ChatPaper.aiChatPaper

AgentScope 1.0: Разработчик-ориентированная платформа для создания агентных приложений

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

August 22, 2025
Авторы: 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

Аннотация

Благодаря стремительному развитию крупных языковых моделей (LLM), агенты получили возможность сочетать внутренние знания с динамическим использованием инструментов, что значительно повышает их способность решать реальные задачи. В соответствии с этой эволюцией, AgentScope представляет значительные улучшения в новой версии (1.0), направленные на всестороннюю поддержку гибкого и эффективного взаимодействия агентов с окружением на основе инструментов для создания агентских приложений. В частности, мы абстрагируем фундаментальные компоненты, необходимые для агентских приложений, и предоставляем унифицированные интерфейсы и расширяемые модули, позволяя разработчикам легко использовать последние достижения, такие как новые модели и MCP. Кроме того, мы основываем поведение агентов на парадигме ReAct и предлагаем продвинутую инфраструктуру на уровне агентов, основанную на систематическом асинхронном дизайне, что обогащает как взаимодействие между человеком и агентом, так и между агентами, одновременно повышая эффективность выполнения. На основе этого фундамента мы интегрируем несколько встроенных агентов, адаптированных для конкретных практических сценариев. AgentScope также включает надежную инженерную поддержку для удобства разработчиков. Мы предоставляем масштабируемый модуль оценки с интерфейсом визуальной студии, что делает разработку агентских приложений с длительными траекториями более управляемой и удобной для отслеживания. Кроме того, AgentScope предлагает песочницу для безопасного выполнения агентов и упрощает быстрое развертывание в производственных средах. С этими улучшениями AgentScope предоставляет практическую основу для создания масштабируемых, адаптивных и эффективных агентских приложений.
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.
PDF92August 25, 2025