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inference.sh 的 Python SDK - 运行AI应用、构建Agent，并集成150+种模型。包名称：inferencesh（可通过 pip install inferencesh 安装）。支持同步/异步、流式传输、文件上传功能。可通过模板或自定义模式构建Agent，具备工具构建器API、Skills以及人工审批机制。适用场景：Python集成、AI应用开发、Agent开发、RAG流水线、自动化。相关关键词：python sdk, inferencesh, pip install, python api, python client, async inference, python agent, tool builder python, programmatic ai, python integration, sdk python
构建结合多个模型与服务的自动化AI工作流。支持的模式包括：批量处理、定时任务、事件驱动型流水线、Agent循环。使用工具：inference.sh CLI、bash脚本、Python SDK、Webhook集成。适用场景：内容自动化、数据处理、监控、定时生成。触发场景：AI自动化、工作流自动化、批量处理、AI流水线、自动化内容生成、定时AI任务、AI Cron作业、AI批量任务、自动化生成、AI工作流、规模化内容生产、自动化脚本、AI编排
为美国A2P短信合规注册10DLC（10位长码）品牌和活动，管理活动与电话号码的关联。本技能提供Python SDK示例。
管理号码从Telnyx转出时的port-out请求，支持列出、查看和更新port-out状态，本指南提供了对应的Python SDK使用示例。
实时传输通话音频、将媒体分发到外部目标，以及实时转写语音，可用于实时分析和AI集成。本教程提供Python SDK示例。
使用Microsoft Agent Framework Python SDK（agent-framework-azure-ai）构建Azure AI Foundry Agent。适用于通过AzureAIAgentsProvider创建持久化Agent、使用托管工具（代码解释器、文件搜索、网页搜索）、集成MCP服务器、管理对话线程或实现流式响应的场景。内容涵盖函数工具、结构化输出和多工具Agent。
使用查询|分析语法和Python SDK查询或排查阿里云日志服务(SLS)中的日志时使用，适用于带时间范围的日志搜索、错误调查和根因分析工作流。
掌握基于Python SDK的Temporal工作流编排。实现持久化工作流、Saga模式和分布式事务。涵盖async/await、测试策略和生产部署。可主动用于工作流设计、微服务编排或长时间运行的流程。
通过Call Control实现呼叫的拨打、接听、转接、桥接以及呼叫全生命周期管理，包含应用管理与呼叫事件功能。本技能提供Python SDK示例。
使用查询|分析语法和Python SDK查询并排查阿里云日志服务（SLS）中的日志。适用于有时间范围限制的日志搜索、错误排查以及根因分析流程。
DBOS Python SDK 用于构建具备可靠性、容错能力的持久化工作流应用。当你使用DBOS编写Python代码、创建工作流与步骤、使用队列、从外部应用调用DBOSClient，或是构建需要故障恢复能力的应用时，可使用该工具。
Portkey AI Gateway Python SDK 完整参考文档，支持通过统一API访问200+大语言模型（LLM），具备自动降级、缓存与全链路可观测能力。适用于构建需要集成LLM且具备生产级可靠性的Python应用。