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快速开始

5 分钟跑通你的第一个 agent。

安装

pip install rein-agent

装完即可接入真实大模型(100+ 厂商,经 LiteLLM),代码里照常 import rein。

需要额外能力,按需装 extras:

Extras 装什么 何时需要
rein-agent[docker] docker SDK 用 DockerRuntime 沙箱执行工具
rein-agent[otel] opentelemetry 把运行记录导出到 OpenTelemetry
rein-agent[cli] typer 用 rein new / rein dev 脚手架

不用 key 先跑通(推荐第一步)

Rein 内置 MockProvider,不联网、不烧 token,就能跑通完整的多轮工具循环 —— 最适合先感受一下:

from rein import Agent, MockProvider, ToolCall

# 预设一段「剧本」:第 1 次模型要调 add,第 2 次给出最终回答
agent = Agent(provider=MockProvider([
    [ToolCall(id="1", name="add", arguments={"a": 3, "b": 4})],
    "3 加 4 等于 7。",
]))

@agent.tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    "计算两个整数之和"
    return a + b

result = agent.run("帮我算 3 加 4")
print(result)            # 3 加 4 等于 7。
print(result.steps)      # 看每一步:model → tool → model

print(result) 直接给答案;想看过程就取 .steps / .usage / .stop_reason —— 一个对象,两种用法。

用真实模型(需要 key)

填好对应厂商的环境变量,把 provider= 换成 model=:

from rein import Agent

agent = Agent("anthropic/claude-opus-4-8")   # 寻址对齐 LiteLLM:厂商/模型

@agent.tool
def now() -> str:
    "返回当前日期"
    return "2026-06-28"

print(agent.run("今天几号?用工具查。"))

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...     # 或 OPENAI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY ...
python main.py

一行切厂商

Agent("anthropic/claude-opus-4-8") → Agent("openai/gpt-4o") → Agent("deepseek/deepseek-chat"),业务代码一行不用改。还能 Agent("anthropic/...", fallback=["openai/gpt-4o"]) 主备自动切换。

用脚手架起一个项目

pip install "rein-agent[cli]"
rein new myagent              # 极简起点:一个 main.py + .env.example
rein new mybot --template coder   # 带读文件/跑命令工具 + 审批的雏形

cd myagent
cp .env.example .env          # 填入你的 key
python main.py

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