AgentScope 是阿里通义实验室开源的智能体开发框架，在 AgentScope1.0 版本发布两个月后的今天，该项目迎来重要更新。

新增开源智能体

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。

AgentScope 1.0 是一款以开发者为核心，专注于多智能体开发的开源框架。它的核心目标是解决智能体在构建、运行和管理中的难题，提供一套覆盖 “开发、部署、监控” 全生命周期的生产级解决方案，让智能体应用的开发更简单、运行更安全、监控更透明。

通义实验室构建了三层技术架构：AgentScope 核心框架负责智能体的构建与应用编排；AgentScope Runtime 提供安全、可靠的智能体运行和部署环境；AgentScope Studio 提供可视化的开发与监控工具。