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大規模言語モデルに基づいたマルチエージェントプラットフォームで、開発者フレンドリーなメッセージ交換メカニズムと分散型デプロイメント機能を提供します。

Apache-2.0Pythonagentscopeagentscope-ai 11.0k Last Updated: September 11, 2025

AgentScope - 柔軟で強力なマルチエージェント開発プラットフォーム

プロジェクト概要

AgentScopeは、大規模言語モデル（LLM）ベースのマルチエージェントアプリケーションを構築するために開発者向けに設計された、革新的なマルチエージェントプラットフォームです。このプラットフォームは、メッセージ交換をコアな通信メカニズムとして採用しており、開発と理解の敷居を大幅に下げています。

GitHubアドレス： https://github.com/agentscope-ai/agentscope

コア機能

1. 開発者フレンドリーな設計原則

  • 透明性優先：プロンプトエンジニアリング、API呼び出し、エージェント構築、ワークフローオーケストレーションなど、すべてが開発者に対して完全に可視化され、制御可能です。
  • リアルタイム制御：いつでもエージェントを中断し、処理方法をカスタマイズできます。
  • モデル非依存性：一度コーディングすれば、すべてのモデルで動作します。
  • LEGO式エージェント構築：すべてのコンポーネントはモジュール式で独立しています。

2. マルチエージェント指向設計

  • 明示的なメッセージング：マルチエージェント向けに特別に設計されており、明確なメッセージングとワークフローオーケストレーションをサポートします。
  • 深いカプセル化なし：複雑なカプセル化を避け、コードの可読性と保守性を維持します。
  • 高度なカスタマイズ性：ツール、プロンプト、エージェント、ワークフロー、サードパーティライブラリ、および視覚化のすべてがカスタマイズをサポートします。

3. 強力なフォールトトレランスメカニズム

AgentScopeは、組み込みおよびカスタマイズ可能なフォールトトレランスメカニズムを提供し、マルチモーダルデータ、ツール、外部知識を管理および活用するためのシステムレベルのサポートも備えています。これには以下が含まれます。

  • サービスレベルのリトライメカニズムによりAPIの信頼性を確保
  • ルールベースの修正ツールによりLLM応答のフォーマット問題を処理
  • カスタマイズ可能なフォールトトレランス設定（parse_func、fault_handler、max_retriesなど）
  • マルチエージェントアプリケーション専用のログシステム

4. 分散アーキテクチャサポート

  • Actorベースの分散フレームワーク：ローカルデプロイと分散デプロイ間の簡単な切り替えをサポートします。
  • 自動並列最適化：追加の労力なしで並列最適化を実現します。
  • 大規模シミュレーションサポート：4台のデバイスで100万個のエージェントをシミュレートできます。

AgentScope 1.0 新機能

非同期実行サポート

  • 非同期実行モードを完全に採用
  • 多数の新機能と改善を提供

コアモジュール機能

モジュール 機能 説明
Model 非同期呼び出しサポート さまざまなLLMの非同期呼び出しをサポート
Tool ツール統合 豊富なツール関数ライブラリ
MCP モデル制御プロトコル モデル制御プロトコル統合をサポート
Tracing トレース監視 アプリケーション実行のトレースと可視化
Memory 長期記憶 エージェントの長期記憶管理
Session セッション管理 状態およびセッション管理
Evaluation 評価システム エージェントのパフォーマンス評価
Prompt Formatter プロンプトフォーマッター スマートなプロンプトフォーマットツール

技術アーキテクチャ

メッセージ交換メカニズム

AgentScopeはメッセージベースの通信メカニズムを採用しています。

from agentscope.message import Msg


message_from_alice = Msg("Alice", "Hi!")
message_with_media = Msg("Bob", "What about this picture?", url="/path/to/picture.jpg")

