# AgentScope 示例 Agent [![All Contributors](https://img.shields.io/badge/all_contributors-10-orange.svg?style=flat-square)](#contributors-) [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-samples/blob/main/LICENSE) [![Python](https://img.shields.io/badge/python-%3E%3D3.10-blue)](https://www.python.org/) [![Docs](https://img.shields.io/badge/docs-AgentScope-blue)](https://doc.agentscope.io/) [![Runtime Docs](https://img.shields.io/badge/docs-AgentScope%20Runtime-red)](https://runtime.agentscope.io/) [![Last Commit](https://img.shields.io/github/last-commit/agentscope-ai/agentscope-samples)](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-samples) [[README]](README.md) 欢迎来到 **AgentScope 示例 Agent** 仓库！🎯 该仓库提供**可直接使用的 Python 示例 Agent**，它们构建于以下项目之上： - [AgentScope](https://github.com/agentscope-ai/agentscope) - [AgentScope Runtime](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-runtime) 这些示例涵盖了广泛的使用场景 —— 从轻量级命令行 Agent，到同时具备前端和后端的**可部署全栈应用**。 --- ## 📖 关于 AgentScope & AgentScope Runtime ### **AgentScope** AgentScope 是一个多 Agent 框架，旨在以**简单高效**的方式构建**基于 LLM 的 Agent 应用**。它提供了用于定义 Agent、集成工具、管理对话以及编排多 Agent 工作流的抽象能力。 ### **AgentScope Runtime** AgentScope Runtime 是一个**全面的运行时框架**，主要解决部署和运行 Agent 的两个关键问题： 1. **高效的 Agent 部署** —— 支持跨环境的可扩展部署和管理。 2. **沙盒化工具执行** —— 安全、隔离地运行工具和外部操作。 它包括**Agent 部署**以及**安全的沙盒化工具执行**能力，可搭配 **AgentScope** 或其他 Agent 框架使用。 --- ## ✨ 快速开始 - 所有示例均基于 **Python**。 - 示例按功能使用场景组织。 - 有些示例仅使用 **AgentScope**（纯 Python Agent）。 - 有些示例同时使用 **AgentScope 和 AgentScope Runtime** 来实现**带前端+后端的可部署全栈应用**。 - 全栈运行时版本的文件夹名称以： **`_fullstack_runtime`** 结尾 > 📌 **运行示例之前**，请查看对应的 `README.md` 获取安装与运行说明。 ### 安装依赖 - [AgentScope 文档](https://doc.agentscope.io/) - [AgentScope Runtime 文档](https://runtime.agentscope.io/) --- ## 🌳 仓库结构 ```bash ├── alias/ # 解决现实问题的智能体程序 ├── browser_use/ │ ├── agent_browser/ # 纯 Python 浏览器 Agent │ └── browser_use_fullstack_runtime/ # 全栈运行时版本（前端+后端） │ ├── deep_research/ │ ├── agent_deep_research/ # 纯 Python 多 Agent 研究流程 │ └── qwen_langgraph_search_fullstack_runtime/ # 全栈运行时研究应用 │ ├── games/ │ └── game_werewolves/ # 角色扮演推理游戏 │ ├── conversational_agents/ │ ├── chatbot/ # 聊天机器人应用 │ ├── chatbot_fullstack_runtime/ # 带界面的运行时聊天机器人 │ ├── multiagent_conversation/ # 多 Agent 对话场景 │ └── multiagent_debate/ # Agent 辩论场景 │ ├── evaluation/ │ └── ace_bench/ # 基准测试与评估工具 │ ├── data_juicer_agent/ # 数据处理多智能体系统 ├── sample_template/ # 新样例贡献模板 └── README.md ``` --- ## 📌 示例列表 | 分类 | 示例文件夹 | 使用 AgentScope | 使用 AgentScope Runtime | 描述 | |-----------|-------------------------------------------------------|---------------|-----------------------|-------------------------| | **数据处理** | data_juicer_agent/ | ✅ | ❌ | 基于 Data-Juicer 的多智能体数据处理 | | **浏览器相关** | browser_use/agent_browser | ✅ | ❌ | 基于 AgentScope 的命令行浏览器自动化 | | | browser_use/browser_use_fullstack_runtime | ✅ | ✅ | 带 UI 和沙盒环境的全栈浏览器自动化 | | **深度研究** | deep_research/agent_deep_research | ✅ | ❌ | 多 Agent 研究流程 | | | deep_research/qwen_langgraph_search_fullstack_runtime | ❌ | ✅ | 全栈运行时深度研究应用 | | **游戏** | games/game_werewolves | ✅ | ❌ | 多 Agent 角色扮演推理游戏 | | **对话应用** | conversational_agents/chatbot_fullstack_runtime | ✅ | ✅ | 带前端/后端的聊天机器人 | | | conversational_agents/chatbot | ✅ | ❌ | 聊天机器人 | | | conversational_agents/multiagent_conversation | ✅ | ❌ | 多 Agent 对话场景 | | | conversational_agents/multiagent_debate | ✅ | ❌ | Agent 辩论 | | **评估** | evaluation/ace_bench | ✅ | ❌ | ACE Bench 基准测试 | | **通用智能体** | alias/ | ✅ | ✅ | 在沙盒中运行的可以解决真实问题的智能体程序 | --- ## 🌟 特色示例 ### DataJuicer 智能体 一个强大的数据处理多智能体系统，利用 Data-Juicer 的 200+ 算子进行智能数据处理： - **智能查询**：从 200+ 数据处理算子中找到合适的算子 - **自动化流程**：从自然语言描述生成 Data-Juicer YAML 配置 - **自定义开发**：通过 AI 辅助创建领域特定的算子 - **多种检索模式**：基于 LLM 和向量的算子匹配 - **MCP 集成**：原生模型上下文协议支持 📖 **文档**：[English](data_juicer_agent/README.md) | [中文](data_juicer_agent/README_ZH.md) ### Alias 智能体 *Alias-Agent*（简称 *Alias*）旨在作为一个智能助手来处理多样且复杂的真实世界任务，提供三种操作模式以实现灵活的任务执行： - **Simple React**：采用经典的推理-行动循环来迭代解决问题并执行工具调用。 - **Planner-Worker**：使用智能规划将复杂任务分解为可管理的子任务，并由专门的执行智能体独立处理每个子任务。 - **Built-in Agents**：利用针对特定领域定制的专用智能体，包括用于全面分析的Deep Research Agent和用于基于 Web 交互的Browser-use Agent。 除了作为一个即用型智能体，我们也希望 Alias 能够成为一个基础模板，可以迁移到不同的场景。 📖 **文档**：[English](alias/README.md) | [中文](alias/README_ZH.md) --- ## ℹ️ 获取帮助 如果你： - 需要安装帮助 - 遇到问题 - 想了解某个示例的工作方式 请： 1. 阅读该示例的 `README.md` 2. 提交 [GitHub Issue](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-samples/issues) 3. 加入社区讨论： | [Discord](https://discord.gg/eYMpfnkG8h) | 钉钉 | |------------------------------------------|------| | | | --- ## 🤝 参与贡献 欢迎提交： - Bug 报告 - 新功能请求 - 文档改进 - 代码贡献 详情见 [Contributing](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-samples/blob/main/CONTRIBUTING_zh.md) 文档。 --- ## 📄 许可证 本项目基于 **Apache 2.0 License** 授权，详见 [LICENSE](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-samples/blob/main/LICENSE) 文件。 --- ## 🔗 相关资源 - [AgentScope 文档](https://doc.agentscope.io/) - [AgentScope Runtime 文档](https://runtime.agentscope.io/) - [AgentScope GitHub 仓库](https://github.com/agentscope-ai/agentscope) - [AgentScope Runtime GitHub 仓库](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-runtime) ## 贡献者 ✨ 感谢这些优秀的贡献者们 ([表情符号说明](https://allcontributors.org/docs/en/emoji-key)):
Weirui Kuang
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🚧 💻 👀 📖		 Osier-Yi
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🚧 💻 👀 📖		 DavdGao
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🚧		 qbc
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🚧		 Lamont Huffman
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💻 ⚠️		 Daoyuan Chen
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💻 💡		 MeiXin Chen
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Yilun Huang
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💻 💡		 ShenQianli
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💻 💡		 ZiTao-Li
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