快速开始#
Zett Agent 只运行一个循环：向模型发送消息，执行它请求的工具，如此重复，直到模型给出答案。这些页面会带你从一个无需密钥的示例，走到接入真实模型提供商、并使用流式输出、工具和持久会话的完整用法。
构建你的第一个对话#
建议路径： 安装 Zett Agent → 第一个智能体 → 连接模型提供商 → 定义并注册工具 → 把流式输出接入终端或界面 → 保存并恢复对话。
从 PyPI 安装，也可以直接在源码检出目录里运行所有示例。
无需 API 密钥即可运行两个轮次，并看清是什么在保留历史记录。
让循环对接 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 或 Ollama。
把带类型注解的 Python 函数变成模型可调用的工具。
实时展示部分文本、推理、工具调用和工具结果。
跨请求、跨进程、跨重启恢复历史记录。
按需添加所需能力#
这些功能都是可选的。请根据任务来选择，而不是一开始就启用所有扩展。
以明确的工作区范围加载 AGENTS.md 指引。
用带类型的内容部分，把文本和图像发送给支持视觉的模型。
连接受信任的 HTTP 或 stdio 服务器，并管理其工具生命周期。
按需加载技能指令，并在支持的端点上搜索延迟加载的工具。
让受信任的模型编写、演进并保存一个可复用的工具箱。
在操作系统层面的边界内运行 shell 命令和智能体编写的程序。
把拒绝、被截断的回答和中断的连接，与真正完成的回答区分开。
在失败、中止或崩溃之后接着做，不用发一条假的“继续”消息，也不会让工具重复运行。
构建应用#
如果要做服务，请按 配置你的智能体 → 集成到应用 → 测试你的智能体 的顺序阅读；阻塞式脚本可以从 在同步代码中使用 开始。
选定默认值，覆盖单个请求，并安全地组合扩展。
在普通的阻塞式代码和脚本中使用同一个运行时。
处理期限、并发会话、连接断开和关闭流程。
在没有网络访问的情况下检查工具和真实的模型提供商适配器。
遇到意外情况？故障排查 覆盖了历史记录缺失、工具注册、端点兼容性、项目指引和审批卡住等问题。如果需要内置功能没有提供的行为，请阅读 扩展教程。