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Quickstart 最小示例

本示例演示最简 LlmAgent：无城市时模型先澄清，指定城市后调用 get_weather_report 返回结构化天气结果。

关键特性

  • 两轮对话：泛问 → 具体城市
  • InMemorySessionService + Runner 标准用法
  • 工具调用与 Tool Result 打印清晰

Agent 层级结构说明

root_agent (LlmAgent)
└── tools: get_weather_report

关键文件：

关键代码解释

  • 每轮使用新 session_id 或按脚本逻辑创建会话
  • 展示环境变量加载后与云端模型的一次完整 tool loop

环境与运行

环境要求

  • Python 3.12

安装步骤

git clone https://github.com/trpc-group/trpc-agent-python.git
cd trpc-agent-python
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip3 install -e .

环境变量要求

在 examples/quickstart/.env 中配置（或通过 export 设置）：

  • TRPC_AGENT_API_KEY
  • TRPC_AGENT_BASE_URL
  • TRPC_AGENT_MODEL_NAME

运行命令

cd examples/quickstart
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

📝 User: What's the weather like today?
🤖 Assistant: Could you please specify the city...
📝 User: What's the current weather in Beijing?
🔧 [Invoke Tool: get_weather_report({'city': 'Beijing'})]
📊 [Tool Result: {'temperature': '25°C', 'condition': 'Sunny', 'humidity': '60%'}]
The current weather in Beijing is sunny ...
[END] quickstart (exit_code=0)

结果分析（是否符合要求）

结论：符合本示例测试要求。

  • 澄清与工具调用路径均出现；exit_code=0，error.txt 为空

适用场景建议

  • 新用户验证环境与 API Key 的首选入口
  • 二次开发时对照的最小可运行骨架