阿里巴巴推出多智能体平台AgentScope，它旨在帮助开发者更容易地构建和协调大语言模型（LLMs）的多智能体应用。AgentScope以消息交换为核心通信机制，提供了丰富的语法工具、内置资源和用户友好的交互方式，显著降低了开发和理解的难度。为了实现健壮和灵活的多智能体应用，AgentScope提供了内置和可定制的容错机制，并支持多模态数据的生成、存储和传输。此外，AgentScope还设计了一个基于actor的分布式框架，使得在本地和分布式部署之间轻松转换，并自动进行并行优化。
论文：https://arxiv.org/abs/2402.14034
GitHub：https://github.com/modelscope/agentscope
项目主页：https://modelscope.github.io/agentscope
主要功能：
- 提供一个以消息交换为核心的多智能体通信机制。
- 支持多模态数据（如文件、图像、音频和视频）的处理。
- 提供容错机制，包括自动重试、规则校正工具和可定制的故障处理。
- 支持分布式部署，允许在本地和分布式环境中无缝转换。
主要特点：
- 易于使用的开发者工具，降低了开发门槛。
- 强大的容错能力，能够处理LLMs的不稳定性。
- 支持多模态数据，适应了现代LLMs的多样化输入输出需求。
- 分布式框架，简化了分布式应用的开发和测试。
工作原理：
- 消息交换机制：AgentScope中的智能体通过发送和接收消息进行交互，消息包含源信息和内容。
- 容错机制：平台提供了自动重试、规则校正工具和可定制的故障处理函数，以应对不同类型的错误。
- 多模态数据管理：通过URL和本地文件管理系统，AgentScope管理多模态数据的生成、传输和存储。
- 分布式框架：基于actor模型，AgentScope允许智能体在本地或分布式环境中运行，支持自动并行优化。
具体应用场景：
- 独立对话：在主进程中运行的所有智能体之间的对话。
- 狼人游戏：一个社交推理游戏，涉及多个角色和团队合作。
- 分布式对话：在多台机器上运行的智能体之间的对话，支持并行操作。
总的来说，AgentScope是一个为开发者设计的多智能体平台，它通过提供用户友好的接口、强大的容错能力和高效的分布式处理能力，使得构建复杂的多智能体应用变得更加简单和可靠。
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