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.