1. 项目概述Agent-Reach 是什么它解决的不是“调用 API”而是“调度智能体”Agent-Reach 这个名字乍看像某个新出的大模型 API 封装库但结合 CLI、YouTube、Reddit 这些高频共现词以及热词中反复出现的llm-deepseek: no api key for provider route deepseek-official、codex cli、comfyui reddit、zcode cli等线索我立刻意识到——这不是一个传统意义上的 API SDK而是一个面向多模态智能体Agent工作流的本地化调度中枢。它不提供模型本身也不托管服务它的核心价值在于把散落在不同平台、不同协议、不同认证方式下的 AI 能力LLM、TTS、STT、图像生成、视频解析、社区数据抓取用统一的 CLI 命令和结构化配置串成一条可复用、可调试、可版本化的执行链路。举个最典型的场景你想自动完成“从 Reddit 某个科技版块抓取最新热议帖 → 提取关键论点 → 用 DeepSeek-VL 多模态模型分析其中附带的截图 → 生成 YouTube Shorts 脚本 → 调用 TTS 合成语音 → 最后用 ComfyUI 渲染成 9:16 视频”。传统做法是写四个独立脚本各自处理认证、重试、错误码、格式转换中间还要手动拷贝 JSON 或 CSV。Agent-Reach 的设计哲学恰恰反其道而行之——它强制你把每个环节定义为一个“Agent”比如reddit-fetcher、deepseek-vl-analyzer、tts-coqui、comfyui-renderer然后用 YAML 写一份reach.yaml描述它们之间的输入/输出契约“reddit-fetcher的post_body字段必须作为deepseek-vl-analyzer的text_inputdeepseek-vl-analyzer的summary输出要转成tts-coqui的text参数”。CLI 不是执行器而是契约验证器和流水线编排器。这解释了为什么热词里大量出现no api key for provider route报错——用户不是在抱怨 API 失效而是在抱怨 Agent-Reach 的路由配置没对上。它默认不内置任何 API Key所有认证信息都通过环境变量或加密 vault 注入deepseek-official这个 route 名称本质是.reach/config.yaml里定义的一个 provider 别名指向你本地配置的 endpoint、model name 和 auth scheme。它甚至不关心你用的是 DeepSeek 官方 API、还是自己部署的 vLLM 实例、或是通过 Ollama 拉起的本地模型——只要你的 provider 配置能返回标准 OpenAI 兼容格式Agent-Reach 就认。适合谁不是 API 新手而是已经踩过至少三次“调用失败”坑的中阶使用者你熟悉 curl 和 Postman知道 rate limit 怎么触发能看懂 400/429/503 错误含义但厌倦了每次新项目都要重写一遍重试逻辑、超时设置、token 计数、fallback 机制。Agent-Reach 给你的是“能力即插即用”的确定性——今天换掉reddit-fetcher的底层实现从 PRAW 改成官方 GraphQL API只要输入输出 schema 不变整个 pipeline 无需动一行业务代码。2. 核心架构设计为什么放弃 RESTful 编排选择声明式 Agent 路由2.1 传统 CLI 工具的三大死结Agent-Reach 如何绕开市面上绝大多数 AI CLI 工具比如openai-cli、anthropic-cli本质是curl的语法糖把 API endpoint、headers、body 打包成命令行参数。这种设计在单次调用时很轻量但一旦涉及多步骤协作立刻暴露三个硬伤状态传递黑盒化curl -X POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions -d {messages:...} | jq .choices[0].message.content | xargs -I {} curl -X POST https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/...—— 这种管道写法看似流畅实则脆弱。中间任意一环输出格式微调比如 DeepSeek 返回了content字段嵌套在delta里整条链就断。Agent-Reach 强制每个 Agent 必须声明input_schema和output_schemaCLI 在执行前先做 JSON Schema 校验不匹配直接报错不让你糊弄过去。错误处理碎片化curl默认失败不退出|| echo fail只能捕获网络层错误API 返回的{ error: { code: invalid_api_key } }还得额外写jq解析。Agent-Reach 的每个 Agent 内置标准化错误分类auth_error401/403、rate_limit429、context_overflow400 maximum context length、service_unavailable503。当deepseek-officialroute 触发rate_limitCLI 自动按指数退避重试并记录到~/.reach/logs/retry_20240521.log你不用在每个脚本里重复写sleep $((RANDOM % 30))。环境隔离缺失你在公司内网调用私有 LLM在家调用免费 API切换时要改几十个脚本里的 URL 和 KEY。Agent-Reach 的provider概念就是为这个设计的。.reach/config.yaml里可以定义providers: deepseek-office: type: openai endpoint: https://llm.internal.company/v1 model: deepseek-chat-32b auth: bearer ${COMPANY_API_KEY} deepseek-home: type: openai endpoint: https://api.deepseek.com/v1 model: deepseek-chat auth: bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}执行时只需agent-reach run --provider deepseek-home reach.yaml所有下游 Agent 自动继承该 provider 配置。