agentscope-ai/agentscope

Build and run agents you can see, understand and trust.

Агенты⭐ 32 076Pythonпоследний релиз: v2.0.8
Открыть на GitHub ↗Сайт проекта ↗

Что это за инструмент

AgentScope — это фреймворк для создания, запуска и управления мультиагентными системами на базе LLM, ориентированный на промышленное использование (production-ready).

Зачем нужен

Инструмент решает задачу построения надежных и прозрачных агентов, позволяя разработчикам видеть, понимать и доверять процессам их работы. Он полезен для создания сложных систем с человеческим контролем (human-in-the-loop), изолированным выполнением кода и распределенной архитектурой.

Что можно реализовать

  • Разработка мультиагентных команд (Agent Teams) с распределенным RAG и памятью
  • Создание сервисов с поддержкой мульти-тенантности и изолированных сессий
  • Исполнение пользовательского кода в песочницах (Sandbox) с использованием Docker или E2B
  • Внедрение систем разрешений (Permission System) для контроля доступа к инструментам
  • Использование агентов с долгосрочной памятью (Agentic Memory) и интеграцией с Mem0

Ключевые возможности

  • Event System: единая шина событий для фронтенда и поддержки human-in-the-loop
  • Workspace / Sandbox: изолированная среда для запуска инструментов и кода
  • Permission System: тонко настраиваемый контроль доступа к ресурсам и инструментам
  • Extensible Middleware System: композиционные хуки для кастомизации цикла reasoning-acting
  • Поддержка Python 3.11+ и лицензия Apache-2.0

👤 Кому подойдёт: разработчики AI-приложений, инженеры по машинному обучению, исследователи в области мультиагентных систем

Релизы

v2.0.8minor
🕐 13 дн назад · релиз на GitHub ↗

Релиз v2.0.8: добавлены голосовые агенты, протокол A2A, сжатие контекста и LLM-ранжирование для RAG.

  • Added: Внедрён realtime Voice Agent с поддержкой DashScope и локального транспорта.
  • Added: Добавлен класс A2AAgent для коммуникации между агентами по протоколу A2A.
  • Added: Появился новый модуль Pipeline с классом GoalPipeline для goal-driven рабочих процессов.
  • Added: Реализовано агент-управляемое сжатие контекста и LLM-ранжирование для улучшения качества RAG.
  • Added: Добавлена поддержка модели Volcengine Ark и улучшена работа с MCP в Docker-окружениях.
  • Fixed: Исправлены ошибки в Web UI (автоименование сессий, тёмная тема), модулях Gemini, OpenAI и планировщик.
v2.0.7.post1minor
🕐 24 дн назад · релиз на GitHub ↗

Релиз v2.0.7.post1: добавлен GoalPipeline, финальные сводки агентов, нативные мультимодальные выводы и исправления для Gemini, WebUI и OpenAI.

  • Added: Добавлен новый модуль конвейера GoalPipeline для структурированных задач.
  • Added: Агенты теперь генерируют итоговый текстовый сводку после достижения лимита итераций.
  • Added: Форматировщик использует нативные мультимодальные выводы инструментов.
  • Fixed: Исправлен подсчёт токенов вывода в Gemini, исключены токены выполнения инструментов.
  • Fixed: В истории OpenAI Responses сохранены зашифрованные элементы рассуждений.
  • Fixed: Сессии в WebUI изолированы при переключении агентов, исправлена обработка прерванных ответов.
v2.0.7minor
🕐 28 дн назад · релиз на GitHub ↗

Релиз AgentScope v2.0.7: улучшена работа с RAG, агентами в командах и инструментами, исправлены потоки моделей и UI.

  • Added: Добавлена поддержка команд агентов: циклы для подчиненных агентов и уведомления лидера о сбоях.
  • Added: Расширены возможности RAG: просмотр чанков, предпросмотр документов и улучшенное управление базой знаний.
  • Added: В контекст агента добавлено ограничение на количество изображений (max_image_num) и изоляция навыков по сессиям.
  • Fixed: Исправлено детерминированное закрытие потоков для моделей OpenAI и Anthropic, а также работа MoonshotChatModel.
  • Fixed: Устранены проблемы с MCP: восстановление соединений, поддержка SSE через URL и сохранение переменных окружения.
v2.0.6minor
🕐 1 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз AgentScope v2.0.6: поддержка каналов Feishu/Discord, Apple Container, MCP-хабов и рефакторинг Web UI.

  • Added: Добавлена поддержка каналов Feishu и Discord для взаимодействия с агентами.
  • Added: Workspace теперь поддерживает Apple Container в качестве бэкенда.
  • Added: В агентский сервис интегрированы MCP и хабы навыков (skill hubs/markets).
  • Added: Web UI переписан на shadcn, унифицирован стиль боковой панели и форм.
  • Added: Добавлен middleware-хук on_check_permission для кастомной проверки прав.
  • Fixed: Исправлено дублирование событий запуска внешних инструментов и ошибки трассировки Otel.
v2.0.5minor
🕐 2 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз AgentScope v2.0.5: новые модели, поддержка RAG для Excel/Word и MongoDB, а также улучшенная работа с окружениями.

  • Added: Добавлена поддержка новых моделей Dashscope и Kimi K3, а также Gemini TTS API.
  • Added: Расширены возможности RAG: добавлены парсеры для Excel и Word, а также бэкенды MongoDB и Elasticsearch.
  • Added: В Agent as Service внедрено хранение на базе SQLAlchemy и возможность шаринга ресурсов между пользователями группы или организации.
  • Added: Поддержка структурированного вывода агентов, инъекции информации об окружении и PowerShell для Windows.
  • Added: Добавлены новые бэкенды для рабочих пространств: K8s, OpenSandbox, Daytona и Bubblewrap.
  • Fixed: Исправлены ошибки рендеринга в Web UI, работа с токенами OpenAI, сжатием контекста и фильтрацией состояний.
v2.0.4minor
🕐 2 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз AgentScope v2.0.4: добавлена долговременная память, поддержка TTS, RAG и прерывание агентов.

  • Added: Интеграция долговременной памяти на базе ReMe и файловый мидлвар.
  • Added: Поддержка TTS через OpenAI API и DashScope CosyVoice.
  • Added: Возможность прерывания работы агента с сохранением контекста и состояния инструментов.
  • Added: Добавлена поддержка векторной базы данных Milvus Lite.
  • Added: В сервисе агентов появился эндпоинт статуса сессии и возможность приглашения существующих агентов в команду.
  • Fixed: Исправлены ошибки в обработке потоковых ответов, структурированного вывода и форматирования для Gemini.
v2.0.3major
🕐 2 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз v2.0.3: добавлен нативный RAG, долгосрочная память mem0, контроль бюджета и middleware для инструментов.

  • Added: Добавлен нативный модуль RAG с поддержкой распределенных, мульти-тенантных и мульти-сессийных сервисов.
  • Added: Внедрено middleware для долгосрочной памяти на базе mem0, позволяющее агентам сохранять контекст между сессиями.
  • Added: Появился BudgetControlMiddleware для ограничения расхода токенов и контроля затрат на API.
  • Added: ToolBase теперь поддерживает onion-стиль middleware, позволяя гибко настраивать логику до и после выполнения инструментов.
  • Added: Добавлена поддержка моделей GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4.1-nano, CosyVoice Realtime TTS и опции pass_dimensions для OpenAI embeddings.
  • Fixed: Исправлены ошибки в ID модели Qwen Max 3.7, обработке вызовов функций Gemini и форматировании результатов инструментов Anthropic.