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modelscope%2Fagentscope | Trendshift

AgentScope

agentscope-logo

LLMを活用したマルチエージェントアプリケーションをより簡単に構築する。

  • 私たちの仕事が役に立った場合は、論文を引用してください。

  • agentscope.ioにアクセスして、ドラッグアンドドロップでマルチエージェントアプリケーションを構築してください。

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  • 私たちのコミュニティに参加してください
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ニュース

  • new[2024-12-12] AgentScopeのロードマップを更新しました。

  • [2024-09-06] AgentScopeバージョン0.1.0がリリースされました。

  • [2024-09-03] AgentScopeはWebブラウザ制御をサポートしています。詳細については、例を参照してください。

Web_broswing_demo.mp4

詳細情報

AgentScopeとは？

AgentScopeは、開発者が大規模モデルを使用してマルチエージェントアプリケーションを構築する能力を提供する革新的なマルチエージェントプラットフォームです。 それは3つの高レベルの機能を備えています：

  • 🤝 使いやすさ：開発者向けに設計されており、豊富なコンポーネント、包括的なドキュメント、および広範な互換性を提供します。さらに、AgentScope Workstationは、初心者向けのドラッグアンドドロッププログラミングプラットフォームとcopilotを提供します。

  • ✅ 高い堅牢性：カスタマイズ可能なフォールトトレランス制御と再試行メカニズムをサポートし、アプリケーションの安定性を向上させます。

  • 🚀 アクターベースの分散：集中型プログラミング方式で分散マルチエージェントアプリケーションを構築し、開発を簡素化します。

サポートされているモデルライブラリ

AgentScopeは、ローカルモデルサービスとサードパーティのモデルAPIの両方をサポートするためのModelWrapperのリストを提供します。

API タスク モデルラッパー 構成 サポートされているモデルの一部
OpenAI API チャット OpenAIChatWrapper ガイダンス
テンプレート		 gpt-4o, gpt-4, gpt-3.5-turbo, ...
埋め込み OpenAIEmbeddingWrapper ガイダンス
テンプレート		 text-embedding-ada-002, ...
DALL·E OpenAIDALLEWrapper ガイダンス
テンプレート		 dall-e-2, dall-e-3
DashScope API チャット DashScopeChatWrapper ガイダンス
テンプレート		 qwen-plus, qwen-max, ...
画像生成 DashScopeImageSynthesisWrapper ガイダンス
テンプレート		 wanx-v1
テキスト埋め込み DashScopeTextEmbeddingWrapper ガイダンス
テンプレート		 text-embedding-v1, text-embedding-v2, ...
マルチモーダル DashScopeMultiModalWrapper ガイダンス
テンプレート		 qwen-vl-max, qwen-vl-chat-v1, qwen-audio-chat
Gemini API チャット GeminiChatWrapper ガイダンス
テンプレート		 gemini-pro, ...
埋め込み GeminiEmbeddingWrapper ガイダンス
テンプレート		 models/embedding-001, ...
ZhipuAI API チャット ZhipuAIChatWrapper ガイダンス
テンプレート		 glm-4, ...
埋め込み ZhipuAIEmbeddingWrapper ガイダンス
テンプレート		 embedding-2, ...
ollama チャット OllamaChatWrapper ガイダンス
テンプレート		 llama3, llama2, Mistral, ...
埋め込み OllamaEmbeddingWrapper ガイダンス
テンプレート		 llama2, Mistral, ...
生成 OllamaGenerationWrapper ガイダンス
テンプレート		 llama2, Mistral, ...
LiteLLM API チャット LiteLLMChatWrapper ガイダンス
テンプレート		 litellmがサポートするモデル...
Yi API チャット YiChatWrapper ガイダンス
テンプレート		 yi-large, yi-medium, ...
Post Request based API - PostAPIModelWrapper ガイダンス
テンプレート		 -

サポートされているローカルモデルのデプロイ

AgentScopeは、次のライブラリを使用してローカルモデルサービスを迅速にデプロイするためのサポートを提供します。

サポートされているサービス

  • ウェブ検索
  • データクエリ
  • 検索
  • コード実行
  • ファイル操作
  • テキスト処理
  • マルチモーダル生成
  • Wikipedia検索と検索
  • TripAdvisor検索
  • ウェブブラウザ制御

例のアプリケーション

さらに多くのモデル、サービス、および例が近日公開予定です。

インストール

AgentScopeはPython 3.9以上が必要です。

注：このプロジェクトは現在アクティブに開発中であり、AgentScopeをソースからインストールすることをお勧めします。

ソースから

  • AgentScopeを編集モードでインストールします：
# GitHubからソースコードを取得
git clone https://github.com/modelscope/agentscope.git

