从对话开始
后续步骤
- 添加操作:Tools — 让模型可以调用你的函数
- 连接外部工具:MCP Servers — 使用托管的 MCP 服务器
- 为工作流启用流式传输:Streaming — 实时展示进度
向任意模型发送消息并获取响应
import asyncio
from dedalus_labs import AsyncDedalus, DedalusRunner
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
async def main():
client = AsyncDedalus()
runner = DedalusRunner(client)
response = await runner.run(
input=(
"我想查找旧金山附近在一月份举行的最近的篮球比赛。\n\n"
"目前先不要编造任何赛事。相反,请:\n"
"1)提出你需要的任何澄清问题。\n"
"2)给出一个简要计划,说明你会如何查找这些赛事。\n"
"3)列出你会为每个赛事提取的字段(稍后用于生成表格)。"
),
model="anthropic/claude-opus-4-5",
)
print(response.final_output)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
此页面对您有帮助吗?