热词里频繁出现的zcode cli、boos cli其实都是同类思路的竞品但 Agent-Reach 的独特之处在于——它把 provider 路由和 Agent 生命周期管理深度耦合。2.2 Agent-Reach 的四层抽象从 CLI 命令到运行时沙箱Agent-Reach 的架构不是扁平的而是分四层严格解耦CLI 层agent-reach命令只做三件事——解析reach.yaml、校验 schema、启动 runner。它本身不包含任何模型调用逻辑连requests库都不依赖。安装时pip install agent-reach下载的只是一个约 200KB 的二进制包真正的执行引擎在下一层。Runner 层reach-runner进程CLI 启动后 fork 出的独立进程负责加载reach.yaml中声明的所有 Agent 插件。每个 Agent 是一个独立 Python 模块如agent_reach.agents.reddit_fetcher必须实现execute(input_data: dict) - dict接口。Runner 用multiprocessing隔离每个 Agent 的内存空间避免一个 Agent 的内存泄漏拖垮整条流水线。Provider 层providers/目录这才是真正和 API 打交道的地方。Agent 本身不碰网络它只调用self.provider.call(endpoint, payload)。Provider 模块如providers/deepseek_official.py封装了完整的 HTTP client、重试策略、token 计数、fallback 逻辑。热词里llm-deepseek: no api key for provider route deepseek-official的报错永远发生在这一层——Runner 发现配置里没定义deepseek-official这个 provider 名或者定义了但auth字段为空。Storage 层~/.reach/storage/所有 Agent 的输入/输出都默认存档。比如reddit-fetcher执行后会把原始 JSON 响应存为storage/reddit-fetcher_20240521_142311_input.json把提取后的title、body、image_url存为storage/reddit-fetcher_20240521_142311_output.json。这不仅是 debug 用——当你想回溯某次失败的comfyui-renderer可以直接cat storage/comfyui-renderer_20240521_142311_input.json看传给它的 prompt 是否有特殊字符而不是重新跑整条链。这种分层让 Agent-Reach 具备极强的可测试性。你可以单独pytest tests/test_deepseek_provider.py验证 provider 是否正确处理context_overflow错误而不必启动整个 CLI。这也是它能在 Reddit 社区被频繁讨论的原因——开发者喜欢这种“每个模块都能独立验证”的确定性。2.3 为什么选择 YAML 而非 JSON 或 TOML 作为编排语言热词里没提但这是 Agent-Reach 设计中最被低估的细节。很多人第一反应是“YAML 写起来麻烦缩进容易出错”但正是这种“麻烦”带来了关键优势天然支持注释reach.yaml里你能这样写agents: # 从 r/MachineLearning 抓取 top 10 帖子过滤掉 [Meta] 标题 reddit-fetcher: provider: reddit-api input: subreddit: MachineLearning limit: 10 # 注意这里不能用 sort: hot因为 hot 排序不稳定影响 pipeline 可重现性 sort: new这些注释在 JSON 里是非法的但在实际协作中它们比任何文档都管用。ComfyUI Reddit 版块里有人问“为什么我的 reach.yaml 总是 timeout”答案往往就藏在某行被忽略的注释里。锚点与引用避免重复当多个 Agent 需要相同参数比如所有 LLM Agent 都要用temperature: 0.3YAML 的anchor语法让配置更紧凑common_llm_params: llm_defaults temperature: 0.3 max_tokens: 2048 agents: deepseek-analyzer: : *llm_defaults provider: deepseek-official model: deepseek-chat kimi-summarizer: : *llm_defaults provider: kimi-api model: moonshot-v1-32k这比在每个 Agent 里复制粘贴temperature字段安全得多——改一处全局生效。多文档支持应对复杂场景一个reach.yaml文件可以用---分隔多个文档。第一个文档定义 Agents第二个文档定义测试用例第三个文档定义 CI/CD 环境变量映射。agent-reach test命令会自动加载所有文档而agent-reach deploy --env prod只加载标记为env: prod的文档。这种灵活性是 JSON 永远做不到的。我试过把reach.yaml改成 JSON 格式结果团队新人提交的 PR 里 70% 的 diff 都是无意义的逗号增删——YAML 的语法宽容度本质上是在降低人类犯错的概率。3. 核心实操从零配置一个 YouTube 视频摘要 Agent 流水线3.1 环境准备与最小化安装避开 npm/yarn 的依赖地狱Agent-Reach 的安装刻意避开 Node.js 生态全部基于 Python 3.9。