1. 架构图

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2. 核心概念 Core Concepts

2.1 Message（消息）

• 是信息的载体（例如指令、多模态数据和对话内容）。在AgentScope中，消息是Python字典的子类， 具有name和content作为必要字段，url作为可选字段并指向额外的资源。
• 字典子类示例

class MyDict(dict):def __init__(self, *args, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)# Create an instance of MyDict
a = MyDict()# Add a key-value pair to the dictionary
a['a'] = 1print(a)  # Output: {'a': 1}

2.2 Agent（智能体）

• 是能够与环境和其他智能体交互，并采取行动改变环境的自主实体。在AgentScope中， 智能体以消息作为输入，并生成相应的响应消息。
• Keypoint: 输入和输出都是消息
• 疑问：
  • 是否说明一个Agent本身的功能非常单一？
  • 是否必须要通过构建多个Agent才能实现对复杂任务的服务？
  • 如果将“Agent”作为一个基本的工作单元，多个Agent之间如何联合服务？
    • 答：通过Workflow

2.3 服务（Service）

• 是使智能体能够执行特定任务的功能性API。在AgentScope中，服务分为模型API服务 （用于使用大语言模型）和通用API服务（提供各种工具函数）。
• 疑问：
  • 是否可以认为，工具函数中包含了必要的消息处理能力？例如结构化、信息抽取、排序等？

2.4 工作流（Workflow）

• 表示智能体执行和智能体之间的消息交换的有序序列，类似于TensorFlow中的计算图， 但其并不一定是DAG结构。

3 其他特性

• 易用、多模态支持、容错机制、高效分布式
• AgentScope的三个层次：
  • 单个智能体的基本和高级功能（实用程序层）
  • 资源和运行时管理（管理器和包装层）
  • 智能体级到工作流级的编程接口（智能体层）
• 代码结构
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  • Github: https://github.com/modelscope/agentscope
  • 官方文档：https://doc.agentscope.io/zh_CN/tutorial/101-agentscope.html#