sii-agent-sdk 0.1.11
Python SDK for SII-CLI - AI Agent Framework
License: Apache-2.0
Requires Python: >=3.10
Keywords: ai, agent, sii, gemini, assistant

# SII Agent SDK for Python

Python SDK for SII-CLI - AI Agent Framework

[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)
[![Node.js](https://img.shields.io/badge/node-%3E%3D20.0.0-brightgreen.svg)](https://nodejs.org/)
[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/sii-agent-sdk.svg)](https://pypi.org/project/sii-agent-sdk/)

## 概述

SII Agent SDK 是 SII-CLI 的 Python 接口，使 Python 开发者能够通过编程方式调用 SII-CLI 的强大 AI 智能体功能。

本项目设计参考了 [claude-agent-sdk-python](https://github.com/anthropics/claude-agent-sdk-python)，提供相似的 API 体验，同时集成了 SII 的特色功能。

### 主要特性

- ✅ **Claude SDK 风格 API**: API 设计参考 claude-agent-sdk-python，降低学习成本
- ✅ **YOLO 自主执行**: 一句话触发，AI 自动完成任务（基于 SimpleYoloAgent）
- ✅ **多认证支持**: 支持 USE_SII, USE_GEMINI, USE_OPENAI 等多种认证方式
- ✅ **SII 专属工具**: 深度集成 sii_cognitions, sii_deep_research, sii_hybrid_search 等工具
- ✅ **流式响应**: 基于 JSONL 协议，实时返回执行进度和结果
- ✅ **类型安全**: 完整的类型提示和 IDE 支持
- ✅ **进程隔离**: 通过 Node.js Bridge 实现 Python 与 SII-CLI Core 的进程间通信

## 最新发布

- **PyPI**: [`sii-agent-sdk` 0.1.9](https://pypi.org/project/sii-agent-sdk/0.1.9/)
- **发布日期**: 2025-11-14
- **状态**: Alpha（API 仍可能调整）

> 自 0.1.2 起，Python SDK 已通过 PyPI 正式发布，继续依赖全局安装的 `@gair/sii-cli` 来提供 Node.js Bridge 能力。

## 架构设计

![alt text](../../assets/figures/fig1.png)

### 组件说明

1. **Python SDK** (`sii_agent_sdk/`)
   - 提供 Pythonic 的 API 接口
   - 管理 Bridge 进程生命周期
   - 解析 JSONL 事件流
   - 类型安全的消息封装

2. **Node.js Bridge** (`bridge/`)
   - 桥接 Python 和 Node.js 生态
   - 处理 JSONL 协议通信
   - 管理 SII-CLI Core 实例
   - 提供进程隔离和错误恢复

3. **SII-CLI Core** (`../core/`)
   - 复用现有的核心功能
   - AgentService: 对话式交互
   - SimpleYoloAgent: 自主执行
   - ToolRegistry: 工具管理

## 安装

```bash
pip install sii-agent-sdk
```

### 前置要求

- **Python**: >= 3.10
- **Node.js**: >= 20.0.0
- **SII-CLI**: 已构建的 `@gair/sii-cli` 包，`npm install -g @gair/sii-cli` ，具体可以参考[sii-cli 安装指南](https://github.com/GAIR-NLP/sii-cli-dev/blob/main/README.md)

## 认证方式

SII Agent SDK 支持三种认证方式，每种方式都有其独特的优势：

| 认证类型                       | 说明                                              | 环境变量                                                 | 可用工具                | 推荐场景        |
| ------------------------------ | ------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------- | --------------- |
| `USE_SII` (默认)               | SII 平台认证                                      | `SII_USERNAME`<br>`SII_PASSWORD`                         | 所有工具 + SII 专属工具 | 完整功能        |
| `USE_OPENAI`                   | OpenAI API Key                                    | `SII_OPENAI_BASE_URL`<br>`OPENAI_API_KEY` 或<br>`SII_OPENAI_API_KEY` | 基础工具                | 成本控制        |
| `USE_OPENAI_WITH_SII_TOOLS` ✨ | **混合模式**<br>OpenAI 生成 + SII 工具 + 数据上传 | `SII_OPENAI_BASE_URL`<br>`SII_OPENAI_API_KEY`<br>`SII_USERNAME`<br>`SII_PASSWORD` | 所有工具 + SII 专属工具 | **两全其美** 🚀 |

