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TransferAgent 多 Agent 路由示例

本示例演示如何使用 TransferAgent 包装外部远程 Agent（TrpcRemoteA2aAgent），并在主流程中将结果转交给下游分析 Agent，验证“远程能力接入 + 转交路由 + 二次加工输出”链路。

关键特性

  • 外部 Agent 接入：将远程 A2A Agent（TrpcRemoteA2aAgent）接入框架编排链路
  • 转交能力：通过 transfer_to_agent 将中间结果路由给 data_analyst
  • 流式可观测：运行日志可看到各节点（remote-weather-assistant、remote-weather-assistant_transfer、data_analyst）输出
  • 结果二次加工：下游 Agent 对天气结果进行结构化整理（表格输出）

Agent 层级结构说明

本例核心链路如下：

root_agent (TransferAgent wrapper)
├── target agent: remote-weather-assistant
├── transfer node: remote-weather-assistant_transfer
└── sub agent: data_analyst

关键文件：

关键代码解释

1) TransferAgent 封装远程 A2A 能力

  • 将远程 A2A 服务能力接入为可编排节点，主入口统一调用
  • 保留外部 Agent 的输出语义，同时支持内部下游路由

2) 结果转交给下游分析 Agent

  • 中间节点触发 transfer_to_agent({'agent_name': 'data_analyst'})
  • data_analyst 读取天气结果并转换为更清晰的表格表达

3) 流式节点日志验证

  • 运行日志按节点分段打印，便于确认每一步是否执行
  • 可直接判断“外部查询 -> 转交 -> 二次输出”的完整性

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/transfer_agent/.env 中配置（或通过 export）：

  • TRPC_AGENT_API_KEY
  • TRPC_AGENT_BASE_URL
  • TRPC_AGENT_MODEL_NAME
  • REMOTE_A2A_BASE_URL（可选，默认 http://127.0.0.1:18081）
  • TRPC_TRANSFER_AUTO_START_REMOTE_A2A（可选，默认 1，当目标地址是本地且端口未占用时自动拉起内嵌 A2A 服务）

启动顺序（自动/手动两种方式）

默认推荐直接运行当前示例，脚本会自动检测并在需要时拉起本地 A2A 服务：

# Terminal 1
cd examples/transfer_agent
python3 run_agent.py

如需手动启动远程服务（例如联调独立进程），可关闭自动拉起后按两终端方式运行：

# Terminal 1
export TRPC_TRANSFER_AUTO_START_REMOTE_A2A=0
cd examples/a2a
python3 run_server.py

# Terminal 2
cd examples/transfer_agent
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

[2026-04-07 17:18:08][INFO][trpc_agent_sdk][trpc_agent_sdk/server/a2a/_agent_service.py:110][3340485] Initialized A2A Agent Service embedded_weather_agent_service for weather_agent
✅ Embedded remote A2A server started at http://127.0.0.1:18081
🆔 Session ID: f885aa53...
📝 User: What is the weather in Shenzhen today?
🤖 Assistant: [2026-04-07 17:18:09][INFO][trpc_agent_sdk][trpc_agent_sdk/server/a2a/executor/_a2a_agent_executor.py:201][3340485] Execute request for user_id: A2A_USER_f885aa53-d492-4028-9c4e-1de3d8daab31, session_id: f885aa53-d492-4028-9c4e-1de3d8daab31


 ============ [remote-weather-assistant] ============


🔧 [Invoke Tool:: get_weather_report({'city': 'Shenzhen'})]
📊 [Tool Result: {'city': 'Shenzhen', 'temperature': '25C', 'condition': 'Sunny', 'humidity': '60%'}]
The weather in Shenzhen today is sunny with a temperature of 25°C and humidity at 60%. It's a pleasant day!

 ============ [remote-weather-assistant_transfer] ============


🔧 [Invoke Tool:: transfer_to_agent({'agent_name': 'data_analyst'})]
📊 [Tool Result: {'transferred_to': 'data_analyst'}]


 ============ [data_analyst] ============

Here is the weather data for Shenzhen today in tabular form:

| City    | Temperature | Condition | Humidity |
|---------|-------------|-----------|----------|
| Shenzhen | 25°C        | Sunny     | 60%      |

结果分析（是否符合要求）

结论：符合当前示例预期（远程 A2A 调用链路可用，且本地自动拉起生效）。

  • 自动拉起生效：日志出现 Initialized A2A Agent Service ... 与 Embedded remote A2A server started ...
  • 远程调用生效：出现 remote-weather-assistant 节点输出及 get_weather_report 工具调用
  • 结果可验证：Shenzhen 现已命中示例数据，返回温度/天气/湿度完整字段
  • 转交链路生效：本次实测触发 transfer_to_agent，并由 data_analyst 产出表格化结果

适用场景建议

  • 需要把外部远程 Agent（A2A 服务）接入 trpc-agent 编排体系的场景
  • 需要对外部返回结果做二次加工（分析、结构化、格式化）的场景
  • 需要验证“查询 + 转交 + 下游消费”多节点联动链路的场景