Agently框架中，链式输出和Agent=()等语法的使用

在Agently框架中，链式输出和Agent=()等语法的使用，是Agently框架设计的一部分，旨在简化代码编写，提高开发效率。以下是对这些语法的详细解释：

链式输出语法

链式输出是Agently框架的一个重要特性，它允许开发者通过链式调用的方式，逐步构建和配置Agent的行为。这种方式不仅代码简洁，而且逻辑清晰，便于理解和维护。

链式输出的语法通常表现为一系列的方法调用，每个方法都对Agent进行某种配置或操作，然后返回Agent对象本身，以便进行下一个方法的调用。例如：

agent = (
    Agently.create_agent()
    .set_settings("current_model", "ZhipuAI")
    .set_settings("model.ZhipuAI.auth", { "api_key": "your_api_key" })
)

在这个例子中，create_agent() 方法创建了一个新的Agent实例，然后通过 set_settings() 方法设置了模型为ZhipuAI，并提供了相应的认证信息。每个方法调用都返回Agent对象本身，从而可以继续调用下一个方法。

Agent=() 语法

在Python中，Agent=() 这样的语法并不常见，但在Agently框架中，它被用来创建和初始化Agent实例。这种语法实际上是利用了Python的赋值表达式和括号的组合，来实现一种更简洁的实例创建方式。

例如：

agent = (
    Agently.create_agent()
    .set_settings("current_model", "ZhipuAI")
    .set_settings("model.ZhipuAI.auth", { "api_key": "your_api_key" })
)

这里的 agent = () 并不是传统意义上的赋值语句，而是通过括号将一系列方法调用组合在一起，最终将创建和配置好的Agent实例赋值给变量 agent。

示例解释

假设我们要创建一个Agent，让它输出5个单词和3个句子，可以这样写：

import Agently

agent = (
    Agently.create_agent()
    .set_settings("current_model", "ZhipuAI")
    .set_settings("model.ZhipuAI.auth", { "api_key": "your_api_key" })
)

result = (
    agent
    .input("为我输出5个单词和3个句子")
    .instruct("输出语言", "中文")
    .output({
        "单词": [("str", )],
        "句子": ("list", ),
    })
    .start()
)

print(result)

在这个示例中：