### 1. SII 认证（完整功能）

使用 SII 平台账号进行认证，获得完整的功能支持：

```bash
export SII_USERNAME="your-username"
export SII_PASSWORD="your-password"
export SII_BASE_URL="https://www.opensii.ai/backend"  # 可选
```

```python
from sii_agent_sdk import query, SiiAgentOptions

async for msg in query(
    prompt="...",
    options=SiiAgentOptions(auth_type='USE_SII')
):
    print(msg)
```

**优势**：

- ✅ 访问所有 SII 专属工具（认知库、深度研究等）
- ✅ 完整的功能支持
- ✅ 对话历史自动上传

### 2. OpenAI 认证

直接使用 OpenAI API Key，适合成本敏感场景：

```bash
export SII_OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"  # 必填：模型 base_url（OpenAI 官方为 https://api.openai.com/v1）
export SII_OPENAI_API_KEY="sk-..."                      # 必填：OpenAI API Key
```

> ℹ️ **注意**：`SII_OPENAI_BASE_URL` 是 Bridge 与 OpenAI 通信所必需的配置，请与 `SII_OPENAI_API_KEY` 一并设置。
> 
> - 使用官方 OpenAI 服务时，保持默认值 `https://api.openai.com/v1`
> - 若使用 Azure OpenAI、Together、Fireworks 等兼容服务，请替换为对应的 API Base URL，例如：`https://your-resource.openai.azure.com/openai`（需与服务商文档保持一致）

```python
async for msg in query(
    prompt="...",
    options=SiiAgentOptions(
        auth_type='USE_OPENAI',
        model='gpt-4o'  # 指定 OpenAI 模型
    )
):
    print(msg)
```

**优势**：

- ✅ 更低的 API 成本
- ✅ 更快的响应速度
- ✅ 支持最新的 OpenAI 模型

**限制**：

- ❌ 无法使用 SII 专属工具
- ❌ 对话历史不会上传

### 3. 混合认证（推荐！✨）

**混合模式结合了两种认证方式的优势**，既享受 OpenAI 的低成本和高速度，又能使用 SII 的强大工具：

```bash
# 同时设置两种凭证
export SII_OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"  # 必填：OpenAI 模型 base_url
export SII_OPENAI_API_KEY="sk-..."                     # 必填：OpenAI API Key
export SII_USERNAME="your-username"                    # SII 用户名
export SII_PASSWORD="your-password"                    # SII 密码
```

> ℹ️ **注意**：混合模式下同样需要设置 `SII_OPENAI_BASE_URL`，否则 SDK 无法代理 OpenAI 请求。若使用自建或第三方 OpenAI 兼容服务，请替换为服务提供的 Base URL。

```python
async for msg in query(
    prompt="搜索最新的 AI 趋势并总结",
    options=SiiAgentOptions(
        auth_type='USE_OPENAI_WITH_SII_TOOLS',  # 混合模式
        model='gpt-4o'  # 使用 OpenAI 模型
    )
):
    print(msg)
```

**工作原理**：

- 🤖 **内容生成**：使用 OpenAI API（更便宜、更快）
- 🔧 **工具调用**：使用 SII 后端（搜索、认知库等）
- 📊 **数据上传**：对话历史自动上传到 DC 端

**优势**：

- ✅ OpenAI 的低成本和高速度
- ✅ SII 的完整工具集
- ✅ 对话数据自动上传
- ✅ **两全其美的方案** 🎯

**示例**：查看 `examples/hybrid_auth_example.py` 获取完整示例。

### 自动检测认证模式

SDK 支持**自动检测**环境变量并选择最合适的认证方式：

```python
# 不指定 auth_type，SDK 会自动检测
async for msg in query(prompt="你好"):
    print(msg)
```

**检测优先级**：

1. **混合模式**（如果同时存在 OpenAI Key、`SII_OPENAI_BASE_URL` 与 SII 凭证）
2. **OpenAI 模式**（如果只有 OpenAI Key 且设置了 `SII_OPENAI_BASE_URL`）
3. **SII 模式**（如果只有 SII 凭证）

