获取模型类型对应的类 Args: model_type: 模型类型标识 Returns: (模型类, Formatter类) Raises: ModelConfigError

初始化异常 Args: message: 错误消息 details: 详细错误信息（可选）

注册新的模型类型 Args: model_type: 模型类型标识（如 'openai', 'anthropic'） model_class: 模型类 formatter_class: 对应的 Formatte

配置并返回日志记录器 Args: name: 日志记录器名称 level: 日志级别 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL) log_dir: 日志文件目录，如果为None则不写入文件

获取当前的日志上下文信息 Returns: 当前的上下文字典

加载并渲染模板 Args: template_name: 模板名称、文件名或相对路径 支持简短名称（如"mori"）或完整路径（如"internal_template/mori.jinja2"）

清除当前的日志上下文信息

加载模板 Args: template_name: 模板名称、文件名或相对路径 支持简短名称（如"mori"）或完整路径（如"internal_template/mori.jinja2"）

解析模板路径 支持以下格式： 1. 简短名称：mori - 优先在 config/template/mori.jinja2 查找（自定义） - 然后在 mori/template/internal_template/mor

获取agent实例（带缓存） 如果agent已经创建过，直接返回缓存的实例； 否则创建新实例并缓存。 Args: agent_name: Agent名称 Returns: Agent

根据名称获取Agent配置 Args: config: 配置对象 agent_name: Agent名称 Returns: Agent配置，如果不存在则返回None

根据配置名获取嵌入模型配置 Args: config: 配置对象 config_name: 嵌入模型配置名 Returns: 嵌入模型配置，如果不存在则返回None

获取日志记录器 Args: name: 日志记录器名称 Returns: 日志记录器

根据配置名获取模型配置 Args: config: 配置对象 config_name: 模型配置名 Returns: 模型配置，如果不存在则返回None

加载YAML文件 Args: file_path: YAML文件路径 Returns: 解析后的字典 Raises: ConfigFileNotFoundError: 文件不存在 ConfigParseEr

从响应消息中提取文本内容 AgentScope 的 Agent 响应可能是字符串或包含 TextBlock 的列表， 本函数统一处理这些不同格式。 Args: response: Agent 的响应消息 Returns: 提取的文

解析环境变量引用 支持 ${ENV_VAR_NAME} 格式的环境变量引用 Args: value: 可能包含环境变量引用的字符串 Returns: 解析后的值，如果是环境变量则返回其值，否则返回原值

设置日志上下文信息 使用示例: set_log_context(request_id="req-123", user_id="user-456") Args: **kwargs: 要设置的上下文键值对

为特定agent创建工具集 根据配置中指定的工具名称，从基础工具集中筛选工具。 Args: tool_names: 工具名称列表 Returns: 包含指定工具的Toolkit实例

预注册所有内置模型类型

验证所有Agent的配置引用 Raises: ValueError: Agent配置引用错误

验证Agent长期记忆引用的嵌入模型是否存在 Args: agent_name: Agent名称 agent_cfg: Agent配置 Raises: ValueError: 嵌入模型不存在

验证Agent引用的模型是否存在 Args: agent_name: Agent名称 model_name: 模型名称 Raises: ValueError: 模型不存在

验证主Agent是否存在 Raises: ValueError: 主Agent不存在

构建完整配置的Agent实例 这是一个高层工厂函数，负责组装所有Agent创建所需的组件，包括： - 根据模型配置创建模型和formatter - 如果配置了长期记忆，创建长期记忆实例 - 创建并返回配置完整的ReActAgent Args:

构建指定名称的agent实例 Args: agent_name: Agent名称 Returns: 构建好的Agent实例 Raises: ValueError: Agent

发送消息并获取回复 消息会发送给主agent处理，主agent可以自主决定是否调用子agent。 Args: message: 用户消息 Returns: 主Agent的回复内容

创建agent工具函数 将Agent实例包装为可注册到toolkit的函数。 AgentScope会自动解析函数签名生成JSON Schema。 Args: agent: Agent实例 agent_name: Agent名称

根据配置创建聊天模型实例和对应的formatter 本函数封装了根据 model_type 选择不同 AgentScope 模型类的逻辑。 AgentScope 提供了各种模型类，我们只是根据配置选择并实例化。 Args: model_config: 模型

根据配置创建嵌入模型实例 本函数封装了根据 model_type 选择不同 AgentScope 嵌入模型类的逻辑。 Args: embedding_config: 嵌入模型配置对象 custom_logger: 自定义日志记录器（可选）

创建Gradio聊天界面 Returns: Gradio ChatInterface对象

根据配置创建长期记忆实例 本函数封装了 Mem0LongTermMemory 的创建逻辑，包括： - 包装模型以禁用流式输出（Mem0 要求） - 配置向量存储 - 设置持久化选项 Args: agent_name: Agent名称

创建Mori Agent实例 这是一个简单的工厂函数，用于创建配置好的ReActAgent。 直接使用AgentScope的ReActAgent，不做额外封装。 Args: agent_name: Agent名称 sys_prompt: 系

