AgentScope: Een flexibel maar robuust platform voor multi-agent systemen

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

Samenvatting

Met de snelle vooruitgang van Large Language Models (LLMs) is er aanzienlijke vooruitgang geboekt in multi-agenttoepassingen. De complexiteit bij het coördineren van samenwerking tussen agents en de wisselende prestaties van LLMs vormen echter aanzienlijke uitdagingen bij het ontwikkelen van robuuste en efficiënte multi-agenttoepassingen. Om deze uitdagingen aan te pakken, stellen we AgentScope voor, een ontwikkelaarsgericht multi-agentplatform met berichtuitwisseling als kerncommunicatiemechanisme. Samen met uitgebreide syntactische tools, ingebouwde bronnen en gebruiksvriendelijke interacties, vermindert ons communicatiemechanisme de drempels voor zowel ontwikkeling als begrip aanzienlijk. Voor robuuste en flexibele multi-agenttoepassingen biedt AgentScope zowel ingebouwde als aanpasbare fouttolerantiemechanismen, terwijl het ook is uitgerust met systeemniveau-ondersteuning voor de generatie, opslag en overdracht van multimodale data. Daarnaast hebben we een actor-gebaseerd distributiekader ontworpen, dat een eenvoudige conversie tussen lokale en gedistribueerde implementaties mogelijk maakt en automatische parallelle optimalisatie zonder extra inspanning. Met deze functies stelt AgentScope ontwikkelaars in staat om toepassingen te bouwen die het volledige potentieel van intelligente agents benutten. We hebben AgentScope vrijgegeven op https://github.com/modelscope/agentscope, en hopen dat AgentScope bredere deelname en innovatie uitnodigt in dit snel evoluerende veld.

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.