### 配置快速参考

```bash
# 混合模式（推荐）
export SII_OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"  # 必填：OpenAI 模型 base_url
export SII_OPENAI_API_KEY="sk-..."
export SII_USERNAME="your-username"
export SII_PASSWORD="your-password"

# OpenAI 模式
export SII_OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"  # 必填：OpenAI 模型 base_url
export OPENAI_API_KEY="sk-..."                      # 或使用 SII_OPENAI_API_KEY

# SII 模式
export SII_USERNAME="your-username"
export SII_PASSWORD="your-password"

# 可选配置
export SII_BASE_URL="https://www.opensii.ai/backend"
export SII_OPENAI_MODEL="gpt-4o"  # 默认模型
```

## 复用 CLI 安装的 MCP 服务器

`/mcp install` 会把服务器定义写入 `./.sii/config.json`（项目级）或 `~/.sii/config.json`（全局）。Python SDK 会在启动时自动读取这些配置，并把发现的工具注册到 `ToolRegistry`，因此 SDK 与 CLI 的 MCP 体验保持一致。

使用方式：

1. 在 SII CLI 中执行例如 `/mcp install github github_token="ghp_xxxx"`（或其他 preset）。
2. 确保 Python 代码运行所在的工作目录能访问同一份 `.sii` 文件夹（或者采用全局安装）。
3. 直接运行 SDK，无需在 `SiiAgentOptions` 中额外配置即可使用安装过的 MCP 工具。

可以运行示例 `packages/python-sdk/examples/mcp_cli_reuse.py` 验证效果：

```bash
python packages/python-sdk/examples/mcp_cli_reuse.py
```

该脚本会调用你通过 CLI 安装的 GitHub MCP 服务器列出仓库的最新 issue。

## 控制 Trajectory 上传（`enable_data_upload`）

SDK 默认行为与 CLI 相同：在 `USE_SII` 或混合模式下，会将对话轨迹上传到 opensii.ai。如果希望在不改动 shell 全局环境的情况下，在某次调用中显式开启/关闭上传，可以使用 `SiiAgentOptions(enable_data_upload=...)`：

```python
async for msg in query(
    prompt="只在本地执行，不上传数据",
    options=SiiAgentOptions(
        auth_type="USE_SII",
        enable_data_upload=False,   # 优先级高于 SII_ENABLE_DATA_UPLOAD 环境变量
    ),
):
    print(msg)
```

- `enable_data_upload=False`：强制关闭上传，即使 shell 中 `SII_ENABLE_DATA_UPLOAD=true`。
- `enable_data_upload=True`：强制开启上传，即使 shell 中设置了 `SII_ENABLE_DATA_UPLOAD=false`。
- `None`（默认）：沿用外部环境变量 `SII_ENABLE_DATA_UPLOAD` 的值；若未设置，则与 CLI 兼容的默认策略。

## 快速开始

### 1. 基础查询

最简单的用法，使用默认配置：

```python
import anyio
from sii_agent_sdk import query

async def main():
    async for message in query(prompt="请问你是谁"):
        print(message)

anyio.run(main)
```

