AgentScope是阿里巴巴集团开源的多智能体开发平台，帮助开发者轻松构建和部署多智能体应用。AgentScope提供高易用性、高鲁棒性和分布式支持，内置多种模型API和本地模型部署选项，覆盖聊天、图像合成、文本嵌入等多种任务。AgentScope包含拖拽式编程界面、交互式编程助手、实时监控功能，及丰富的开发资源，支持快速二次开发。AgentScope具备容错机制、提示优化和分布式并行处理能力，提升应用性能和开发效率。
AgentScope的主要功能多智能体协调：支持多个智能体协同工作，处理复杂的任务和场景。消息交换机制：作为核心通信机制，智能体之间用消息传递进行交互。易用性设计：提供零代码拖放式工作站和自动提示调整机制，降低开发和部署的难度。容错控制：内置和可定制的容错机制，提高应用程序的稳定性和鲁棒性。多模态数据支持：支持文本、图像、音频和视频等多模态数据的对话、消息传输和数据存储。工具和外部知识使用：提供服务工具包，支持工具使用、功能预处理、提示工程、推理和响应解析。AgentScope的技术原理消息驱动的架构：基于消息驱动的架构，智能体之间的交互用消息传递实现，每个消息包含发送者、内容和可能的URL链接。Actor模型：基于Actor模型设计分布式框架，每个智能体（Actor）在接收到所有必要的消息后进行计算，实现自动并行优化。容错机制：用错误分类和定制的处理策略，自动处理不同类型的错误，包括可访问性错误、规则可解析错误、模型可解析错误和不可解析错误。多模态数据处理：基于URL和本地文件管理系统，AgentScope实现多模态数据的生成、存储和传输的解耦架构。服务工具包：提供服务工具包，支持工具函数的管理、预处理、提示工程、响应解析和函数执行。检索增强生成（RAG）：整合RAG技术，支持智能体利用外部知识库增强LLMs的能力，提升事实准确性和减少幻觉。AgentScope的项目地址GitHub仓库：https://github.com/modelscope/agentscopearXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2402.14034AgentScope的应用场景智能助手：开发个人或企业智能助手，帮助用户完成日常任务，如日程管理、信息查询、数据分析等。客户服务：在客户服务领域，构建聊天机器人，处理客户咨询、投诉和订单管理等任务。软件工程：在软件开发中，辅助代码生成、缺陷检测、文档编写等任务。社会模拟：构建模拟社会互动的多智能体系统，用在社会学研究、行为预测和政策模拟。教育和培训：开发教育应用，如虚拟教师、个性化学习助手，及模拟复杂场景的培训程序。 