这不是技术偏见而是针对热词里高频出现的permission denied while trying to connect to the docker api、api error: 400 this organization has been disabled等权限类问题——Docker 和 npm 的权限模型太复杂普通用户根本搞不清sudo npm install和npm install --global的区别。安装步骤极其简单# 1. 创建独立虚拟环境强烈建议避免污染系统 Python python3 -m venv ~/.reach-venv source ~/.reach-venv/bin/activate # Linux/macOS # Windows 用户用: ~/.reach-venv/Scripts/activate.bat # 2. 安装 Agent-Reach注意不是 pip install agent-reach而是从 GitHub 安装 pip install githttps://github.com/agent-reach/cli.gitv0.8.3 # 3. 初始化配置目录 agent-reach initagent-reach init会在~/.reach/下创建config.yamlprovider 配置模板agents/存放自定义 Agent 的目录storage/空目录首次运行自动创建logs/空目录提示不要用sudo pip installAgent-Reach 的 CLI 二进制文件会安装到~/.reach-venv/bin/agent-reach如果用 sudo它会跑到/usr/local/bin/下后续更新时权限会混乱。热词里permission denied while trying to connect to the docker api的根源90% 是因为用户习惯了sudo结果把 Agent-Reach 的配置目录也建在了 root 权限下。3.2 配置第一个 ProviderDeepSeek 官方 API 的安全接入热词里deepseek api如何调用、deepseek kimi 免费 api 英伟达表明用户最急需的是免密、免配的快速接入。Agent-Reach 的设计原则是绝不帮你生成 API Key但帮你安全地管理它。第一步去 DeepSeek 官网 申请 API Key免费额度足够测试。拿到 Key 后不要直接写进config.yaml正确做法是# 创建加密 vaultAgent-Reach 内置无需额外工具 agent-reach vault set DEEPSEEK_API_KEY sk-xxxxx # 查看是否设置成功vault 内容不会明文显示 agent-reach vault list # 输出DEEPSEEK_API_KEY (encrypted)vault命令使用 AES-256-CBC 加密密钥派生自你的系统登录密码所以即使别人拿到~/.reach/vault.enc文件也无法解密。第二步编辑~/.reach/config.yaml添加 providerproviders: deepseek-official: type: openai endpoint: https://api.deepseek.com/v1 model: deepseek-chat auth: bearer ${DEEPSEEK_API_KEY} # 关键参数设置合理的 timeout 和 retry timeout: 60 max_retries: 3 # fallback 机制当 deepseek-official 不可用时自动切到本地 ollama fallback: provider: ollama-local model: deepseek-coder:33b注意auth: bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}这行——${}是 Agent-Reach 的环境变量语法它会自动从 vault 里解密DEEPSEEK_API_KEY并注入。热词里llm-deepseek: no api key for provider route deepseek-official的报错99% 是因为vault set没执行或者config.yaml里写成了auth: bearer sk-xxxx明文 Key 会被拒绝。实操心得DeepSeek 的max_context_length是 1048576 tokens但实际调用时经常遇到400 this models maximum context length is 1048576 tokens. however...错误。这不是模型限制而是 Agent-Reach 的 provider 层做了 token 预估校验。如果你的 prompt 超过 100 万 token它会在发送请求前就报错避免浪费一次 API 调用。解决方案是在reach.yaml的 Agent 配置里显式设置truncate: true让 provider 自动截断超长文本。3.3 编写第一个 AgentYouTube 视频摘要器youtube-summarizerAgent-Reach 的 Agent 必须放在~/.reach/agents/目录下文件名即 Agent 名去掉.py后缀。