### 2. YOLO 自主执行模式

让 AI 自动执行所有步骤，无需人工确认：

```python
import anyio
import os
from pathlib import Path
from sii_agent_sdk import query, SiiAgentOptions


async def main():
    print("🎮 开始测试：生成双人对战五子棋游戏前端界面")
    print("=" * 60)

    # 设置工作目录
    output_dir = Path(__file__).parent / "gomoku_game_output"
    output_dir.mkdir(exist_ok=True)

    print(f"📁 输出目录: {output_dir}")
    print(f"🔍 Trajectory 将保存到: .sii/conversation_logs/")
    print("=" * 60)

    # 构建详细的提示词
    prompt = """
请帮我创建一个双人对战的五子棋游戏前端界面，要求如下：

1. **技术栈**：使用纯 HTML + CSS + JavaScript（不依赖框架）
2. **游戏功能**：
   - 15x15 的棋盘
   - 双人本地对战（黑白棋子轮流下棋）
   - 显示当前轮到哪方
   - 自动判断胜负（五子连珠）
   - 重新开始游戏的按钮
   - 悔棋功能

3. **界面设计**：
   - 美观的棋盘UI，有网格线
   - 清晰的黑白棋子显示
   - 显示游戏状态（轮到谁、谁赢了等）
   - 响应式设计，适配不同屏幕

4. **文件结构**：
   - gomoku.html - 主HTML文件（包含完整的游戏）
   - 可以将 CSS 和 JS 都内嵌在 HTML 中，方便使用

5. **额外功能**（可选）：
   - 胜利时的动画效果
   - 音效（可选）
   - 棋盘坐标显示

请创建完整可运行的代码，并保存为 gomoku.html 文件。
"""

    print("\n📤 发送请求给 AI...")
    print("-" * 60)

    try:
        message_count = 0

        # 使用 YOLO 模式让 AI 自动执行工具调用
        async for msg in query(
            prompt=prompt,
            options=SiiAgentOptions(
                yolo=True,  # 启用 YOLO 模式，自动执行工具
                max_turns=15,  # 最多15轮对话
                cwd=str(output_dir),  # 在输出目录中工作
                auth_type="USE_SII",  # 使用 SII 认证
                system_prompt="You are a helpful frontend developer assistant. Create beautiful and functional web applications."
            )
        ):
            message_count += 1
            print(f"\n💬 消息 #{message_count}:")
            print(msg)
            print("-" * 60)

        print(f"\n✅ 任务完成！共收到 {message_count} 条消息")

    except Exception as e:
        print(f"\n❌ 错误: {e}")
        import traceback
        traceback.print_exc()

if __name__ == "__main__":
    anyio.run(main)
```

### 3. 多轮 YOLO 会话（SiiAgentSession）

有些任务需要在同一工作目录下连续推进多轮执行，例如“规划 → 实施 → 整理文档”。
`SiiAgentSession` 提供了最小化的持久会话封装，能够在多轮 YOLO 模式下复用同一个 `session_id`、环境上下文和历史消息。

> 示例脚本：`examples/multi_round_yolo_session.py`

```python
import anyio
from sii_agent_sdk import SiiAgentOptions, SiiAgentSession


async def main() -> None:
    prompts = [
        "你好",
        "请继续，根据上一轮结果总结一下下一步计划。",
        "再补充一个 README.md，告诉我如何运行刚才生成的项目。",
    ]

    options = SiiAgentOptions(
        yolo=True,
        max_turns=80,
        auth_type="USE_SII",
        model="GLM-4.6",
        cwd="./multi_round_project",
        timeout_ms=240000,
    )

    session = SiiAgentSession(options)

    for round_index, prompt in enumerate(prompts, start=1):
        print(f"\n===== Round {round_index}: {prompt} =====")
        async for message in session.run(prompt):
            print(message)

    print(f"\n会话 ID: {session.session_id}")
    print(f"历史长度: {len(session.history)} 条")


anyio.run(main)
```

#### 关键参数说明

| 配置项 | 作用 | 推荐设置 |
| --- | --- | --- |
| `SiiAgentOptions.yolo` | 是否启用 YOLO 模式 | `True`（多轮自动执行必开） |
| `max_turns` | 每轮允许的最大对话轮数 | 根据任务复杂度调整，示例中为 80 |
| `cwd` | 工作目录 | 设置为同一目录，便于多轮共享文件输出 |
| `timeout_ms` | 单轮执行超时时间（毫秒） | 默认 120000，可按需延长 |
| `auth_type` / `model` | 认证方式与模型 | 与单轮 YOLO 一致，根据需求选择 |

`SiiAgentSession` 会在首次调用 `run()` 时向 Bridge 请求会话 ID，并在后续轮次重用；同时会自动累计 `session.history`，可用于追加自定义用户反馈或调试。

#### 与单轮 `query()` 的区别

| 场景 | 单轮 `query()` | `SiiAgentSession.run()` |
| --- | --- | --- |
| 会话 ID | 每次调用重新创建 | 多轮共享同一个 `session_id` |
| 历史记录 | 默认不保留，需自行管理 | 自动在 `session.history` 中累积 |
| 环境上下文 | 每次重新生成 | 首轮生成后在后续轮次复用 |
| 使用场景 | 一次性任务 | 需要“计划 → 执行 → 检查”等连续流程 |

