AgentScope
SDK สำหรับจัดการ Multi-Agent
แพลตฟอร์มที่รองรับ
web
AgentScope คืออะไร
AgentScope คือเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการพัฒนา Multi-Agent ที่ครอบคลุม ซึ่งออกแบบโดย Alibaba โดยมีสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้าง จัดการ และประเมินระบบ AI Agent ที่ซับซ้อน ต่างจากเฟรมเวิร์กแบบ Monolithic ทั่วไป AgentScope ใช้การออกแบบแบบกระจายศูนย์ (Distributed) ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อความ (Message-driven) ซึ่งรองรับการทำงานของ Agent พร้อมกัน การจัดการสถานะ และการประสานงานเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน โดดเด่นด้วยการรองรับ AgentScope Studio ในตัว ซึ่งช่วยให้เห็นภาพและติดตามการโต้ตอบของ Agent ได้แบบเรียลไทม์ พร้อมชุดเครื่องมือประเมินผล (OpenJudge) สำหรับวัดประสิทธิภาพของ Agent เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่สร้างระบบอัตโนมัติที่ต้องการการทำงานร่วมกันของหลาย Agent, หน่วยความจำระยะยาว และการทดสอบประสิทธิภาพที่เข้มงวด
คุณสมบัติหลักของ AgentScope
สถาปัตยกรรม Multi-Agent แบบกระจายศูนย์
AgentScope ใช้สถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อความ ช่วยให้ Agent ทำงานข้ามกระบวนการหรือเครื่องที่แตกต่างกันได้ การแยกตรรกะของ Agent ออกจากสภาพแวดล้อมการทำงานช่วยให้สามารถขยายระบบ Multi-Agent ที่ซับซ้อนในแนวนอนได้ ซึ่งมีความยืดหยุ่นกว่าเฟรมเวิร์กแบบกระบวนการเดียว ช่วยให้นักพัฒนารองรับภาระงานที่มีความพร้อมกันสูงและรวม Agent เฉพาะทางที่อาจต้องการฮาร์ดแวร์หรือการตั้งค่าสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้
การติดตามผลด้วย AgentScope Studio
Studio ที่มาพร้อมกับเครื่องมือช่วยให้มีอินเทอร์เฟซแบบภาพสำหรับการตรวจสอบการไหลของข้อความ การเปลี่ยนสถานะ และการใช้เครื่องมือของ Agent แบบเรียลไทม์ โดยจะบันทึก Trace การทำงานอย่างละเอียด ช่วยให้นักพัฒนาสามารถดีบั๊กการโต้ตอบของ Multi-Agent ที่ซับซ้อนซึ่งปกติจะตรวจสอบได้ยาก Feedback Loop แบบภาพนี้ช่วยลดเวลาในการดีบั๊กโดยแสดงไทม์ไลน์ที่ชัดเจนของการสื่อสารและการตัดสินใจระหว่าง Agent
การจัดการหน่วยความจำแบบโมดูลาร์
เฟรมเวิร์กมีโมดูลหน่วยความจำที่ซับซ้อน รวมถึงหน่วยความจำแบบ Token และโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลระยะยาว ช่วยให้ Agent รักษาบริบทข้ามเซสชันและจัดการขีดจำกัดของ Token ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแยกหน่วยความจำออกจากตรรกะของ Agent ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้กลยุทธ์การดึงข้อมูลแบบกำหนดเอง เช่น RAG หรือการค้นหาแบบ Vector เพื่อให้มั่นใจว่า Agent ยังคงความสอดคล้องระหว่างการสนทนาที่ยาวนานและมีหลายรอบ
ชุดประเมินผล OpenJudge
AgentScope มาพร้อมกับ OpenJudge ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการประเมินผลเฉพาะสำหรับวัดประสิทธิภาพของ Agent เทียบกับงานที่กำหนด ช่วยให้นักพัฒนากำหนดกรณีทดสอบอัตโนมัติและตัวชี้วัดเพื่อวัดอัตราความสำเร็จ คุณภาพการตอบสนอง และประสิทธิภาพของ Agent ความสามารถในการประเมินผลนี้มีความสำคัญต่อการพัฒนาแบบวนซ้ำ เพื่อให้มั่นใจว่าการเปลี่ยนแปลง Prompt หรือตรรกะของ Agent จะไม่ทำให้ประสิทธิภาพโดยรวมของระบบลดลง
Middleware และ Hooks ที่ยืดหยุ่น