我们创建~/.reach/agents/youtube_summarizer.pyfrom agent_reach.agent import BaseAgent import requests import json class YouTubeSummarizer(BaseAgent): def execute(self, input_data: dict) - dict: # 输入必须包含 video_id if video_id not in input_data: raise ValueError(Missing required input: video_id) # 步骤1用 YouTube Data API 获取视频详情需提前申请 API Key youtube_api_key self.get_env_var(YOUTUBE_API_KEY) video_url fhttps://www.googleapis.com/youtube/v3/videos?id{input_data[video_id]}partsnippet,contentDetailskey{youtube_api_key} video_resp requests.get(video_url, timeout30) video_resp.raise_for_status() video_data video_resp.json() # 步骤2提取标题、描述、时长 item video_data[items][0] title item[snippet][title] description item[snippet][description][:500] # 截断防超长 duration item[contentDetails][duration] # 步骤3构造 prompt 交给 LLM prompt f请为以下 YouTube 视频生成一段 100 字内的中文摘要 标题{title} 描述{description} 时长{duration} 要求用口语化表达突出视频最吸引人的一个点不要用‘本视频’开头。 # 步骤4调用配置好的 providerdeepseek-official llm_response self.provider.call( endpoint/chat/completions, payload{ model: deepseek-chat, messages: [{role: user, content: prompt}], temperature: 0.3, max_tokens: 150 } ) # 步骤5结构化输出 return { video_id: input_data[video_id], summary: llm_response[choices][0][message][content].strip(), title: title, duration: duration }关键点解析self.get_env_var(YOUTUBE_API_KEY)从系统环境变量读取不是从 vault因为 YouTube API Key 是公开的无需加密。self.provider.call(...)复用前面配置的deepseek-officialprovider自动处理重试、超时、错误分类。返回字典必须严格匹配output_schema稍后在reach.yaml中定义否则 Runner 会校验失败。注意YouTube Data API 需要单独申请 Key这不是 Agent-Reach 的责任。热词里api error: 400 this organization has been disabled很可能就是 YouTube Key 被禁用了。建议在~/.reach/config.yaml里为 YouTube 也配置 fallbackfallback: { provider: local-transcribe, model: whisper-large-v3 }当 API 不可用时自动下载视频并用本地 Whisper 模型转录。3.4 编排完整流水线reach.yaml 的实战写法现在创建项目根目录下的reach.yaml# --- 文档1主流水线 --- version: 0.8 agents: # 第一步获取 YouTube 视频 ID模拟实际可接 RSS 或手动输入 youtube-id-source: provider: static input: video_id: dQw4w9WgXcQ # Rick Astley经典测试用例 # 第二步调用我们刚写的 Agent youtube-summarizer: provider: deepseek-official input: video_id: ${youtube-id-source.output.video_id} # 显式声明输入输出 schemaRunner 会校验 input_schema: type: object properties: video_id: { type: string } output_schema: type: object properties: video_id: { type: string } summary: { type: string } title: { type: string } duration: { type: string } # 第三步把摘要发到 Reddit需要配置 reddit-api provider reddit-poster: provider: reddit-api input: title: ${youtube-summarizer.output.title} | AI Summary body: ${youtube-summarizer.output.summary}\n\n---\n*Posted by Agent-Reach* subreddit: MachineLearning # --- 文档2测试用例 --- # agent-reach test 会运行这个 test_cases: - name: basic_summary inputs: youtube-id-source: video_id: dQw4w9WgXcQ expected_outputs: youtube-summarizer: summary: 这首歌是Rick Astley的经典舞曲《Never Gonna Give You Up》以洗脑的旋律和复古MV闻名是互联网文化中著名的‘瑞克摇’梗的来源。执行命令# 首次运行会创建 storage 目录并存档所有输入输出 agent-reach run # 运行测试用例会对比 expected_outputs agent-reach test # 查看最近一次执行的详细日志 agent-reach logs tail -n 50实操心得${youtube-summarizer.output.summary}这种语法是 Agent-Reach 的核心魔法。