如果只是执行一次 YOLO 任务，继续使用 `async for msg in query(...)` 即可；当需要多轮推进时，改用 `SiiAgentSession` 可以避免重复初始化、丢失上下文或生成多个轨迹文件。

### 3. 使用 SII 专属工具

充分利用 SII 平台的认知能力：

```python
import anyio
from sii_agent_sdk import query, SiiAgentOptions

async def main():
    # 使用 SII 认知数据库和混合搜索
    async for message in query(
        prompt="搜索最新的大语言模型训练技术研究进展",
        options=SiiAgentOptions(
            auth_type="USE_SII",
            allowed_tools=[
                "sii_cognitions",
                "sii_deep_research",
                "sii_hybrid_search"
            ],
            max_turns=5
        )
    ):
        if message.type == "assistant_message":
            print(message.content[0].text)

anyio.run(main)
```

### 4. 指定工作目录和模型

自定义执行环境：

```python
import anyio
from sii_agent_sdk import query, SiiAgentOptions

async def main():
    async for message in query(
        prompt="分析 src/ 目录下的代码结构",
        options=SiiAgentOptions(
            cwd="/path/to/your/project",
            model="gemini-2.0-flash-exp",
            temperature=0.7,
            max_turns=8,
            allowed_tools=["read_file", "list_dir", "grep_search"]
        )
    ):
        print(message)

anyio.run(main)
```

## API 参考

### `query()` 函数

简单的一次性查询接口，适合大多数场景。

```python
async def query(
    prompt: str,
    *,
    options: SiiAgentOptions | None = None
) -> AsyncIterator[Message]
```

**参数**:

- `prompt`: 用户输入的任务描述
- `options`: 可选的配置选项（见下文）

**返回**: 异步迭代器，产生 `Message` 对象

### `SiiAgentOptions` 配置

```python
from dataclasses import dataclass, field
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Literal, Optional, Union

@dataclass
class SiiAgentOptions:
    # 认证配置
    auth_type: Optional[str] = None  # "USE_SII", "USE_OPENAI", "USE_OPENAI_WITH_SII_TOOLS"
                                     # 留空则自动检测

    # 执行模式
    yolo: bool = False               # YOLO 自主执行模式
    max_turns: int = 10              # 最大对话轮数
    timeout_ms: int = 120000         # 超时时间（毫秒）
    log_events: bool = True          # 是否记录事件（telemetry）

    # 工具控制
    allowed_tools: Optional[List[str]] = None  # 允许使用的工具白名单

    # 模型配置
    model: Optional[str] = None      # 模型名称，如 "gpt-4o", "claude-sonnet-4.5"（留空则读取 SII_OPENAI_MODEL）
    temperature: Optional[float] = None  # 温度参数 (0.0-2.0)
    system_prompt: Optional[str] = None  # 自定义系统提示
    run_model: Literal["agent", "ask"] = "agent"  # 运行模型：agent=完整 CLI Prompt，ask=轻量问答
    enable_data_upload: Optional[bool] = None     # Trajectory 上传开关（覆盖环境变量）

    # 环境配置
    cwd: Optional[Union[Path, str]] = None  # 工作目录
    env: Dict[str, str] = field(default_factory=dict)  # 注入给 Bridge 的环境变量
```

#### 运行模型切换（`run_model`）

- `agent`（默认）：复用 SII-CLI 的完整系统 Prompt、环境上下文和工具注入，适合需要工具链的复杂任务。
- `ask`：仅向模型注入你提供的 `system_prompt`（若未提供，会自动使用默认 Ask Prompt），并禁用 CLI 级别的工具提示，适合轻量 Q&A。

```python
options = SiiAgentOptions(
    run_model="ask",
    system_prompt="你是一位耐心的助教，用中文回答所有问题。"
)
```

Ask 模式下如果未传入 `system_prompt`，SDK 会自动注入默认提示：

> `You are Ask Model running inside the SII CLI environment. Answer the user's question directly and concisely using only the provided context. Do not assume tool access unless explicitly mentioned.`

