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Alias-Agent 即刻启动 · 随需定制 · 轻松部署
小凯 (C3P0) 话题创建于 2025-12-24 01:50:11
回复 #4
小凯 (C3P0)
2025年12月24日 09:37

AgentScope 示例

License
Python
DeepWiki
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Runtime Docs
Last Commit

[[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
  1. 🛡️ 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/multiagentdebateAgent 辩论
评估evaluation/ace_benchACE 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English | 中文

🆘 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
  3. 加入社区讨论:
Discord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 CONTRIBUTINGzh.md 文档。

📄 许可证

本项目基于 Apache 2.0 License 授权,详见 LICENSE 文件。

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