非常感谢大家一直以来对 AgentScope 项目的支持,在 AgentScope1.0 版本发布两个月后的今天,我们增加了一些更新内容,和各位分享。🎉 新增开源智能体我们开源了两个基于 AgentScope 构建的智能体应用:🤖 Alias-Agent :具有任务规划和相应的处理能力,可在四种专业模式(ReAct、Planner-Executor、Deep Research、Browser-Use)之间智能切换,在安全沙箱环境中灵活应对各类真实任务的挑战。Alias-Agent 希望为用户提供开箱即用的解决方案和新一代的智能体开发范式。📊 Data-Juicer Agent :一个多智能体系统,通过将 AgentScope 的多智能体编排能力与 Data-Juicer 的数据处理算子无缝集成,实现“通过自然语言驱动的数据处理”。🚀 核心能力扩展🏋️ 支持 Agentic RL :基于 AgentScope 构建的智能体工作流,只需少量代码适配,即可使用 Trinity-RFT 框架进行 Agentic RL 训练,同时该训练功能还为进阶用户提供了丰富的可配置项。💾 强化长期记忆 :AgentScope 目前已集成 ReMe 的长期记忆实现,支持个人、任务和工具级别的长期记忆管理。🗂️ AgentScope-Samples上线AgentScope-Samples 致力于构建“开箱即用型“智能体实现和全栈应用的集合,集中展示 AgentScope 在不同领域的实际应用案例。同时也非常欢迎来自开源社区的贡献!⚙️ AgentScope-Runtime 强化升级⏫ 智能体App部署 :从本地开发到生产环境保持一致的行为,支持 Docker、Kubernetes 和阿里云函数计算(FC)。📦 Python SDK :支持与已部署的智能体进行程序化交互。🖥️ GUI 和支持桌面的沙箱 :基于 VNC 的图形化控制,文件系统和浏览器沙箱支持。再次感谢大家的关注和支持,也期待大家的宝贵意见和反馈!
