【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】0. 快速上手:AgentScope框架简介与你的第一个AgentScope程序

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这是我们学习的第四款智能体框架了。

前面我们学习了 AutoGPT、MetaGPT、LangGraph 等智能体应用开发框架,各有优缺点。今天我们开始学习AgentScope这一款多智能体开发框架。在AI快速发展的现在,多上手体验一下各个框架,更能加深对AI大模型应用开发中各种知识的深入理解。AI界大佬吴恩达也督促大家今年关注 AI Agent 工作流的发展和应用。所以,卷起来吧,多看看,多用用,没坏处。

0. AgentScope简介

AgentScope是阿里开源的一款全新的多智能体协同的Multi-Agent应用框架,旨在帮助开发者更轻松地构建基于大语言模型的多智能体应用程序。它具有以下特点:

  1. 易用性:AgentScope注重易用性,为开发者提供了简洁明了的编程模式,丰富的语法工具和内置资源,使得编程多智能体应用程序变得更加轻松愉快。

  2. 鲁棒性:AgentScope集成了全面的服务级重试机制和规则性修正工具,以处理LLMs响应中的明显格式问题。此外,AgentScope还提供了可定制的容错配置,使开发者能够通过参数来自定义容错机制。

  3. 支持多模态数据:AgentScope支持多模态数据在对话呈现、消息传输和数据存储中的应用,通过统一的基于URL的属性来解耦多模态数据的传输和存储,从而最大限度地减少了消息在每个智能体内的复杂性。

  4. 分布式部署:针对分布式应用程序带来的额外编程难题和系统设计挑战,AgentScope也提供了支持。

1. 安装

因为我的目的是学习,不光要会用,有时候还会深入源码去看一下实现原理,所以我这里使用源码安装。其它安装方法请参考官方安装教程


                
### 关于 Agentscope 的概述 Agentscope 是一个开源项目,旨在提供一种高效的方式来进行特定的任务处理和管理[^1]。此项目的源码托管在 GitCode 上,通过该项目可以实现一系列自动化操作以及复杂场景下的任务调度。 ### 安装指南 为了开始使用 Agentscope,需先克隆仓库到本地环境中: ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agentscope.git cd agentscope ``` 接着按照官方文档中的依赖项说明来安装必要的库文件和其他资源。通常情况下会涉及到 Python 环境配置及其包管理工具 pip 或 conda 的应用。 ### 使用教程 #### 初始化环境 确保已经正确设置了开发环境之后,可以通过阅读 `README.md` 文件获取更多有关如何启动服务的具体指导。这其中包括但不限于设置环境变量、运行测试样例等步骤[^2]。 #### 运行实例 尝试执行一些简单的命令以熟悉其基本功能特性。例如,在完成上述准备工作后,可能需要启动应用程序服务器并访问默认页面查看是否正常工作。 ```bash python app.py ``` 此时应该能够看到程序成功启动的消息输出,并可通过浏览器或其他 HTTP 客户端向指定 URL 发送请求进行交互。 ### 高级主题 对于希望深入了解 Agentscope 架构设计原理或参贡献代码的人来说,建议关注以下几个方面: - 掌握核心模块的工作机制; - 学习编写插件扩展系统的灵活性; - 参社区讨论解决遇到的技术难题。
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