AgentScope:一个强大而灵活的多智能体应用开发平台

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AgentScope:一个强大而灵活的多智能体应用开发平台

随着大规模语言模型(LLM)的快速发展,多智能体系统在人工智能领域展现出巨大的潜力。然而,协调多个智能体之间的合作以及处理LLM不稳定的表现,给开发强大而可靠的多智能体应用带来了巨大挑战。为了应对这些挑战,AgentScope应运而生。

AgentScope是一个创新的多智能体平台,旨在帮助开发者更轻松地构建基于大规模语言模型的多智能体应用。它具有三大核心特点:

易用性:AgentScope专为开发者设计,提供了丰富的预构建组件、全面的文档和广泛的兼容性。此外,AgentScope还提供了一个拖放式的编程平台和一个copilot助手,进一步降低了初学者的使用门槛。
高鲁棒性:AgentScope支持自定义的容错控制和重试机制,大大提高了应用的稳定性。
基于Actor的分布式架构:AgentScope采用集中式编程方式来构建分布式多智能体应用,简化了开发流程。

AgentScope工作站界面

强大的模型支持

AgentScope提供了一系列ModelWrapper,支持本地模型服务和第三方模型API。它可以连接流行的云端API如OpenAI、DashScope、Gemini和ZhipuAI,支持最新的LLM如GPT-4、Qwen和Gemini Pro。同时,AgentScope还支持使用ollama、Flask with Transformers/ModelScope、FastChat和vllm等框架进行本地模型部署,让开发者能够更好地控制模型、确保数据隐私并针对特定硬件进行定制。

分层架构设计

AgentScope采用了三层架构设计,为应用的鲁棒性和可扩展性奠定了基础:

实用层:提供API调用、数据检索和代码执行等基础服务。
管理器和包装器层:管理资源和API服务,确保其可用性和鲁棒性。
智能体层:专注于智能体之间的通信和交互,提供简化的语法和直观的工具来构建复杂的工作流。

AgentScope架构图

丰富的功能特性

AgentScope还提供了一系列功能特性,进一步增强了开发体验:

多智能体工作流的语法糖:提供Pipeline和Message Hub等工具,简化复杂交互的编程。
丰富的预构建资源:集成了各种服务如网络搜索、数据库查询和代码执行,并提供了常见任务的智能体模板。
面向多智能体的交互界面:为每个智能体分配独特的颜色和图标,支持第一人称视角的交互,并提供监控和成本管理工具。
服务函数:提供了一系列服务函数,如Web搜索、数据查询、检索、代码执行、文件操作、文本处理、多模态处理等,扩展了智能体的能力。

应用示例:狼人杀游戏

为了展示AgentScope的强大功能,我们可以看一个实现狼人杀游戏的例子。这个复杂的社交推理游戏充分展示了AgentScope在管理复杂智能体交互和决策过程方面的能力。

from agentscope.agents import AgentBase
from agentscope.messaging import MsgHub

# 定义不同角色的智能体
class VillagerAgent(AgentBase):
    def reply(self, message):
        return Msg(self.name, "我是村民!")

class WerewolfAgent(AgentBase):
    def reply(self, message):
        return Msg(self.name, "我是狼人!")

# 初始化游戏
villagers = [VillagerAgent(name=f"村民 {i}") for i in range(1, 4)]
werewolves = [WerewolfAgent(name=f"狼人 {j}") for j in range(1, 3)]
seer = AgentBase(name="预言家")
witch = AgentBase(name="女巫")

players = villagers + werewolves + [seer, witch]

# 夜晚阶段
with MsgHub(participants=werewolves) as hub:
    for werewolf in werewolves:
        hub.broadcast(werewolf.reply(Msg("讨论", "今晚我们要袭击谁?")))

# 女巫和预言家回合
if witch in players:
    witch_decision = witch.reply(Msg("女巫", f"要救{target}吗?"))
    if '救' in witch_decision.content:
        print(f"女巫选择救{target}.")
        target = None  # 目标被救

if seer in players:
    seer_target = "狼人 1"
    seer_decision = seer.reply(Msg("预言家", f"查验{seer_target}的身份."))
    print(f"预言家的调查显示{seer_target}是{seer_decision.content}.")

# 白天阶段
with MsgHub(participants=players) as day_hub:
    for player in players:
        day_hub.broadcast(player.reply(Msg("讨论", "讨论怀疑对象.")))
    
    # 投票过程
    votes = {}
    for player in players:
        vote = player.reply(Msg("投票", "你要投票给谁?")).content
        votes[vote] = votes.get(vote, 0) + 1
    
    eliminated = max(votes, key=votes.get)
    print(f"玩家们决定淘汰{eliminated}.")

# 检查游戏结束条件
villagers_count = sum(1 for p in players if "村民" in p.name and p not in [eliminated])
werewolves_count = sum(1 for p in players if "狼人" in p.name and p not in [eliminated])

if werewolves_count == 0:
    print("村民胜利!")
elif werewolves_count >= villagers_count:
    print("狼人胜利!")
else:
    print("游戏继续进行下一个夜晚.")

这个例子展示了AgentScope如何轻松管理复杂的多智能体交互,包括角色定义、消息传递、决策制定和游戏流程控制。