AgentScope 示例






[[README]](README.md)
🎯 快启动你的智能体之旅!
这是一个集合了 各种可直接运行的 Python 智能体示例 的仓库,涵盖从命令行小工具到 全栈可部署应用。
🌟 什么是 AgentScope?
AgentScope 是一个 多智能体(Multi-Agent)框架,让你能快速构建 基于 LLM 的智能应用:
详情请参考:AgentScope 文档
- 🧠 定义智能体、集成工具
- 📡 管理上下文与对话
- 🤝 编排多个智能体协作完成任务
AgentScope-Runtime 则是智能体运行时框架,让你能将智能体部署成API服务:
详情请参考:AgentScope Runtime 文档
1. 🔄
多智能体的可伸缩部署管理
- 🛡️ 安全工具沙箱执行
结合两者,你可以从原型
一键走向生产部署。
⚡ 快速开始
📌 运行示例之前,请查看对应的 README.md 获取安装与运行说明。
- 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
- 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
🌳 仓库结构
├── 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_agent_pro/ # 高级纯 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 | datajuiceragent/ | ✅ | ❌ | 基于 Data-Juicer 的多智能体数据处理 |
| 浏览器相关 | browseruse/agentbrowser | ✅ | ❌ | 基于 AgentScope 的命令行浏览器自动化 |
| browseruse/browseruseagentpro | ✅ | ❌ | 基于 AgentScope 的高级命令行浏览器智能体 |
| browseruse/browserusefullstackruntime | ✅ | ✅ | 带 UI 和沙盒环境的全栈浏览器自动化 |
| 深度研究 | deepresearch/agentdeep_research | ✅ | ❌ | 多 Agent 研究流程 |
| deepresearch/qwenlanggraphsearchfullstack_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 | conversationalagents/chatbotfullstack_runtime | ✅ | ✅ | 带前端/后端的聊天机器人 |
| conversational_agents/chatbot | ✅ | ❌ | 聊天机器人 |
| conversationalagents/multiagentconversation | ✅ | ❌ | 多 Agent 对话场景 |
| conversationalagents/multiagentdebate | ✅ | ❌ | 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 |
| 金融交易 | evotraders/ | ✅ | ❌ | 自我进化的多智能体交易系统 |
🌈 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 |
中文
🕵🏻 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 | 中文
📈 EvoTraders
EvoTraders 是一个开源的金融交易智能体框架,通过多智能体协作和记忆系统,构建能够在真实市场中持续学习与进化的交易系统。主要特性包括:
- 多智能体协作交易:包含基本面、技术面、情绪、估值等专业分析师角色以及基金经理和风控专家的团队协作。
- 记忆增强与进化:基于 ReMe 记忆框架,智能体在交易后反思总结,形成独特的投资方法论。
- 实盘与回测支持:支持实时行情接入的实盘模式以及基于历史数据的回测模式。
- 可视化交易大厅:提供可视化界面实时观察智能体的分析过程、沟通记录和决策演化。
📖
文档:
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- 阅读该示例的
README.md - 提交 GitHub Issue
- 加入社区讨论:
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详情见
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📄 许可证
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