เฟรมเวิร์กรองรับ Middleware และ Hooks ช่วยให้นักพัฒนาสามารถแทรกตรรกะที่กำหนดเองลงในวงจรชีวิตของ Agent ได้ เช่น การบันทึก Log, การจำกัดอัตรา (Rate Limiting) หรือการกรอง Input/Output แนวทางแบบโมดูลาร์นี้ช่วยให้สามารถจัดการประเด็นที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องแก้ไขโค้ดหลักของ Agent ซึ่งให้ความสามารถในการขยายที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันระดับโปรดักชันที่ต้องการความปลอดภัย การสังเกตการณ์ และการปฏิบัติตามข้อกำหนด
วิธีใช้ AgentScope
ติดตั้งเฟรมเวิร์กผ่าน pip: 'pip install agentscope'., เริ่มต้นโปรเจกต์และกำหนดค่า Model Wrapper (เช่น OpenAI, DashScope) ในไฟล์คอนฟิกูเรชัน JSON., กำหนด Agent ของคุณโดยการสร้าง Subclass จากคลาส Agent และกำหนดบทบาท เครื่องมือ และโมดูลหน่วยความจำเฉพาะ., สร้างเวิร์กโฟลว์โดยใช้ Pipeline หรือ API การส่งข้อความโดยตรงเพื่อจัดการการโต้ตอบของ Agent., เปิดใช้งานเซิร์ฟเวอร์ AgentScope Studio เพื่อตรวจสอบการไหลของข้อความและการเปลี่ยนสถานะของ Agent แบบเรียลไทม์., รันสคริปต์ Agent ของคุณและวิเคราะห์ Trace ที่สร้างขึ้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและตรรกะการทำงาน
กรณีการใช้งานของ AgentScope
การพัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมกัน
ทีมสามารถปรับใช้กลุ่ม Agent เฉพาะทาง เช่น นักเขียนโค้ด, ผู้ตรวจสอบ และผู้ทดสอบ เพื่อทำให้อัลกอริทึมของวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นอัตโนมัติ AgentScope จะประสานการสื่อสารของพวกเขา เพื่อให้มั่นใจว่านักเขียนโค้ดจะได้รับคำติชมจากผู้ตรวจสอบก่อนที่ผู้ทดสอบจะตรวจสอบผลลัพธ์สุดท้าย
ระบบอัตโนมัติสำหรับงานที่ซับซ้อน
องค์กรใช้ AgentScope เพื่อสร้าง Agent อัตโนมัติที่ทำงานวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลหลายขั้นตอน โดยใช้การกำหนดเส้นทางและการส่งต่องาน ระบบจะมอบหมายงานย่อยให้กับ Agent เฉพาะทาง ส่งผลให้ได้รายงานที่ครอบคลุมและสังเคราะห์ขึ้นจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย
สภาพแวดล้อมจำลองแบบ Agentic
นักวิจัยใช้เฟรมเวิร์กนี้เพื่อจำลองสถานการณ์ทางสังคมหรือเศรษฐกิจแบบ Multi-Agent โดยการกำหนดสถานะของ Agent และกฎการโต้ตอบ พวกเขาสามารถสังเกตพฤติกรรมที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมและตรวจสอบได้ ทำให้เหมาะสำหรับการวิจัยทางวิชาการและพฤติกรรมศาสตร์
ใครที่ได้ประโยชน์จาก AgentScope
วิศวกรวิจัย AI
ต้องการเฟรมเวิร์กที่รองรับการประเมินผลที่เข้มงวดและการประสานงาน Multi-Agent ที่ซับซ้อนสำหรับการพัฒนาและทดสอบสถาปัตยกรรมระบบอัตโนมัติใหม่ๆ
นักพัฒนา Backend
ต้องการ SDK ที่ปรับขนาดได้และพร้อมใช้งานในระดับโปรดักชัน เพื่อรวม AI Agent เข้ากับแอปพลิเคชันองค์กรที่มีอยู่ พร้อมความสามารถในการบันทึก Log และดีบั๊กที่แข็งแกร่ง
ผู้สร้างผลิตภัณฑ์ AI
มองหาชุดเครื่องมือแบบโมดูลาร์เพื่อสร้างต้นแบบและทำซ้ำเวิร์กโฟลว์ Multi-Agent ได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ยังคงรักษาความสามารถในการมองเห็นประสิทธิภาพและสถานะของ Agent
ราคา AgentScope
ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาต Apache License 2.0 สามารถใช้งาน แก้ไข และแจกจ่ายได้ฟรีสำหรับโครงการเชิงพาณิชย์และส่วนบุคคล
