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Tools 能力组合示例

本示例演示如何在同一工程中组合使用 AgentTool、FunctionTool、LangChain Tool 和 ToolSet，验证多种工具接入方式与权限控制策略。

关键特性

  • AgentTool 复用：将翻译 Agent 封装为工具，由主 Agent 直接调用
  • FunctionTool 双模式：同时演示“直接函数封装”与“装饰器注册”两种接入方式
  • LangChain 集成：通过 tavily_search 展示第三方检索工具接入
  • ToolSet 动态权限：依据 session.state.user_type 动态返回可用工具（BASIC/VIP）
  • 统一流式观测：日志中可同时看到工具调用参数、工具返回结果与最终回答

Agent 层级结构说明

本例不是单一链路，而是 4 个独立 demo 串行执行：

run_agent.py
├── AgentTool Demo
│   └── content_processor (LlmAgent) -> AgentTool(translator)
├── FunctionTool Demo
│   └── function_tool_demo_agent (LlmAgent) -> [get_weather, calculate, get_postal_code, get_session_info]
├── LangChain Tool Demo
│   └── langchain_tool_agent (LlmAgent) -> [tavily_search]
└── ToolSet Demo
    └── toolset_agent (LlmAgent) -> [WeatherToolSet(dynamic tools by user_type)]

关键文件：

关键代码解释

1) AgentTool：Agent 能力工具化

  • 先构建 translator Agent，再用 AgentTool(agent=translator) 包装
  • 主 Agent content_processor 根据请求触发翻译工具，输出统一结果

2) FunctionTool：两种注册方式

  • 直接封装：FunctionTool(get_weather)、FunctionTool(calculate)、FunctionTool(get_postal_code)
  • 装饰器注册：@register_tool("get_session_info") 后通过 get_tool("get_session_info") 获取

3) ToolSet：按用户类型动态暴露能力

  • WeatherToolSet.get_tools(...) 读取 invocation_context.session.state["user_type"]
  • BASIC 用户仅能用当前天气工具，VIP 用户可额外使用预报工具

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 .[langchain_tool]

环境变量要求

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

  • TRPC_AGENT_API_KEY
  • TRPC_AGENT_BASE_URL
  • TRPC_AGENT_MODEL_NAME

可选（仅 LangChain Tool demo 需要）：

  • TAVILY_API_KEY

运行命令

cd examples/tools
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

Test 1: 请将这段中文翻译成英文：人工智能正在改变我们的世界。
🔧 [Tool call: translator]
📊 [Tool result: {'result': 'Artificial intelligence is transforming our world.'}]

🔧 Function Tool demo
🔧 [Tool call: get_weather]
📊 [Tool result: {'status': 'success', 'city': 'Beijing', 'temperature': '15°C', 'condition': 'Sunny', 'humidity': '45%', ...}]
🔧 [Tool call: get_postal_code]
📊 [Tool result: {'result': '{"city":"Shenzhen","postal_code":"518000"}'}]
🔧 [Tool call: get_session_info]
📊 [Tool result: {'status': 'success', 'session_id': 'c8aa23f8-...', 'user_id': 'demo_user', 'app_name': 'function_tool_demo'}]
🔧 [Tool call: calculate]
📊 [Tool result: {'result': 52.5}]

🔎 LangChain Tool demo
🔧 [Tool call: tavily_search]
📊 [Tool result: {'status': 'error', 'error_message': '... Did not find tavily_api_key ...'}]

🔧 ToolSet demo
👤 User type: BASIC
🔧 [Tool call: get_current_weather]
👤 User type: VIP
🔧 [Tool call: get_weather_forecast]
✅ ToolSet demo completed!

结果分析（是否符合要求）

结论：符合本示例测试要求。

  • AgentTool 路径正确：翻译请求成功命中 translator 并返回预期翻译结果
  • FunctionTool 能力完整：天气、邮编、会话信息、计算四类工具都被正确调用
  • ToolSet 权限控制生效：BASIC 只调用当前天气工具，VIP 可调用天气预报工具
  • LangChain 异常可解释：tavily_search 报错原因为缺失 TAVILY_API_KEY，属于环境配置问题，不是工具接入链路错误

适用场景建议

  • 需要对比多种工具接入模式（AgentTool / FunctionTool / ToolSet）的场景
  • 需要在同一 Agent 中按用户权限动态控制工具能力的场景
  • 需要接入第三方检索能力并处理外部依赖配置的场景