AgentScope : Une plateforme multi-agents flexible et robuste

AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform

February 21, 2024

Auteurs: 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

Résumé

Avec les progrès rapides des modèles de langage de grande taille (LLMs), des avancées significatives ont été réalisées dans les applications multi-agents. Cependant, les complexités liées à la coordination de la coopération entre agents et les performances erratiques des LLMs posent des défis notables dans le développement d'applications multi-agents robustes et efficaces. Pour relever ces défis, nous proposons AgentScope, une plateforme multi-agents centrée sur les développeurs, avec l'échange de messages comme mécanisme de communication central. Associé à des outils syntaxiques abondants, des ressources intégrées et des interactions conviviales, notre mécanisme de communication réduit considérablement les obstacles au développement et à la compréhension. En vue d'applications multi-agents robustes et flexibles, AgentScope propose à la fois des mécanismes de tolérance aux pannes intégrés et personnalisables, tout en étant équipé de supports au niveau du système pour la génération, le stockage et la transmission de données multi-modales. De plus, nous concevons un cadre de distribution basé sur les acteurs, permettant une conversion facile entre les déploiements locaux et distribués, ainsi qu'une optimisation parallèle automatique sans effort supplémentaire. Grâce à ces fonctionnalités, AgentScope permet aux développeurs de créer des applications qui exploitent pleinement le potentiel des agents intelligents. Nous avons publié AgentScope à l'adresse https://github.com/modelscope/agentscope, et espérons qu'AgentScope suscitera une participation et une innovation plus larges dans ce domaine en pleine évolution.

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.