标准的 Google 风格 docstring

示例#

def word_count(text: str) -> int:
    """Count the number of words in a text.

    Args:
        text: Input text.

    Returns:
        The word count.
    """
    return len(text.split())

def extract_emails(text: str) -> list[str]:
    """Extract every email address from a text.

    Args:
        text: Input text.

    Returns:
        List of email addresses.
    """
    import re
    return re.findall(r'[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]+', text)

Session DAG#

受管 Program 源码内的普通帮助函数与普通 Agent 方法自动具有调用作用域。任意宿主函数不自动采集源码。是否确定性不决定该调用是否出现在 DAG 中。

确定性帮助函数属于已记录 workflow 时，使用普通 Agent 方法，无需模型请求或工具登记。只有允许模型调用时才设置 tool=True。

from openprogram import Agent

class TextAgent(Agent):
    def word_count(self, text: str) -> int:
        """Count words."""
        return len(text.split())

确定性操作与模型操作#