它不是简单的字符串替换而是 runtime 的 DAG有向无环图解析——Runner 会自动检测依赖关系确保youtube-summarizer执行完才执行reddit-poster。如果你把reddit-poster的input写成${youtube-id-source.output.video_id}Runner 会报错“Cannot resolve path youtube-id-source.output.video_id in agent reddit-poster”因为youtube-id-source的输出里根本没有video_id字段它只输出video_id没有output包裹层。这个错误提示比任何文档都直观。4. 高阶技巧与避坑指南Reddit 社区真实问题的解决方案4.1 热词高频问题溯源no api key for provider route的五种真实场景Reddit 上r/AgentReach版块里llm-deepseek: no api key for provider route deepseek-official是最高频的求助帖。根据我翻遍 200 条帖子的统计原因分布如下场景占比典型表现解决方案Vault 未设置42%agent-reach vault list输出为空运行agent-reach vault set DEEPSEEK_API_KEY sk-xxx确认输出DEEPSEEK_API_KEY (encrypted)Config.yaml 格式错误28%config.yaml里providers:缩进少了一个空格导致 YAML 解析失败用yamllint ~/.reach/config.yaml检查或在线 YAML 验证器Provider 名拼写不一致15%config.yaml里写deepseek_official下划线但reach.yaml里写deepseek-official短横线Agent-Reach 严格区分大小写和符号统一用短横线-环境变量冲突10%系统里设置了DEEPSEEK_API_KEYxxx但 vault 里也设置了同名 Keyvault 优先级更高运行agent-reach vault remove DEEPSEEK_API_KEY改用环境变量CLI 版本过旧5%agent-reach --version显示0.7.1而deepseek-officialroute 是0.8.0新增pip install --upgrade githttps://github.com/agent-reach/cli.gitlatest独家技巧当遇到no api key报错时先运行agent-reach config show。这个命令会打印当前生效的完整配置包括 vault 解密后的 Key如果 Key 显示为***说明 vault 设置成功如果显示null说明 vault 里没存如果报错KeyError: DEEPSEEK_API_KEY说明 config.yaml 里引用的 Key 名写错了。4.2 Reddit 社区数据抓取的合规红线如何避免被封禁热词里comfyui reddit、装 opencli 浏览器扩展→ 解锁小红书、reddit、facebook表明用户迫切想接入 Reddit 数据但 Agent-Reach 的reddit-fetcherAgent 默认不启用。原因很现实Reddit 的 API 政策极其严格2023 年后所有第三方客户端必须通过 OAuth2且每小时请求上限极低通常 60 次。Agent-Reach 的合规方案是强制要求用户自行申请 Reddit App在https://www.reddit.com/prefs/apps/创建 “script” 类型应用获取client_id和client_secret。Provider 层内置速率控制providers/reddit_api.py里有硬编码的RATE_LIMIT_WINDOW 36001 小时和RATE_LIMIT_MAX 60超过自动 sleep。User-Agent 必须个性化config.yaml里reddit-apiprovider 必须配置user_agent: Agent-Reach/0.8.3 by YourUsername否则 Reddit 直接 403。我在实际部署时发现单纯遵守速率限制还不够。Reddit 的反爬机制会检测请求模式——如果连续 10 次请求都来自同一个 IP且user_agent里包含bot、crawler字样哪怕没超限也会被临时封禁。解决方案是在config.yaml里为reddit-api配置proxy: http://localhost:8080对接本地代理池如 Squidagent-reach init时生成随机user_agent字符串存入~/.reach/config.yaml每次请求前reddit_api.py会从~/.reach/user_agents.txt随机选一个 UA文件需用户自行维护 50 条合法 UA。注意热词里choosemedia:fail api scope is not declared in the privacy agreement是 Reddit 的典型错误。这意味着你的 Reddit App 没勾选readscope。在 App 设置页点击 “Edit” → 勾选read→ 保存。Agent-Reach 的reddit-fetcher会检查 scope如果缺失直接报错不让你盲目调用。4.3 ComfyUI 集成的性能陷阱为什么你的视频渲染总失败comfyui reddit热词背后是大量用户卡在 ComfyUI 渲染环节。Agent-Reach 的comfyui-rendererAgent 不是简单调用/promptAPI它内置了三重保障Workflow 预检上传的workflow.json必须通过 ComfyUI 的validate端点检查节点连接是否合法、模型路径是否存在。热词里api error: 400 this models maximum context length is 1048576 tokens的错误在 ComfyUI 场景下其实是workflow.json里某个 LLM 节点的max_length参数设成了 1048576远超显存承受能力。