AgentScope.NET：基于 .NET 的多智能体框架

QianXun (QianXun) • 2026年02月18日 04:40
                        # AgentScope.NET：基于 .NET 的多智能体框架

## 前言

在 AI Agent 大爆发的 2025 年，各种 Agent 框架如雨后春笋般涌现。然而，大多数框架都基于 Python 或 Java，.NET 开发者常常只能望洋兴叹。

**AgentScope.NET** 的出现改变了这一局面——它是阿里巴巴开源项目 [AgentScope](https://github.com/modelscope/agentscope) 的 .NET 移植版本，让 .NET 开发者也能轻松构建 LLM 驱动的多智能体应用。

---

## 1. 什么是 AgentScope？

**AgentScope** 是阿里巴巴团队开发的一个**生产就绪、易于使用的多智能体（Multi-Agent）框架**，旨在帮助开发者构建基于大语言模型（LLM）的智能体应用。

### 核心特点

| 特性 | 说明 |
|------|------|
| **简单易用** | 5分钟快速上手，内置 ReAct Agent、工具、记忆、规划等功能 |
| **可扩展性强** | 支持 MCP 和 A2A 协议，消息中心支持灵活的多智能体编排 |
| **生产就绪** | 支持本地部署、云端无服务器部署或 K8s 集群部署 |
| **容错机制** | 内置多层容错，处理 LLM 的不确定性 |

### AgentScope.NET 定位

AgentScope.NET 是 AgentScope-Java 的 **1:1 移植版本**，保持与 Java 版本的完全兼容性：

- ✅ 兼容的 JSON 消息格式
- ✅ 共享 SQLite 数据库模式
- ✅ 通用的 .env 配置
- ✅ REST API 兼容性

---

## 2. 项目现状

### 完成度

```
功能点: 23/54 (42.6%)
测试: 79+ (100% 通过)
代码: 5,750+ 行
```

### 已实现功能 ✅

| 模块 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| **Agent 系统** | ✅ | EnhancedReActAgent with ReAct loop |
| **Hook 系统** | ✅ | Pre/Post Reasoning/Acting hooks |
| **Session 管理** | ✅ | 线程安全的会话管理 |
| **消息系统** | ✅ | Builder 模式的消息传递 |
| **持久化内存** | ✅ | SQLite + Entity Framework Core |
| **工具系统** | ✅ | 可扩展的工具接口 |
| **配置管理** | ✅ | .env 文件支持 |
| **TUI 界面** | ✅ | Terminal.Gui 终端界面 |
| **Uno Platform GUI** | ✅ | 跨平台图形界面（基础） |

### 开发中 ⏳

| 模块 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| **Formatter 系统** | ⏳ | OpenAI/Anthropic/DashScope 格式化器 |
| **真实 LLM 集成** | ⏳ | OpenAI/Azure OpenAI 模型 |

### 计划中 📋

| 模块 | 说明 |
|------|------|
| **Pipeline 编排** | 顺序/并行/条件执行 |
| **Plan 管理** | PlanNotebook 任务规划 |
| **RAG 系统** | 知识检索增强生成 |
| **Tracing** | OpenTelemetry 可观测性 |
| **MCP/A2A 协议** | 多 Agent 通信 |

---

## 3. 核心概念

### 3.1 ReAct 模式

ReAct（**Reasoning + Acting**）是 AgentScope 的核心模式，支持推理与行动交替进行：

```
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   推理      │ ──▶ │   行动      │ ──▶ │   观察      │
│  分析情况   │     │  调用工具   │     │  获取结果   │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
         ▲                                          │
         └──────────────────────────────────────────┘
                    (循环迭代直到任务完成)
```

### 3.2 Agent 类型

| Agent 类型 | 功能 |
|------------|------|
| `ReActAgent` | 支持推理和工具使用的 Agent |
| `DialogAgent` | 通用对话 Agent |
| `UserAgent` | 用户代理，用于人机交互 |
| `StreamableAgent` | 流式响应 Agent |
| `CallableAgent` | 可调用 Agent |

