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TeamAgent 并行委派示例

本示例演示 TeamAgent 设置 parallel_execution=True 时，Leader 在同一轮内向多名成员下发 delegate_to_member，底层以并发方式执行并再综合结果。

关键特性

  • parallel_execution=True：多成员任务 asyncio.gather 式并发（日志中带时间戳可观察重叠）
  • 三名分析师：market_analyst、competitor_analyst、risk_analyst
  • share_member_interactions=True 与 get_current_date 辅助 Leader 规划

Agent 层级结构说明

  • 根节点：TeamAgent（analysis_team）
    • 成员：market_analyst、competitor_analyst、risk_analyst（均为 LlmAgent）

关键代码解释

  • agent/agent.py：TeamAgent(..., parallel_execution=True, ...)
  • run_agent.py：单用户长查询，打印带 [秒] 前缀的时间线
  • agent/tools.py：analyze_market_trends、analyze_competitor、analyze_risks

环境与运行

  • Python 3.12；仓库根目录 pip install -e .
  • 配置 TRPC_AGENT_API_KEY、TRPC_AGENT_BASE_URL、TRPC_AGENT_MODEL_NAME
cd examples/team_parallel_execution
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

[START] team_parallel_execution
...
[3.97s] [analysis_team] Tool: delegate_to_member
...
[3.97s] [analysis_team] Tool: delegate_to_member
...
Demo completed in 42.60 seconds!
Note: With parallel_execution=True, the three analyst delegations
execute concurrently.
[END] team_parallel_execution (exit_code=0)

结果分析（是否符合要求）

符合本示例测试要求：exit_code=0；同一时间戳上多条委派与文末耗时说明与并行模式相符，最终合成报告覆盖市场、竞品与监管风险。

适用场景建议

  • 多源独立分析（可并行）且最后需 Leader 汇总时使用 parallel_execution=True
  • 若成员之间有严格顺序依赖，应关闭并行或拆成多轮委派