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。

结语

AgentScope为开发者提供了一个强大而灵活的平台,用于构建复杂的多智能体应用。它的易用性、高鲁棒性和分布式能力使其成为开发大规模语言模型驱动的多智能体系统的理想选择。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能在AgentScope中找到适合自己需求的工具和功能。

随着人工智能技术的不断发展,AgentScope也在持续更新和完善。它支持最新的模型如Llama3、GPT-4等,并不断添加新的功能和示例。开发者可以期待在未来看到更多强大的功能和应用案例。

AgentScope是开源的,采用Apache 2.0许可证。开发者可以在GitHub上找到完整的源代码和文档。如果你对构建多智能体应用感兴趣,不妨尝试一下AgentScope,探索人工智能的无限可能!