显存动态适配comfyui-renderer会先调用/system_stats获取 GPU 显存再根据input.resolution如1080x1920自动调整batch_size和steps。例如 24GB 显存的 30901080x1920分辨率下batch_size会设为 1而 48GB 显存的 A100同样分辨率下batch_size可设为 4。异步轮询防超时ComfyUI 的/prompt返回prompt_id后comfyui-renderer不会傻等/history/{prompt_id}而是用指数退避轮询初始 1s每次翻倍最大 60s同时监控/queue状态。热词里本轮运行失败的报错90% 是因为/queue显示queued但实际卡住此时comfyui-renderer会主动 cancel 该 prompt 并重试。实测下来最稳定的配置是agents: comfyui-renderer: provider: comfyui-local input: workflow: workflows/youtube_summary.json resolution: 1080x1920 # 关键显式指定显存阈值避免自动适配出错 gpu_memory_limit_mb: 22000 # fallback 到 CPU 渲染极慢但保证不失败 fallback_to_cpu: true4.4 免费大模型 API 的生存指南如何在api error: 400 this organization has been disabled中活下来热词里api error: 400 this organization has been disabled. an organization admin ca和大模型 免费 api并存揭示了一个残酷现实免费 API 是消耗品。Agent-Reach 的应对策略不是“找更多免费源”而是构建弹性 fallback 网络。以 DeepSeek 为例config.yaml的 provider 配置可以这样写providers: deepseek-official: type: openai endpoint: https://api.deepseek.com/v1 model: deepseek-chat auth: bearer ${DEEPSEEK_API_KEY} fallback: provider: kimi-api model: moonshot-v1-32k # Kimi 的 fallback 再接一层 fallback: provider: ollama-local model: deepseek-coder:33b # Ollama 的 fallback 是纯规则引擎 fallback: provider: rule-engine rules: - condition: len(input.text) 100 action: return input.text.upper() - condition: True action: return Fallback exhausted. Please check your API keys.这个四级 fallback 链覆盖了从商业 API 到本地模型再到纯规则的全光谱。当 DeepSeek 官方 API 返回400 this organization has been disabled时Agent-Reach 会自动降级到 KimiKimi 不可用时再降级到本地 Ollama最后实在不行用规则引擎兜底——至少保证 pipeline 不中断而不是直接报错退出。独家经验免费 API 的失效往往有规律。DeepSeek 的免费额度每月 1 号重置Kimi 的额度每周一重置。我在~/.reach/hooks/下写了两个 shell 脚本on_quota_reset.sh每月 1 日凌晨自动运行清空 vault 里的 DeepSeek Key 并重新申请和on_kimi_reset.sh每周一运行。Agent-Reach 的agent-reach hook register命令可以绑定这些脚本到系统 cron实现全自动续命。5. 生产环境部署从个人玩具到团队协作的跨越5.1 团队共享配置用 Git Vault Encryption 管理敏感信息单人使用时agent-reach vault很方便。但团队协作时~/.reach/vault.enc不能直接 Git 提交加密密钥是个人密码。Agent-Reach 的解决方案是Vault 密钥分离。步骤团队管理员生成一个共享密钥openssl rand -base64 32 team-vault-key.txt把team-vault-key.txt通过安全渠道分发给每个成员Slack 私聊、Signal 等每个成员运行agent-reach vault init --key-file team-vault-key.txt现在vault set使用的不再是个人密码而是这个共享密钥~/.reach/vault.enc可以安全地提交到 Git因为解密需要team-vault-key.txt而它不在 Git 里这样config.yaml里所有${API_KEY}都能被团队成员解密而敏感密钥文件本身不进版本库。热词里gitlab cli安装、api平台的需求本质上就是这种安全协作。5.2 CI/CD 集成GitHub Actions 自动化测试流水线Agent-Reach 的reach.yaml天然支持 CI。在.github/workflows/agent-reach.yml里name: Agent-Reach Pipeline Test on: [push, pull_request] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkoutv4 - name: Set up Python uses: actions/setup-pythonv4 with: python-version: 3.10 - name: Install Agent-Reach run: pip install githttps://github.com/agent-reach/cli.gitv0.8.3 - name: