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start_from_last_agent 随访示例

本示例演示多 Agent 协作中开启 start_from_last_agent=True 时，用户后续提问保持在最近活跃的子 Agent（如销售顾问），而不是回到协调者重新路由。

关键特性

  • 首轮由 coordinator transfer_to_agent 到 sales_consultant
  • 第二、三轮无再次显式 transfer 日志，仍由 sales_consultant 调用 get_product_info 应答
  • 展示会话 ID 与多轮用户输入

Agent 层级结构说明

coordinator（协调 Agent）
├── sales_consultant（子 Agent，工具 get_product_info）
└── ...（其他子 Agent，按 agent 定义）

关键文件：

关键代码解释

  • Runner/Team 配置 start_from_last_agent=True
  • 用户 Turn 2/3 的意图延续由上次活跃子 Agent 直接处理

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/multi_agent_start_from_last/.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/multi_agent_start_from_last
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

Multi-Agent Demo: start_from_last_agent=True
[Turn 1] User: I'm interested in your smart speakers...
[coordinator] Tool: transfer_to_agent({'agent_name': 'sales_consultant'})
[sales_consultant] Tool: get_product_info({'product_type': 'speakers'})
...
[Turn 2] User: What about the display products?
[sales_consultant] Tool: get_product_info({'product_type': 'displays'})
...
Demo completed!

结果分析（是否符合要求）

结论：符合本示例测试要求。

  • Turn 2/3 仍由 sales_consultant 处理，体现“留在上一子 Agent”；

适用场景建议

  • 客服场景中用户连续追问同一业务线，减少重复路由延迟
  • 与显式每次从 coordinator 开始的行为做 A/B 对比