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AgentScope 示例 Agent
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:
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:
- 高效的 Agent 部署 —— 支持跨环境的可扩展部署和管理。
- 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
🌳 仓库结构
├── 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
│
├── functionality/
│ ├── long_term_memory_mem0/ # 长期记忆集成
│ ├── mcp/ # Memory/Context 协议演示
│ ├── plan/ # ReAct Agent 任务计划
│ ├── rag/ # AgentScope 中的 RAG
│ ├── session_with_sqlite/ # 基于 SQLite 的持久对话
│ ├── stream_printing_messages/ # 信息流式输出与打印
│ ├── structured_output/ # 结构化输出解析与验证
│ ├── multiagent_concurrent/ # 多 Agent 并发任务执行
│ └── meta_planner_agent/ # 带工具编排的计划 Agent
│
└── README.md
📌 示例列表
| 分类 | 示例文件夹 | 使用 AgentScope | 使用 AgentScope Runtime | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 功能演示 | functionality/long_term_memory_mem0 | ✅ | ❌ | 长期记忆(mem0 支持) |
| functionality/mcp | ✅ | ❌ | Memory/Context 协议 Demo | |
| functionality/session_with_sqlite | ✅ | ❌ | 基于 SQLite 的持久上下文 | |
| functionality/structured_output | ✅ | ❌ | 结构化数据提取与验证 | |
| functionality/multiagent_concurrent | ✅ | ❌ | 多 Agent 并发任务执行 | |
| functionality/meta_planner_agent | ✅ | ❌ | 带工具编排的计划 Agent | |
| functionality/plan | ✅ | ❌ | 使用 ReAct Agent 规划任务 | |
| functionality/rag | ✅ | ❌ | 检索增强生成 (RAG) 集成 | |
| functionality/stream_printing_messages | ✅ | ❌ | 实时信息流输出与打印 |
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- 阅读该示例的
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📄 许可证
本项目基于 Apache 2.0 License 授权,详见 LICENSE 文件。
🔗 相关资源
贡献者 ✨
感谢这些优秀的贡献者们 (表情符号说明):
Weirui Kuang 🚧 💻 👀 📖 |
Osier-Yi 🚧 💻 👀 📖 |
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