基于Python的类和方法调用机制实现，实现Agently灵活的语法

在Agently框架中，工作流(workflow)的链式输出、条件判断以及.connect_to语法，是基于Python的类和方法调用机制实现的。以下是对这些语法的详细解释：

链式输出语法

链式输出是通过在类的方法中返回对象本身（self）来实现的。这样，每个方法调用后都可以继续调用下一个方法，从而形成链式调用。在Agently中，工作流的构建和任务的连接就是通过这种方式实现的。

例如，定义工作流的执行顺序时，使用.connect_to()方法将一个任务连接到下一个任务：

(
    workflow
    .connect_to("prepare_data")
    .connect_to("echo")
    .connect_to("END")
)

在这里，workflow是一个工作流对象，.connect_to()方法被连续调用，每个方法都返回工作流对象本身，从而可以继续调用下一个.connect_to()方法。

条件判断

在Python中，条件判断主要通过if、elif、else语句来实现。在Agently的工作流中，条件判断可能用于决定任务的执行顺序或某些操作的执行条件。

例如，在一个任务函数中，可以根据输入数据或存储对象中的值来决定执行不同的逻辑：

@workflow.chunk()
def process_data(inputs, storage):
    data = inputs["default"]
    if data > 10:
        storage.set("result", "数据大于10")
    else:
        storage.set("result", "数据小于等于10")

在这个例子中，根据输入数据data的值，使用if语句来决定存储到storage中的结果。

.connect_to语法

.connect_to语法是Agently框架中用于定义工作流任务执行顺序的方法。它基于Python的方法调用和返回值机制。每个.connect_to()方法接收一个参数，表示下一个要执行的任务名称，并返回工作流对象本身，以便继续链式调用。

例如：

(
    workflow
    .connect_to("task1")
    .connect_to("task2")
    .connect_to("task3")
)

这段代码定义了一个工作流，任务执行顺序为task1→task2→task3。每个.connect_to()方法调用都返回工作流对象，从而可以继续调用下一个.connect_to()方法。

通过这些机制，Agently框架利用Python的类和方法调用特性，实现了工作流的链式构建和灵活的任务调度。