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工具提示词（Tool Prompt）格式示例

本示例演示使用 XML 风格 tool_prompt 时，模型如何输出 <function_calls> 并被框架解析为实际工具调用，完成天气查询与预报。

关键特性

  • 自定义工具调用文本格式（见模型输出中的 <invoke> 片段）
  • 与标准 get_weather_report / get_weather_forecast 工具配合
  • 多会话轮次覆盖缺省城市澄清、单日与多日预报

Agent 层级结构说明

root_agent (LlmAgent, tool_prompt=XML style)
└── tools: get_weather_report, get_weather_forecast

关键文件：

关键代码解释

  • Agent 配置中指定工具提示模板，引导模型用标签包裹工具名与参数
  • Runner 将解析后的调用映射到已注册工具并回灌结果

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/llmagent_with_tool_prompt/.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/llmagent_with_tool_prompt
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

📝 User: What's the weather like today?
🤖 Assistant: ... which city ...
📝 User: What's the current weather in Guangzhou?
🤖 Assistant: <function_calls>...<tool_name>get_weather_report</tool_name>...
🔧 [Invoke Tool:: get_weather_report({'city': 'Guangzhou'})]
📊 [Tool Result: {'temperature': '32°C', 'condition': 'Thunderstorm', ...}]
...

结果分析（是否符合要求）

结论：符合本示例测试要求。

  • 首轮澄清城市；后续轮次出现 XML 风格工具块并成功执行工具

适用场景建议

  • 需与仅支持特定工具语法的模型或遗留提示词对齐的集成
  • 对比 JSON tool calls 与 XML 风格可解析性的评测