# パッケージを編集モードでインストール
cd agentscope
pip install -e .

pipを使用

  • pipからAgentScopeをインストールします：
pip install agentscope

追加の依存関係

さまざまなデプロイメントシナリオをサポートするために、AgentScopeはいくつかのオプションの依存関係を提供します。オプションの依存関係の完全なリストは、チュートリアルを参照してください。分散モードを例にとると、次のように依存関係をインストールできます：

Windowsの場合

# ソースから
pip install -e .[distribute]
# pypiから
pip install agentscope[distribute]

Mac & Linuxの場合

# ソースから
pip install -e .\[distribute\]
# pypiから
pip install agentscope\[distribute\]

クイックスタート

構成

AgentScopeでは、モデルのデプロイメントと呼び出しはModelWrapperによってデカップリングされています。

これらのモデルラッパーを使用するには、次のようなモデル構成ファイルを準備する必要があります。

model_config = {
    # 構成の識別子と使用されるモデルラッパー
    "config_name": "{your_config_name}",          # 構成を識別する名前
    "model_type": "{model_type}",                 # モデルラッパーを識別するタイプ

    # モデルラッパーを初期化するための詳細なパラメータ
    # ...
}

OpenAI Chat APIを例にとると、モデル構成は次のようになります：

openai_model_config = {
    "config_name": "my_openai_config",             # 構成を識別する名前
    "model_type": "openai_chat",                   # モデルラッパーを識別するタイプ

    # モデルラッパーを初期化するための詳細なパラメータ
    "model_name": "gpt-4",                         # OpenAI APIで使用されるモデル名（例：gpt-4、gpt-3.5-turboなど）
    "api_key": "xxx",                              # OpenAI APIのAPIキー。設定されていない場合、環境変数OPENAI_API_KEYが使用されます。
    "organization": "xxx",                         # OpenAI APIの組織。設定されていない場合、環境変数OPENAI_ORGANIZATIONが使用されます。
}

ローカルモデルサービスのセットアップ方法やモデル構成の準備方法の詳細については、チュートリアルを参照してください。

エージェントの作成

次のように組み込みのユーザーエージェントとアシスタントエージェントを作成します。

from agentscope.agents import DialogAgent, UserAgent
import agentscope

# モデル構成を読み込む
agentscope.init(model_configs="./model_configs.json")

# ダイアログエージェントとユーザーエージェントを作成する
dialog_agent = DialogAgent(name="assistant",
                           model_config_name="my_openai_config")
user_agent = UserAgent()

会話の構築

AgentScopeでは、メッセージはエージェント間の橋渡しであり、dictであり、2つの必要なフィールドnameとcontent、およびローカルファイル（画像、ビデオ、またはオーディオ）またはウェブサイトへのオプションのフィールドurlを含みます。

from agentscope.message import Msg

x = Msg(name="Alice", content="Hi!")
x = Msg("Bob", "What about this picture I took?", url="/path/to/picture.jpg")

次のコードを使用して、2つのエージェント（例：dialog_agentとuser_agent）間の会話を開始します：

x = None
while True:
    x = dialog_agent(x)
    x = user_agent(x)
    if x.content == "exit":  # ユーザーが"exit"と入力して会話を終了する
        break

AgentScope Studio

AgentScopeは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのマルチモーダル出力をフロントエンドで表示できる使いやすいランタイムユーザーインターフェースを提供します。

詳細については、チュートリアルを参照してください。

agentscope-logo

チュートリアル

ライセンス

AgentScopeはApache License 2.0の下でリリースされています。

貢献

貢献は常に歓迎されます！

公式バージョンと比較して、追加のプリコミットフックを使用してチェックを実行する開発者バージョンを提供します：

# Windowsの場合
pip install -e .[dev]
# Macの場合
pip install -e .\[dev\]

# プリコミットフックをインストール
pre-commit install

詳細については、貢献ガイドを参照してください。

出版物

私たちの仕事があなたの研究やアプリケーションに役立つ場合は、私たちの論文を引用してください。

  1. AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform

    @article{agentscope,
    author  = {Dawei Gao and
               Zitao Li and
               Xuchen Pan and
               Weirui Kuang and
               Zhijian Ma and
               Bingchen Qian and
               Fei Wei and
               Wenhao Zhang and
               Yuexiang Xie and
               Daoyuan Chen and
               Liuyi Yao and
               Hongyi Peng and
               Ze Yu Zhang and
               Lin Zhu and
               Chen Cheng and
               Hongzhu Shi and
               Yaliang Li and
               Bolin Ding and
               Jingren Zhou}
    title   = {AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform},
    journal = {CoRR},
    volume  = {abs/2402.14034},
    year    = {2024},
}

貢献者 ✨

貢献者の皆様、ありがとうございました: