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TeamAgent + Claude 成员示例

本示例演示如何在 Team 场景中把 ClaudeAgent 作为成员代理接入，由 Leader 进行任务委派并汇总结果。

关键特性

  • 异构团队编排：Leader 使用 LlmAgent，成员使用 ClaudeAgent
  • 委派链路清晰：通过 delegate_to_member 把天气任务派发给 weather_expert
  • 成员工具执行：Claude 成员调用 mcp__weather_expert_tools__get_weather 返回结构化结果
  • 资源生命周期管理：示例覆盖代理进程启动、会话结束、线程退出和环境清理

Agent 层级结构说明

assistant_team (Leader, LlmAgent)
└── weather_expert (ClaudeAgent member)
    └── tool: mcp__weather_expert_tools__get_weather

关键文件：

关键代码解释

1) Leader 委派成员

  • Leader 收到用户请求后调用 delegate_to_member
  • 委派载荷中包含 member_name 与具体任务文本

2) Claude 成员执行工具

  • weather_expert 调用 MCP 天气工具获取城市天气
  • 工具结果回传后由成员生成答复，再由 Leader 汇总给用户

3) Claude 环境清理

  • 运行日志包含 proxy 进程启动、event loop thread 生命周期和最终清理
  • 结束时出现 Cleaned up Claude environment，说明清理流程完整

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 .[agent-claude]

环境变量要求

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

  • TRPC_AGENT_API_KEY
  • TRPC_AGENT_BASE_URL
  • TRPC_AGENT_MODEL_NAME

运行命令

cd examples/team_member_agent_claude
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

[Turn 1] User: What's the weather in Beijing?
[assistant_team] Tool: delegate_to_member, Args: {'member_name': 'weather_expert', 'task': "What's the current weather in Beijing?"}
[weather_expert] Tool: mcp__weather_expert_tools__get_weather, Args: {'city': 'Beijing'}
[weather_expert] Tool Response: {'result': 'Beijing: Sunny, 25C, humidity 45%'}
The current weather in Beijing is sunny with a temperature of 25°C and humidity at 45%.

[Turn 2] User: How about Shanghai?
[assistant_team] Tool: delegate_to_member, Args: {'member_name': 'weather_expert', 'task': "What's the current weather in Shanghai?"}
[weather_expert] Tool: mcp__weather_expert_tools__get_weather, Args: {'city': 'Shanghai'}
[weather_expert] Tool Response: {'result': 'Shanghai: Cloudy, 28C, humidity 65%'}
The current weather in Shanghai is cloudy with a temperature of 28°C and humidity at 65%.

... ClaudeAgent event loop thread stopped
... Subprocess terminated successfully.
Cleaned up Claude environment
Demo completed!

结果分析（是否符合要求）

结论：符合本示例测试要求。

  • 委派机制正确：两轮请求都由 assistant_team 成功委派给 weather_expert
  • 成员工具调用正确：每轮都触发 mcp__weather_expert_tools__get_weather，参数与城市一致
  • 结果闭环完整：成员返回天气数据后，Leader 成功生成最终答复
  • 生命周期管理正常：日志显示线程与子进程都被正常回收

适用场景建议

  • 需要把专用模型代理（如 Claude 成员）嵌入 Team 编排的场景
  • 需要“Leader 统筹 + 专家成员执行”职责分离的场景
  • 关注运行期资源管理（进程/线程/会话清理）稳定性的场景