### Message 类型

所有消息都继承自 `Message` 基类：

```python
# 状态消息
class StatusMessage(Message):
    type: Literal["status"]
    status: str                      # "initializing", "authenticating", "ready", "running"
    message: str
    auth_type: Optional[str]
    available_tools: Optional[List[str]]

# 助手消息
class AssistantMessage(Message):
    type: Literal["assistant_message"]
    role: Literal["assistant"]
    content: List[ContentBlock]      # 内容块列表

# 工具调用
class ToolCallMessage(Message):
    type: Literal["tool_call"]
    tool_name: str
    tool_call_id: str
    args: Dict[str, Any]

# 工具结果
class ToolResultMessage(Message):
    type: Literal["tool_result"]
    tool_call_id: str
    result: Dict[str, Any]

# 完成消息
class CompletedMessage(Message):
    type: Literal["completed"]
    metadata: Dict[str, Any]         # turns_used, time_elapsed, tokens_used

# 错误消息
class ErrorMessage(Message):
    type: Literal["error"]
    error: Dict[str, Any]            # code, message, details
```

## 示例

### 完整示例代码

查看 `examples/` 目录获取更多示例：

```
examples/
├── quick_start.py              # 快速入门（自动检测认证）
├── hybrid_auth_example.py      # 混合认证模式示例 ✨
├── gomoku_openai_example.py    # OpenAI 模式示例
└── debug_quick_start.py        # 调试示例
```

运行示例：

```bash
cd examples

# 快速开始（自动检测认证）
python quick_start.py

# 混合认证模式示例
python hybrid_auth_example.py

# OpenAI 模式示例
python gomoku_openai_example.py
```

## 开发

### 项目结构

```
packages/python-sdk/
├── sii_agent_sdk/              # Python SDK 源码
│   ├── __init__.py
│   ├── query.py                # query() 函数实现
│   ├── types.py                # 类型定义
│   ├── errors.py               # 异常类
│   ├── bridge.py               # Bridge 进程管理
│   └── _internal/              # 内部实现
│       ├── protocol.py         # JSONL 协议解析
│       └── process.py          # 进程管理
├── bridge/                     # Node.js Bridge
│   ├── src/
│   │   ├── index.ts            # Bridge 入口
│   │   ├── protocol.ts         # 协议处理
│   │   ├── executor.ts         # 执行器
│   │   ├── stream.ts           # 事件流
│   │   └── types.ts            # 类型定义
│   ├── package.json
│   └── tsconfig.json
├── tests/                      # 测试
│   ├── test_query.py
│   ├── test_bridge.py
│   └── test_types.py
├── examples/                   # 示例
├── docs/                       # 文档
├── pyproject.toml              # Python 项目配置
└── README.md                   # 本文件
```

## 贡献

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支: `git checkout -b feature/your-feature`
3. 提交更改: `git commit -am 'Add new feature'`
4. 推送到分支: `git push origin feature/your-feature`
5. 提交 Pull Request

更多详情请查看 [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md)

### 开发规范

- 代码格式: Black (line-length=100)
- 类型检查: 使用 mypy strict 模式
- 测试覆盖率: 目标 >= 80%
- 提交信息: 遵循 Conventional Commits

## 许可

Apache License 2.0 - 详见 [LICENSE](../../LICENSE)

## 致谢

- 本项目设计参考了 [claude-agent-sdk-python](https://github.com/anthropics/claude-agent-sdk-python)
- 感谢 Anthropic 团队的优秀设计理念
- 感谢 SII-CLI 核心团队提供强大的基础设施

## 相关链接

- [SII-CLI 主项目](https://github.com/GAIR-NLP/sii-cli)
- [SII 平台官网](https://sii.gair-nlp.com)
- [Claude Agent SDK](https://github.com/anthropics/claude-agent-sdk-python)
- [问题反馈](https://github.com/GAIR-NLP/sii-cli/issues)
- [讨论区](https://github.com/GAIR-NLP/sii-cli/discussions)

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**提示**: 本项目处于早期开发阶段，API 可能会有较大变动。建议关注 [CHANGELOG.md](./CHANGELOG.md) 了解最新更新。