modelscope/agentscope

Создавайте и запускайте агентов, которых можно видеть, понимать и доверять им.

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

Что это за инструмент

AgentScope — это фреймворк для создания и запуска LLM-агентов, ориентированный на промышленное использование с акцентом на прозрачность и контроль.

Зачем нужен

Инструмент решает задачу построения надежных агентов, которые можно видеть, понимать и доверять им. Он полезен тем, кто хочет использовать сильные стороны современных LLM (рассуждение и использование инструментов), не ограничивая их жесткими промптами, и обеспечивает безопасность через изоляцию среды выполнения и систему разрешений.

Что можно реализовать

  • Разработка многопользовательских сервисов с изоляцией сессий и тенантов
  • Создание агентов с долгосрочной памятью (Agentic Memory, ReMe)
  • Интеграция агентов с мессенджерами (Discord, Feishu/Lark) через каналы
  • Запуск кода и инструментов в изолированных песочницах (Docker, E2B, K8s)
  • Построение RAG-сервисов с поддержкой распределенных вычислений

Ключевые возможности

  • Event System для взаимодействия с фронтендом и поддержки Human-in-the-loop
  • Permission System для тонкой настройки доступа к инструментам и ресурсам
  • Workspace/Sandbox поддержка для безопасного выполнения кода в изоляции
  • Extensible Middleware System для кастомизации цикла reasoning-acting
  • Встроенная поддержка MCP и Skill Hub для управления инструментами

👤 Кому подойдёт: разработчики, создающие production-ready AI-приложения; инженеры, работающие с безопасностью и изоляцией агентов; исследователи, изучающие многоагентные системы

Релизы

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

Релиз 2.0.8: добавлены голосовые агенты, A2A-протокол, сжатие контекста и LLM-ранжирование для RAG.

  • Added: Внедрён realtime Voice Agent с поддержкой DashScope и локальных транспортов.
  • 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 RAG.
  • Added: Добавлена поддержка модели Volcengine Ark и улучшена работа с MCP в Docker.
  • Fixed: Исправлены ошибки в Gemini, XAI, Web UI и улучшена стабильность планировщика.
v2.0.7.post1minor
🕐 24 дн назад · релиз на GitHub ↗

Релиз AgentScope v2.0.7.post1: добавлен GoalPipeline, финальные сводки агентов и нативная поддержка мультимодальных инструментов.

  • Added: Добавлен новый модуль GoalPipeline и одноимённый класс для построения пайплайнов.
  • Added: Агенты теперь генерируют итоговое текстовое резюме после достижения лимита итераций.
  • Added: Форматеры используют нативные мультимодальные выводы инструментов и выводят аудиоформат из media type.
  • Fixed: Исправлен подсчёт токенов в Gemini, изоляция сессий в WebUI и сохранение зашифрованных элементов в истории OpenAI.
  • Fixed: Устранены ошибки в трассировке прерванных ответов, санитизации массивов Gemini и битых ссылках в документации.
v2.0.7minor
🕐 27 дн назад · релиз на GitHub ↗

Релиз AgentScope v2.0.7: улучшена работа с RAG, агентами и UI, исправлены баги стриминга и MCP.

  • Added: Добавлены возможности просмотра чанков, предпросмотра документов и расширенного списка баз знаний в RAG.
  • Added: В консоль добавлен терминал для отладки агентов, а в UI — предупреждение при превышении лимита итераций.
  • Added: Улучшена работа команд агентов: добавлена middleware для подагентов и уведомление лидера о сбоях участников.
  • Added: Возможность изоляции навыков для каждого агента и выбора их в рамках сессии, а также ограничение числа изображений в контексте.
  • Fixed: Исправлены детерминированное закрытие стримов OpenAI и Anthropic, а также проблемы с reconnecting клиентов MCP.
v2.0.6minor
🕐 1 мес назад · релиз на GitHub ↗

AgentScope v2.0.6: поддержка каналов, Apple Container, MCP, рефакторинг Web UI и оптимизация производительности.

  • Added: Добавлена поддержка каналов Feishu и Discord для взаимодействия с агентами.
  • Added: Workspace теперь поддерживает Apple Container в качестве бэкенда.
  • Added: В агентный сервис интегрированы MCP и хаблы навыков (skill hubs/markets).
  • Added: Страницы чата Web UI переписаны с использованием shadcn для улучшения интерфейса.
  • Added: Добавлен middleware-хук on_check_permission для кастомной проверки прав.
  • Fixed: Оптимизировано накопление строк в потоке: сложность снижена с O(n²) до O(n).
v2.0.5minor
🕐 1 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз v2.0.5: поддержка структурированного вывода, новые модели и RAG-бэкенды, улучшенная работа с документами и окружением.

  • Added: Добавлена поддержка структурированного вывода и внедрения информации об окружении в агентов.
  • Added: Расширен список поддерживаемых моделей: добавлены Dashscope, Kimi K3 и Gemini TTS API.
  • Added: В RAG-модуль интегрированы парсеры Excel, Word, а также бэкенды MongoDB и Elasticsearch.
  • Added: Добавлены новые бэкенды для Workspace: K8s, OpenSandbox, Daytona и Bubblewrap.
  • Added: В Agent as Service реализовано хранение на базе SQLAlchemy и групповой доступ к ресурсам.
  • Fixed: Исправлены ошибки в WebUI, работе с Gemini, OpenAI и сохранении истории рассуждений.