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Skills 容器与 stage_inputs 示例

本示例演示在 Docker 容器工作区中执行 skill_run，并通过 host://、workspace://、skill:// 等输入方案演示 stage_inputs 与挂载目录的配合。

关键特性

  • create_container_workspace_runtime：技能目录与可选 inputs_host 以只读 bind mount 注入容器
  • agent/tools.py 中 build_container_skill_run_payload 生成固定形态的 skill_run 负载供模型调用
  • 与宿主机 /tmp/skillrun-inputs 等路径联动（run_agent.py 会准备示例 sales.csv）

Agent 层级结构说明

  • 根节点：LlmAgent，挂载 SkillToolSet（容器运行时 + 技能仓库）
  • 无子 Agent

关键代码解释

  • agent/tools.py：_create_workspace_runtime 配置 Binds（技能目录、inputs_host），create_skill_tool_set 创建仓库与 SkillToolSet
  • run_agent.py：组装含 inputs 数组的 JSON 提示词，驱动单次 skill_run 演示
  • run_agent.py 末尾清理 /tmp/skillrun-inputs 等临时文件

环境与运行

  • Python 3.12；已安装 Docker；仓库根目录 pip install -e .
  • 配置 TRPC_AGENT_API_KEY、TRPC_AGENT_BASE_URL、TRPC_AGENT_MODEL_NAME
  • 可选：SKILLS_ROOT、SKILLS_INPUTS_HOST（默认 /tmp/skillrun-inputs）
cd examples/skills_with_container
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

[START] skills_with_container
...
Docker client initialized successfully
Container bind mounts enabled: [... 'skills:...:ro', '/tmp/skillrun-inputs:/opt/trpc-agent/inputs:ro']
...
🔧 [Invoke Tool:: skill_run({... 'inputs': [
  'host:///tmp/skillrun-inputs/sales.csv',
  'workspace://skills/python-math/SKILL.md',
  'skill://python-math/scripts/fib.py',
], ...})
📊 [Tool Result: {
  'stdout': '', 'stderr': '', 'exit_code': 0,
  'output_files': [
    {'name': 'out/fib.txt', 'content': '0\n1\n1\n2\n3\n5\n8\n13\n21\n34\n', ...},
    {'name': 'out/staged_inputs_tree.txt', 'content':
      'work/inputs:\nsales.csv\n---\nwork/staged_inputs:\nfib.py\npython-math_skill.md\n', ...},
  ],
  ...
}]
...

结果分析（是否符合要求）

符合本示例测试要求：容器成功启动并完成一次 skill_run 调用链；host:// / workspace:// / skill:// 三种 input scheme 都成功落入工作区，输出文件 out/fib.txt 和 out/staged_inputs_tree.txt 正常产出，进程以 exit_code=0 结束。

适用场景建议

  • 需要在隔离容器内执行技能、并显式控制宿主机数据注入路径时参考本示例
  • 调试 workspace:// 时应确保源文件已存在于当前 workspace，再复制或链接到目标路径