AgentScope: Una Plataforma Flexible pero Robusta para Multiagentes

AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform

February 21, 2024

Autores: 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

Resumen

Con el rápido avance de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), se han logrado avances significativos en aplicaciones multiagente. Sin embargo, las complejidades en la coordinación de la cooperación entre agentes y el desempeño errático de los LLMs plantean desafíos notables en el desarrollo de aplicaciones multiagente robustas y eficientes. Para abordar estos desafíos, proponemos AgentScope, una plataforma multiagente centrada en el desarrollador, con el intercambio de mensajes como su mecanismo central de comunicación. Junto con abundantes herramientas sintácticas, recursos integrados e interacciones amigables, nuestro mecanismo de comunicación reduce significativamente las barreras tanto para el desarrollo como para la comprensión. Hacia aplicaciones multiagente robustas y flexibles, AgentScope ofrece mecanismos de tolerancia a fallos tanto integrados como personalizables, además de contar con soportes a nivel de sistema para la generación, almacenamiento y transmisión de datos multimodales. Adicionalmente, diseñamos un marco de distribución basado en actores, permitiendo una conversión sencilla entre implementaciones locales y distribuidas, así como una optimización paralela automática sin esfuerzo adicional. Con estas características, AgentScope capacita a los desarrolladores para construir aplicaciones que aprovechen al máximo el potencial de los agentes inteligentes. Hemos lanzado AgentScope en https://github.com/modelscope/agentscope, y esperamos que AgentScope invite a una mayor participación e innovación en este campo en rápido movimiento.

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.