AgentScope: Eine flexible und dennoch robuste Multi-Agenten-Plattform
AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform
February 21, 2024
Autoren: Dawei Gao, Zitao Li, Weirui Kuang, Xuchen Pan, Daoyuan Chen, Zhijian Ma, Bingchen Qian, Liuyi Yao, Lin Zhu, Chen Cheng, Hongzhu Shi, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou
cs.AI
Zusammenfassung
Mit dem rasanten Fortschritt von Large Language Models (LLMs) wurden bedeutende Fortschritte in Multi-Agenten-Anwendungen erzielt. Die Komplexitäten bei der Koordination der Zusammenarbeit von Agenten und die unvorhersehbare Leistung von LLMs stellen jedoch erhebliche Herausforderungen bei der Entwicklung robuster und effizienter Multi-Agenten-Anwendungen dar. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schlagen wir AgentScope vor, eine entwicklerzentrierte Multi-Agenten-Plattform mit dem Nachrichtenaustausch als zentralem Kommunikationsmechanismus. Zusammen mit umfangreichen syntaktischen Werkzeugen, integrierten Ressourcen und benutzerfreundlichen Interaktionen reduziert unser Kommunikationsmechanismus die Barrieren für Entwicklung und Verständnis erheblich. Für robuste und flexible Multi-Agenten-Anwendungen bietet AgentScope sowohl integrierte als auch anpassbare Fehlertoleranzmechanismen und ist zudem mit systemweiter Unterstützung für die Erzeugung, Speicherung und Übertragung multimodaler Daten ausgestattet. Darüber hinaus haben wir ein actor-basiertes Verteilungsframework entworfen, das eine einfache Umstellung zwischen lokalen und verteilten Bereitstellungen sowie eine automatische Paralleloptimierung ohne zusätzlichen Aufwand ermöglicht. Mit diesen Funktionen befähigt AgentScope Entwickler, Anwendungen zu erstellen, die das Potenzial intelligenter Agenten voll ausschöpfen. Wir haben AgentScope unter https://github.com/modelscope/agentscope veröffentlicht und hoffen, dass AgentScope eine breitere Beteiligung und Innovation in diesem schnelllebigen Bereich fördert.
English
With the rapid advancement of Large Language Models (LLMs), significant
progress has been made in multi-agent applications. However, the complexities
in coordinating agents' cooperation and LLMs' erratic performance pose notable
challenges in developing robust and efficient multi-agent applications. To
tackle these challenges, we propose AgentScope, a developer-centric multi-agent
platform with message exchange as its core communication mechanism. Together
with abundant syntactic tools, built-in resources, and user-friendly
interactions, our communication mechanism significantly reduces the barriers to
both development and understanding. Towards robust and flexible multi-agent
application, AgentScope provides both built-in and customizable fault tolerance
mechanisms while it is also armed with system-level supports for multi-modal
data generation, storage and transmission. Additionally, we design an
actor-based distribution framework, enabling easy conversion between local and
distributed deployments and automatic parallel optimization without extra
effort. With these features, AgentScope empowers developers to build
applications that fully realize the potential of intelligent agents. We have
released AgentScope at https://github.com/modelscope/agentscope, and hope
AgentScope invites wider participation and innovation in this fast-moving
field.