AgentScope

AgentScope 采用消息驱动的分布式架构，允许智能体跨不同进程或机器运行。通过将智能体逻辑与执行环境解耦，实现了复杂多智能体系统的水平扩展。这比单进程框架更灵活，使开发者能够处理高并发工作负载，并集成可能需要不同硬件或环境配置的专用智能体。

内置的 Studio 提供了一个可视化界面，用于实时监控智能体消息流、状态变化和工具使用情况。它捕获细粒度的执行追踪，使开发者能够调试原本不透明的复杂多智能体交互。这种可视化反馈循环通过提供清晰的智能体间通信和决策过程时间轴，缩短了调试时间。

该框架提供复杂的记忆模块，包括基于 Token 的记忆和长期存储解决方案。这允许智能体在会话间保持上下文并有效管理 Token 限制。通过将记忆与智能体逻辑分离，开发者可以实现自定义检索策略（如 RAG 或基于向量的查找），确保智能体在长时间、多轮对话中保持连贯性。

AgentScope 包含 OpenJudge，这是一个专门用于针对特定任务进行智能体性能基准测试的评估框架。它允许开发者定义自动化测试用例和指标，以衡量智能体的成功率、响应质量和效率。这种内置的评估能力对于迭代开发至关重要，可确保对智能体提示词或逻辑的更改不会降低系统整体性能。

该框架支持中间件和钩子，使开发者能够将自定义逻辑注入智能体生命周期，例如日志记录、速率限制或输入/输出过滤。这种模块化方法允许在不修改核心智能体代码的情况下实现横切关注点。它为生产级应用提供了所需的扩展性，满足安全性、可观测性和合规性的强制要求。