エージェント作成

from agentscope.agent import ReActAgent, UserAgent
from agentscope.model import DashScopeChatModel
from agentscope.formatter import DashScopeChatFormatter
from agentscope.memory import InMemoryMemory
from agentscope.tool import Toolkit, execute_python_code

import os, asyncio

async def main():
    toolkit = Toolkit()
    toolkit.register_tool_function(execute_python_code)
    
    agent = ReActAgent(
        name="Friday",
        sys_prompt="You're a helpful assistant named Friday.",
        model=DashScopeChatModel(
            model_name="qwen-max",
            api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
            stream=True,
        ),
        memory=InMemoryMemory(),
        formatter=DashScopeChatFormatter(),
        toolkit=toolkit,
    )
    
    user = UserAgent(name="user")
    
    msg = None
    while True:
        msg = await agent(msg)
        msg = await user(msg)
        if msg.get_text_content() == "exit":
            break

asyncio.run(main())

パイプラインとワークフロー

from agentscope.pipeline import MsgHub, sequential_pipeline
from agentscope.message import Msg

async def multi_agent_conversation():
 
    agent1 = ...
    agent2 = ...
    agent3 = ...
    
   
    pipeline = sequential_pipeline([agent1, agent2, agent3])
    result = await pipeline(initial_message)

MCP（モデル制御プロトコル）統合

from agentscope.mcp import HttpStatelessClient
from agentscope.tool import Toolkit
import os

async def fine_grained_mcp_control():

    client = HttpStatelessClient(
        name="gaode_mcp",
        transport="streamable_http",
        url=f"https://mcp.amap.com/mcp?key={os.environ['GAODE_API_KEY']}",
    )
    
  
    func = await client.get_callable_function(func_name="maps_geo")
    

    await func(address="Tiananmen Square", city="Beijing")
    

    toolkit = Toolkit()
    toolkit.register_tool_function(func)

マルチモーダルデータサポート

AgentScopeは遅延ロード戦略を採用しており、メッセージ内で統一されたURLベースのプロパティを提供することで、マルチモーダルデータの転送とストレージを分離します。サポートされる機能：

  • テキスト、画像、音声、動画データの処理
  • URLベースのデータ参照
  • オンデマンドロードメカニズム

ツールとサービスのエコシステム

組み込みサービス機能

  • Pythonコード実行
  • Web検索
  • ファイル操作
  • 外部知識統合

RAG（検索拡張生成）サポート

  • エンドツーエンドの知識処理モジュール
  • 高度に設定可能な検索システム
  • 共有可能な知識処理コンポーネント

インストールと使用方法

システム要件

  • Python 3.10 以降

インストール方法

ソースコードからのインストール（推奨）

git clone -b main https://github.com/agentscope-ai/agentscope.git
cd agentscope
pip install -e .

PyPIからのインストール

pip install agentscope

AgentScope Studio

npm install -g @agentscope/studio
as_studio

モデルサポート

AgentScopeは幅広い大規模言語モデルをサポートしています。

クラウドAPI

  • OpenAI GPTシリーズ
  • DashScope（Alibaba Cloud）
  • Google Gemini
  • ZhipuAI
  • LiteLLM API

ローカルデプロイ

  • Ollama
  • Flask + Transformers/ModelScope
  • FastChat
  • vLLM

アプリケーションシナリオ

大規模シミュレーション

  • 金融市場シミュレーション
  • 都市計画モデリング
  • 政策効果分析
  • 社会行動研究

協調タスク

  • ソフトウェア開発チームシミュレーション
  • 多段階対話システム
  • 複雑な問題解決
  • 知識協調処理

エンタープライズアプリケーション

  • 顧客サービス自動化
  • ビジネスプロセス最適化
  • スマート意思決定支援
  • リスク管理モデリング

コミュニティとサポート

AgentScopeは、マルチエージェントシステム開発における大きな進歩を象徴しており、研究者と開発者がエージェントの可能性を最大限に引き出すための、強力で柔軟かつ使いやすいプラットフォームを提供します。

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