用途：opper-python-agents 是 Opper Python Agent SDK 的使用技能，帮助开发者用 Python 构建带推理循环的 AI 智能体，适用于需要多步推理、工具调用与任务编排的场景。
安装与配置：执行 pip install opper-agents 安装，并设置环境变量 export OPPER_API_KEY="your-api-key"，API key 可从 platform.opper.ai 获取。
主要能力：核心模式是用 Agent 创建智能体，通过 @tool 装饰器定义工具，工具需提供描述性 docstring。智能体遵循 Think-Act-Observe 循环（分析目标、选择并执行工具、将结果加入对话历史、重复直至达成目标），循环最多运行 max_iterations 次，默认 25。支持用 Pydantic 模型作为 output_schema 获得类型化、可校验的结构化输出；支持指定 model，如 anthropic/claude-4-sonnet，也可传入模型列表作为回退链；支持异步工具（async def）用于 I/O 密集操作；支持多智能体组合，用 agent.as_tool() 将一个智能体作为另一个智能体的工具进行委派；支持 MCP 集成，通过 MCPServerConfig 连接 MCP 服务器（如 stdio 传输的 @modelcontextprotocol/server-filesystem）；支持 @hook 生命周期钩子监控 agent_start、tool_result 等事件；可访问执行统计，如 agent.context.iteration 与 agent.context.usage.total_tokens。
用法要点：agent.process() 是异步方法，必须使用 await。工具建议保持 5-10 个聚焦工具，更多能力用多智能体组合。不想使用智能体循环时，可参考 opper-python-sdk 做单次任务；TypeScript 可用 opper-node-agents。
限制与注意事项：缺少 tool docstring 会影响智能体理解工具用途；未设置 output_schema 时结果为非结构化字符串；需设置 max_iterations 防止无限循环。参考资料涉及 references/TOOLS.md、MCP.md、COMPOSITION.md、HOOKS.md、MEMORY.md、MIGRATION.md。上游优先级：先检查已安装包源码（.venv/**/site-packages/opper_agents/），其次源码仓库与文档。