第4章 Agently Actions 概览：请求时能力层解析

【译文】

第4章：Actions 概览

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语言：英语 · 中文

Actions 是 Agently 的请求时能力层：模型在响应单个请求时，可以选择已注册的函数、MCP 工具、沙箱执行器或其他后端服务。

这并非编排层。如果需要分支、扇出、审批、暂停/恢复或持久化执行，请将 TriggerFlow 置于请求之上，并从数据块中调用 agent。

边界 ​

主题 | 负责范围 | 不负责范围 Action Runtime | 规划、动作调用规范化、分发、动作日志 | 长时工作流生命周期 Agent 组件辅助 | 面向业务的快捷方式，如 enable_python、enable_shell，以及通过 enable_workspace_file_actions 暴露当前 Workspace 文件区域 | 提供者生命周期内部细节 Tools 兼容性 | tool_func、use_tool、use_tools、extra.tool_logs 别名 | 新的扩展设计 MCP | 将远程或本地 MCP 工具加载到动作表面 | 独立的工作流引擎 沙箱动作 | 通过 ActionExecutor 后端运行代码 | 通用容器编排 TriggerFlow | 阶段、分支、扇出、暂停/恢复、持久化 | 工具架构注册

当前基于源码的结构 ​

默认插件接线位于 agently/_default_init.py：

ActionRuntime: AgentlyActionRuntime ActionFlow: TriggerFlowActionFlow ActionExecutor: 本地函数、MCP、Search/Browse、Python/Bash 沙箱、Node.js、SQLite、Docker ExecutionEnvironmentProvider: MCP、Python、Bash、Node.js、Docker、Browser、SQLite

公共门面位于 agently/core/operation/Action/。Agent 级别的挂载位于 agently/builtins/agent_extensions/ActionExtension.py。可运行示例集中在 examples/action_runtime/README.md，基于模型的食谱模式位于 examples/cookbook/。

阅读选择 ​

你的需求 | 阅读章节 新功能动作 | Action Runtime 为应用 agent 提供 Python、shell 或 workspace 访问权限 | Action Runtime 构建需要托管资源管理的后端 | Execution Environment 现有代码仍使用 tool_func | Tools 兼容性 使用本地或 HTTP MCP 服务器 | MCP 跨多个步骤路由许多动作 | TriggerFlow 模式 通过 HTTP 暴露使用动作的 agent | FastAPI 服务暴露

来源说明 ​

ToolManager 插件类型仍保留用于遗留用途，但新示例使用 Action Runtime 路径。examples/action_runtime/ 中的示例创建一个请求作用域的轮次，检查 agent.get_action_result(prompt=turn.prompt)，然后调用 turn.get_result() 并读取 extra.action_logs。