AgentScope - 유연하고 강력한 다중 에이전트 개발 플랫폼

프로젝트 개요

AgentScope는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 다중 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위해 개발자를 위해 특별히 설계된 혁신적인 다중 에이전트 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 메시지 교환을 핵심 통신 메커니즘으로 사용하여 개발 및 이해의 장벽을 크게 낮춥니다.

GitHub 주소: https://github.com/agentscope-ai/agentscope

핵심 기능

1. 개발자 친화적인 설계 원칙

• 투명성 우선: 프롬프트 엔지니어링, API 호출, 에이전트 구축, 워크플로우 오케스트레이션 등 모든 것이 개발자에게 완전히 투명하며 가시적이고 제어 가능합니다.
• 실시간 제어: 언제든지 에이전트를 중단하고 사용자 정의 처리 방식을 적용할 수 있습니다.
• 모델 독립성: 한 번의 프로그래밍으로 모든 모델과 함께 작동할 수 있습니다.
• 레고 방식의 에이전트 구축: 모든 컴포넌트는 모듈화되어 있으며 독립적입니다.

2. 다중 에이전트 지향 설계

• 명시적 메시지 전달: 다중 에이전트를 위해 특별히 설계되었으며, 명확한 메시지 전달 및 워크플로우 오케스트레이션을 지원합니다.
• 깊은 캡슐화 없음: 복잡한 캡슐화를 피하여 코드의 가독성과 유지보수성을 유지합니다.
• 높은 사용자 정의 가능성: 도구, 프롬프트, 에이전트, 워크플로우, 서드파티 라이브러리 및 시각화 모두 사용자 정의를 지원합니다.

3. 강력한 내결함성 메커니즘

AgentScope는 내장 및 사용자 정의 가능한 내결함성 메커니즘을 제공하며, 멀티모달 데이터, 도구 및 외부 지식을 관리하고 활용하기 위한 시스템 수준 지원을 갖추고 있습니다. 다음을 포함합니다:

• API 신뢰성을 보장하는 서비스 수준 재시도 메커니즘
• LLM 응답의 형식 문제를 처리하는 규칙 기반 교정 도구
• 사용자 정의 가능한 내결함성 구성 (parse_func, fault_handler, max_retries 등)
• 다중 에이전트 애플리케이션 전용 로깅 시스템

4. 분산 아키텍처 지원

• 액터 기반 분산 프레임워크: 로컬 및 분산 배포 간의 쉬운 전환을 지원합니다.
• 자동 병렬 최적화: 추가 노력 없이 병렬 최적화를 달성할 수 있습니다.
• 대규모 시뮬레이션 지원: 4대의 장비에서 100만 개의 에이전트를 시뮬레이션할 수 있습니다.

AgentScope 1.0 새로운 기능

비동기 실행 지원

• 비동기 실행 모드를 완전히 수용합니다.
• 다양한 새로운 기능과 개선 사항을 제공합니다.

핵심 모듈 기능

모듈	기능	설명
Model	비동기 호출 지원	다양한 LLM의 비동기 호출을 지원합니다.
Tool	도구 통합	풍부한 도구 함수 라이브러리입니다.
MCP	모델 제어 프로토콜	모델 제어 프로토콜 통합을 지원합니다.
Tracing	추적 모니터링	애플리케이션 실행 추적 및 시각화입니다.
Memory	장기 기억	에이전트의 장기 기억 관리입니다.
Session	세션 관리	상태 및 세션 관리입니다.
Evaluation	평가 시스템	에이전트 성능 평가입니다.
Prompt Formatter	프롬프트 포맷팅	지능형 프롬프트 포맷팅 도구입니다.

기술 아키텍처

메시지 교환 메커니즘

AgentScope는 메시지 기반 통신 메커니즘을 채택합니다:

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")

에이전트 생성

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())

파이프라인 및 워크플로우

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 (모델 제어 프로토콜) 통합

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)

멀티모달 데이터 지원

AgentScope는 메시지 내에서 URL 기반의 통합 속성을 제공하여 멀티모달 데이터 전송과 저장을 분리하는 지연 로딩 전략을 채택합니다. 다음을 지원합니다:

• 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 데이터 처리
• URL 기반 데이터 참조
• 온디맨드 로딩 메커니즘

도구 및 서비스 생태계

내장 서비스 기능

• Python 코드 실행
• 웹 검색
• 파일 작업
• 외부 지식 통합

RAG (검색 증강 생성) 지원

• 엔드투엔드 지식 처리 모듈
• 고도로 구성 가능한 검색 시스템
• 공유 가능한 지식 처리 컴포넌트

설치 및 사용

시스템 요구 사항

• Python 3.10 이상

설치 방법

소스 코드에서 설치 (권장)

git clone -b main https://github.com/agentscope-ai/agentscope.git


cd agentscope
pip install -e .

PyPI에서 설치

pip install agentscope

AgentScope 스튜디오

npm install -g @agentscope/studio
as_studio

모델 지원

AgentScope는 광범위한 대규모 언어 모델을 지원합니다:

클라우드 API

• OpenAI GPT 시리즈
• DashScope (알리바바 클라우드)
• Google Gemini
• ZhipuAI
• LiteLLM API

로컬 배포

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

애플리케이션 시나리오

대규모 시뮬레이션

• 금융 시장 시뮬레이션
• 도시 계획 모델링
• 정책 효과 분석
• 사회 행동 연구

협업 작업

• 소프트웨어 개발 팀 시뮬레이션
• 다중 턴 대화 시스템
• 복잡한 문제 해결
• 지식 협업 처리

기업 애플리케이션

• 고객 서비스 자동화
• 비즈니스 프로세스 최적화
• 지능형 의사 결정 지원
• 위험 관리 모델링

커뮤니티 및 지원

• 공식 문서: https://doc.agentscope.io/
• GitHub 저장소: https://github.com/agentscope-ai/agentscope
• PyPI 패키지: https://pypi.org/project/agentscope/
• 튜토리얼 및 예제: 완전한 튜토리얼 문서 및 풍부한 예제 코드

AgentScope는 다중 에이전트 시스템 개발의 중대한 발전을 나타내며, 연구원과 개발자에게 에이전트의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 강력하고 유연하며 사용하기 쉬운 플랫폼을 제공합니다.