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.