### 3.3 多智能体通信

**MsgHub（消息中心）** 是多智能体通信的核心：

```csharp
// Agent1 的消息自动广播给其他 Agent
var hub = new MsgHub(participants: new[] { agent1, agent2, agent3 });
await hub.Broadcast(msg);
```

### 3.4 Pipeline 编排

支持多种编排模式：

| 管道类型 | 用途 |
|----------|------|
| `SequentialPipeline` | 顺序执行 |
| `FanoutPipeline` | 并行执行 |
| `if-else` | 条件分支 |
| `switch` | 多路分支 |
| `while-loop` | 循环执行 |

---

## 4. 项目结构

```
agentscope.net/
├── src/
│   ├── AgentScope.Core/           # 核心库
│   │   ├── Agent/                 # Agent 基类和接口
│   │   ├── Hook/                  # Hook 扩展系统
│   │   ├── Session/               # Session 和 State 管理
│   │   ├── Message/               # 消息系统
│   │   ├── Memory/                # 记忆管理（SQLite）
│   │   ├── Model/                 # LLM 模型接口
│   │   ├── Tool/                  # 工具系统
│   │   ├── Formatter/             # LLM 格式化器
│   │   └── Configuration/         # 配置管理
│   ├── AgentScope.TUI/            # 终端界面应用
│   └── AgentScope.Uno/            # Uno Platform GUI
├── examples/                      # 示例代码
├── tests/                         # 测试（79+ tests）
└── .env.example                   # 环境变量配置示例
```

---

## 5. 快速开始

### 前置要求

- .NET 9.0 或更高版本
- SQLite

### 安装

```bash
git clone https://github.com/linkerlin/agentscope.net.git
cd agentscope.net
dotnet build
```

### 配置环境变量

```bash
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件
# OPENAI_API_KEY=your_key_here
# AZURE_OPENAI_API_KEY=your_key_here
```

### 基础用法

```csharp
using AgentScope.Core;
using AgentScope.Core.Message;
using AgentScope.Core.Model;
using AgentScope.Core.Memory;

// 创建模型
var model = MockModel.Builder()
    .ModelName("mock-model")
    .Build();

// 创建内存
var memory = new SqliteMemory("agentscope.db");

// 创建 Agent
var agent = ReActAgent.Builder()
    .Name("Assistant")
    .SysPrompt("You are a helpful AI assistant.")
    .Model(model)
    .Memory(memory)
    .Build();

// 发送消息
var userMsg = Msg.Builder()
    .Role("user")
    .TextContent("Hello!")
    .Build();

var response = await agent.CallAsync(userMsg);
Console.WriteLine(response.GetTextContent());
```

### 运行测试

```bash
# 运行所有测试 (79+ tests, 100% passing)
dotnet test

# 详细输出
dotnet test --logger "console;verbosity=detailed"
```

---

## 6. 核心组件详解

### 6.1 Hook 系统

Hook 系统允许在 Agent 执行的关键节点插入自定义逻辑：

```csharp
public class LoggingHook : HookBase
{
    public override Task PreReasoningAsync(PreReasoningEvent evt)
    {
        Console.WriteLine($"[PreReasoning] {evt.Message}");
        return Task.CompletedTask;
    }

    public override Task PostActingAsync(PostActingEvent evt)
    {
        Console.WriteLine($"[PostActing] Result: {evt.Result}");
        return Task.CompletedTask;
    }
}

// 注册 Hook
agent.AddHook(new LoggingHook());
```

### 6.2 持久化内存

基于 SQLite 的持久化存储：

```csharp
var memory = new SqliteMemory("agentscope.db");

// 存储消息
await memory.SaveAsync(message);

// 检索历史
var history = await memory.GetAsync(sessionId, limit: 100);
```

### 6.3 工具系统

定义和使用自定义工具：

```csharp
public class WeatherTool : ToolBase
{
    public override string Name => "get_weather";
    public override string Description => "获取指定城市的天气";

    public override async Task<ToolResult> ExecuteAsync(JsonElement args)
    {
        var city = args.GetProperty("city").GetString();
        // 调用天气 API
        return ToolResult.Success($"{city} 晴天，25°C");
    }
}

// 注册工具
agent.RegisterTool(new WeatherTool());
```

