AgentScope 1.0: Un Marco Centrado en el Desarrollador para la Construcción de Aplicaciones Agénticas

AgentScope 1.0: A Developer-Centric Framework for Building Agentic Applications

August 22, 2025

Autores: Dawei Gao, Zitao Li, Yuexiang Xie, Weirui Kuang, Liuyi Yao, Bingchen Qian, Zhijian Ma, Yue Cui, Haohao Luo, Shen Li, Lu Yi, Yi Yu, Shiqi He, Zhiling Luo, Wenmeng Zhou, Zhicheng Zhang, Xuguang He, Ziqian Chen, Weikai Liao, Farruh Isakulovich Kushnazarov, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou

cs.AI

Resumen

Impulsados por los rápidos avances de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés), los agentes están capacitados para combinar conocimiento intrínseco con el uso dinámico de herramientas, lo que mejora significativamente su capacidad para abordar tareas del mundo real. En línea con esta evolución, AgentScope introduce mejoras importantes en una nueva versión (1.0), con el objetivo de apoyar de manera integral las interacciones flexibles y eficientes entre agentes y entornos basadas en herramientas para la construcción de aplicaciones agentivas. Específicamente, abstraemos componentes fundamentales esenciales para aplicaciones agentivas y proporcionamos interfaces unificadas y módulos extensibles, permitiendo a los desarrolladores aprovechar fácilmente los últimos avances, como nuevos modelos y MCPs. Además, fundamentamos los comportamientos de los agentes en el paradigma ReAct y ofrecemos una infraestructura avanzada a nivel de agente basada en un diseño asíncrono sistemático, lo que enriquece tanto los patrones de interacción humano-agente como agente-agente, al mismo tiempo que mejora la eficiencia de ejecución. Sobre esta base, integramos varios agentes incorporados adaptados a escenarios prácticos específicos. AgentScope también incluye un soporte de ingeniería robusto para experiencias amigables para desarrolladores. Proporcionamos un módulo de evaluación escalable con una interfaz de estudio visual, lo que hace que el desarrollo de aplicaciones agentivas de trayectoria larga sea más manejable y fácil de rastrear. Además, AgentScope ofrece un entorno de pruebas (sandbox) en tiempo de ejecución para garantizar la ejecución segura de los agentes y facilita el despliegue rápido en entornos de producción. Con estas mejoras, AgentScope proporciona una base práctica para construir aplicaciones agentivas escalables, adaptativas y efectivas.

English

Driven by rapid advancements of Large Language Models (LLMs), agents are empowered to combine intrinsic knowledge with dynamic tool use, greatly enhancing their capacity to address real-world tasks. In line with such an evolution, AgentScope introduces major improvements in a new version (1.0), towards comprehensively supporting flexible and efficient tool-based agent-environment interactions for building agentic applications. Specifically, we abstract foundational components essential for agentic applications and provide unified interfaces and extensible modules, enabling developers to easily leverage the latest progress, such as new models and MCPs. Furthermore, we ground agent behaviors in the ReAct paradigm and offer advanced agent-level infrastructure based on a systematic asynchronous design, which enriches both human-agent and agent-agent interaction patterns while improving execution efficiency. Building on this foundation, we integrate several built-in agents tailored to specific practical scenarios. AgentScope also includes robust engineering support for developer-friendly experiences. We provide a scalable evaluation module with a visual studio interface, making the development of long-trajectory agentic applications more manageable and easier to trace. In addition, AgentScope offers a runtime sandbox to ensure safe agent execution and facilitates rapid deployment in production environments. With these enhancements, AgentScope provides a practical foundation for building scalable, adaptive, and effective agentic applications.