用途：在 Agently 中配置并发送嵌入请求，聚焦 OpenAICompatible 的 embeddings 设置、请求结构、输入批处理、异步用法、解析后的向量结果，以及供向量库集成使用的嵌入智能体交接。不涉及通用 chat/completions 设置、结构化输出控制、提示模板管理或完整检索流程设计。
前提：Agently >= 4.0.8.5。Agently 运行时以异步优先，调用方可用异步 API 时优先 async_start() 或 async_get_data()。属于同一嵌入任务的文本先批处理，再对重叠的嵌入任务使用异步并发。
主要能力：配置 OpenAICompatible 并设 model_type="embeddings"；在 base_url、full_url、auth、proxy、timeout、client_options、request_options 之间选择；理解嵌入请求由 input 构建而非聊天式提示组装；通过 input(...) 发送单条或一批文本；理解非标量输入在发送前的序列化；通过 start()、get_data()、async_start()、async_get_data() 消费解析后的嵌入向量；理解单条与批量输入的结果形状；将嵌入智能体作为 Chroma 等向量库集成的交接点；组织离线索引或回填任务；组织低延迟在线查询嵌入。
使用方式：嵌入场景下 input(...) 才是真正的请求体，info(...)、instruct(...)、examples(...)、output(...)、attachment(...) 不是 embeddings 模型类型的请求体。单条输入生成一次嵌入请求，列表输入生成一次批量嵌入请求；解析后的数据是嵌入向量列表。嵌入不是流式响应流程，stream 参数对该模型类型无意义。常规结果消费用 start() 或 get_data()；查看元信息或原始载荷先用 get_response()，再从 response.result 读取。不要将 .output(...) 或 get_data_object() 当作常规嵌入路径。
适用场景：离线索引、回填任务、在线查询嵌入，以及把嵌入智能体传入向量库集成。
限制：不适用于 Chat LLM、Completions LLM 或 VLM 设置，不涉及 .output(...)、ensure_keys 或结构化输出重试，不涉及嵌入输入之外的提示槽组合，不涉及检索排序、知识库编排或答案生成逻辑，也不涉及完整 Chroma 或 RAG 工作流设计。