创建并配置工具集 创建一个 Toolkit 实例并注册所有内置工具。 AgentScope 的 Toolkit 会自动解析工具函数签名为 JSON Schema。 Returns: 配置好的 Toolkit 实例

格式化日志记录为JSON格式 Args: record: 日志记录对象 Returns: JSON格式的日志字符串

获取主agent实例 Returns: 主Agent实例

获取主agent名称 Returns: 主agent名称

启动GUI应用 Args: server_name: 服务器地址 server_port: 服务器端口 share: 是否创建公共链接

列出所有可用的agent名称 Returns: Agent名称列表

加载并验证配置 Args: config_dir: 配置文件目录 Returns: 验证后的配置对象 Raises: ConfigFileNotFoundError: 必需的配置文件不存在 ConfigPa

加载系统提示词 如果提供了 sys_prompt 则直接返回，否则从模板加载并注入运行时信息。 Args: template_name: 模板名称 sys_prompt: 直接提供的系统提示词（可选） template_loader

主函数

注册长期记忆工具到Toolkit Args: toolkit: AgentScope的Toolkit实例

将所有子agent注册为主agent的工具 遍历所有非主agent的agent，将它们作为工具注册到主agent的工具集中。 子agent不能调用其他agent（防止循环调用）。 Args: primary_agent_na

注册所有自定义工具到Toolkit Args: toolkit: AgentScope的Toolkit实例

渲染模板字符串 Args: template_string: 模板字符串 context: 模板上下文变量 Returns: 渲染后的字符串 Raises:

重置主agent的对话历史

调用模型，强制禁用流式输出 Args: *args: 位置参数 **kwargs: 关键字参数 Returns: ModelResponse: 完整的模型响应（非流式）

调用子agent完成任务 Args: task: 要委派给子agent的任务描述 Returns: ToolResponse对象，包含子agent的执行结果

进入上下文

退出上下文

代理所有属性访问到原始模型 Args: name: 属性名称 Returns: 原始模型的对应属性 Raises: AttributeError: 属性不存在

初始化上下文管理器 Args: **kwargs: 要设置的上下文键值对

初始化Mori系统 Args: config_dir: 配置文件目录路径

初始化包装器 Args: model: 要包装的 AgentScope 模型实例

初始化模板加载器 Args: template_dir: 内置模板目录路径，如果为None则使用默认路径 custom_template_dir: 自定义模板目录路径，如果为None则使用 config/template

初始化Agent管理器 Args: config: 完整配置对象 logger: 日志记录器（可选）

初始化Agent工具 Args: agent: Agent实例 agent_name: Agent名称

初始化GUI Args: config_dir: 配置文件目录 Raises: ConfigError: 配置加载失败 MoriError: Mori 初始化失败

返回字符串表示

格式化日志记录为人类可读格式 Args: record: 日志记录对象 Returns: 格式化后的日志字符串

获取嵌入模型类型对应的类 Args: model_type: 模型类型标识 Returns: 嵌入模型类 Raises: ModelConfigError: 模型类型不存在

获取当前日期 Returns: ToolResponse: 包含当前日期的响应

获取当前时间 Returns: ToolResponse: 包含当前时间的响应

生成问候语 Args: name: 要问候的人的称呼 Returns: ToolResponse: 包含问候语的响应

获取主agent的对话历史 Returns: 对话历史列表

检查模型类型是否已注册

检查嵌入模型类型是否已注册

列出所有可用的agent名称 Returns: Agent名称列表

列出所有已注册的模型类型

列出所有已注册的嵌入模型类型

便捷函数：加载并渲染模板文件 Args: template_path: 模板文件的完整路径 context: 模板上下文变量 Returns: 渲染后的字符串 Raises: FileNotFoundErr

将内容记录到长期记忆中 Args: content: 要记录的内容 topic: 记忆主题（可选） Returns: ToolResponse: 包含操作结果的响应

注册新的嵌入模型类型 Args: model_type: 模型类型标识（如 'openai', 'ollama'） model_class: 嵌入模型类

注册自定义聊天模型类型 允许用户扩展框架支持新的模型类型，无需修改源代码。 Args: model_type: 模型类型标识 model_class: 模型类 formatter_class: 对应的 Formatter 类

注册自定义嵌入模型类型 允许用户扩展框架支持新的嵌入模型类型，无需修改源代码。 Args: model_type: 模型类型标识 model_class: 嵌入模型类 Example: >>> from my_models

解析API密钥中的环境变量引用

解析API密钥中的环境变量引用

处理聊天消息（生成器版本，用于流式输出） Args: message: 用户消息 history: 对话历史 Yields: 响应文本

从长期记忆中检索相关信息 Args: query: 检索查询 topic: 记忆主题（可选） Returns: ToolResponse: 包含检索结果的响应

测试Agent配置

测试 Agent 配置错误

测试Agent配置包含长期记忆配置

测试Agent配置不包含长期记忆配置

测试 Agent 不存在异常

测试所有异常都继承自 MoriError

测试基本错误消息