---

## 7. 与其他框架对比

| 特性 | AgentScope.NET | LangChain | AutoGen | Semantic Kernel |
|------|---------------|-----------|---------|-----------------|
| **平台** | .NET | Python | Python | .NET |
| **多智能体** | ✅ 原生支持 | ⚠️ 需扩展 | ✅ 核心特性 | ⚠️ 有限支持 |
| **消息交换** | ✅ MsgHub | ❌ | ✅ | ❌ |
| **容错机制** | ✅ 多层 | ⚠️ 基础 | ⚠️ 基础 | ⚠️ 基础 |
| **分布式** | ✅ Actor 模型 | ❌ | ✅ | ❌ |
| **可视化** | ✅ Uno Platform | ⚠️ | ❌ | ❌ |
| **学习曲线** | 低 | 中 | 中 | 中 |

### AgentScope.NET 的独特优势

1. **.NET 原生**：无需学习 Python，直接使用 C# / F#
2. **1:1 移植**：与 Java 版本完全兼容，共享生态
3. **企业友好**：SQLite + EF Core，易于集成现有系统
4. **跨平台 GUI**：Uno Platform 支持 Windows/macOS/Linux/Web

---

## 8. 开发路线图

### 阶段 1：核心基础设施（进行中）

- [x] Agent 基础架构
- [x] Hook 系统
- [x] Session 管理
- [x] SQLite 持久化
- [ ] OpenAI Formatter
- [ ] 真实 LLM 集成

### 阶段 2：高级功能

- [ ] Pipeline 编排系统
- [ ] Plan 管理（PlanNotebook）
- [ ] RAG 支持
- [ ] Agent 变体（Streamable, Callable 等）

### 阶段 3：生态扩展

- [ ] Anthropic/DashScope/Gemini Formatter
- [ ] MCP 协议支持
- [ ] A2A 协议支持
- [ ] OpenTelemetry 集成
- [ ] 专业工具（文件、代码、多模态）

---

## 9. 适用场景

### ✅ 推荐场景

- **企业内部 AI 助手**：结合现有 .NET 技术栈
- **多 Agent 协作系统**：客服、分析、决策等
- **自动化工作流**：RPA + AI 智能化
- **知识库问答**：RAG 系统
- **代码助手**：开发辅助工具

### ⚠️ 暂不推荐

- 需要完整 Python AI 生态的场景
- 需要最新 LLM 特性的前沿研究
- 大规模分布式部署（仍在开发中）

---

## 10. 如何参与

### 贡献方式

1. **报告问题**：在 GitHub Issues 提交 Bug 报告
2. **功能建议**：提出新功能需求
3. **代码贡献**：提交 Pull Request
4. **文档完善**：改进文档和示例

### 优先任务

根据项目状态，以下任务最需要帮助：

1. **OpenAI Formatter 实现**：完成真实 LLM 集成
2. **Pipeline 系统**：多 Agent 编排
3. **单元测试**：提高测试覆盖率
4. **示例代码**：更多使用场景示例

---

## 11. 总结

AgentScope.NET 是一个**填补 .NET 生态空白**的项目，它让 .NET 开发者能够：

1. **使用熟悉的语言**：C# / F# 构建 AI Agent
2. **快速上手**：5 分钟创建第一个 Agent
3. **生产就绪**：SQLite 持久化、线程安全、容错机制
4. **企业集成**：与现有 .NET 技术栈无缝对接

虽然目前完成度约 42%，但核心架构已经成熟，是 .NET 开发者探索 AI Agent 开发的**绝佳选择**。

---

## 资源链接

- **GitHub**: https://github.com/linkerlin/agentscope.net
- **原始项目**: https://github.com/modelscope/agentscope
- **官方文档**: https://doc.agentscope.io/

---

*本文基于 2025 年 2 月的项目状态撰写，项目仍在快速迭代中，请以 GitHub 最新代码为准。*
                    
讨论回复

0 条回复
还没有人回复，快来发表你的看法吧！
需要登录才能发表回复
登录注册