构建真正可用、可靠的智能体，远不止是“让模型动起来”那么简单。如何让智能体灵活调用工具、与环境深度交互？如何确保智能体的开发全程可观测、执行可干预、状态可追溯？更重要的是，如何为开发者提供一套稳定、安全、开箱即用的服务，让智能体从“能跑”走向“可控、可落地”？
为了应对这些挑战，我们推出了新一代智能体开发框架 —— AgentScope 1.0！
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。
为实现这一目标，通义实验室构建三层技术架构：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。
在AgentScope 1.0 体系中，这三层技术架构作为三个独立的开源项目，根据开发者需求可以被单独使用。其中 AgentScope Runtime 和 AgentScope Studio，也可以兼容其他主流多智能体编排框架，如 LangGraph 和 AutoGen。
AgentScope 核心框架可以看作是一种面向智能体开发的“编程语言”，致力于高效构建基于大语言模型（LLM）的智能体应用。它采用模块化设计，由消息、模型、记忆和工具四大组件构成，实现高度解耦与灵活扩展。更多的技术细节和源码实现可以参见 GitHub 主页。
AgentScope 1.0 在智能体开发上的关键升级，在于其深度融合的三大能力：实时的介入控制、智能的上下文管理、以及高效的工具调用。
传统智能体一旦启动便无法安全干预，AgentScope 基于异步架构，实现了灵活且鲁棒的实时介入控制。
- 安全中断，支持状态持续： 当智能体被中断时，系统会自动维护其上下文与工具调用状态，确保在恢复执行时，任务流能够无缝续接。
- 实时打断，支持用户实时干预：当工具执行时间过长或偏离用户预期时，用户或系统可以随时通过中断机制停止执行，有效避免资源浪费和错误结果的产生。
- 灵活定制，支持自定义中断处理逻辑：通过中断处理机制，开发者可以自定义智能体的中断响应逻辑。
实时的介入控制可支持多种生产级场景：
- 紧急任务插入：暂停当前任务，执行高优先级的指令（如用户说"先查库存再继续下单"）
- 动态流程调整：根据中断的用户反馈，动态调整智能体执行过程（如用户说"不需要图表"后跳过图表生成环节）
AgentScope 通过短期记忆与跨会话长期记忆的协同，重构了上下文管理，终结“失忆”、“混乱”与“归零重启”三大痛点。
- 短期记忆优化：通过“动态压缩”和“混合压缩”技术，在对话内部实时提炼语义主干，保留关键信息。开发者可配置原文与摘要的比例，在有限的上下文窗口中最大化信息密度，有效减缓“失忆”与“记忆混乱”。
- 跨会话长期记忆：支持“动态”、“静态”、和“混合”三种长期记忆管理模式。动态模式中，智能体可自主识别和调用关键记忆信息，像人类一样“记笔记”并按需“翻笔记”；静态模式中，开发者可以自主决定长期记忆的存取逻辑。无论是智能体自主决策，还是开发者预设规则，都能实现关键信息的持久化存储与精准调用，有效解决“归零重启”的问题。
随着可调用工具数量的激增，智能体面临着工具管理复杂、执行效率低、上下文紧张的问题。AgentScope 通过“注册、管理、执行”三个环节，构建了一套高效、可靠的工具管理体系。
- 注册：提供标准化的注册接口，支持自动提取工具的 JSON Schema，提供参数预设和工具函数后处理接口，降低集成门槛。
- 管理：支持工具的结构化组织与动态控制，包含以下机制：
- 工具组 (Tool Group)： 按照功能性对工具进行分类（如浏览器、地图服务），允许智能体根据当前任务按需进行激活，有效缓解上下文窗口压力。
- 元工具 (Meta-Tool)：支持智能体在运行时动态启用或停用工具组，并自动将使用注意事项注入Prompt，实现智能化的工具管理。
- 执行：采用统一接口处理所有工具调用，无论同步、异步或流式输出，在 AgentScope 中将被统一为异步流式返回，降低工具函数返回的处理代价。同时，智能体内支持工具的并行调用，大幅提升运行效率。
在智能体的应用开发中，光有“编程语言”还不够，还需要强大的基础设施来支撑其运行。我们可以把 AgentScope Runtime 理解为智能体的“操作系统”， 它为支撑智能体应用提供了两大核心基础设施： 安全工具沙箱和部署运行引擎。欢迎访问 AgentScope Runtime的GitHub 仓库。
为了让智能体能够安全地执行代码、操作文件、浏览网页等，AgentScope Runtime 构建了基于容器技术的安全工具沙箱。这是一个被严格隔离的运行环境，智能体可以在其中自由探索操作，但所有操作都被限制在沙箱内，确保不会对外部环境造成任何影响。
AgentScope Runtime 基于容器技术构建了系统级的安全隔离工具执行环境，原生支持代码执行、文件操作、浏览网页、智能体训练评估等多种场景。通过模型上下文协议(MCP)，可随时为沙箱“装修升级”，动态添加新工具和能力。
- 多类型专用沙箱，适配多样功能场景。
# 代码执行沙箱：运行Python代码 BaseSandbox().run_ipython_cell(code="print('Hello World')") # 文件操作沙箱：写文件 FilesystemSandbox().write_file(path="data.txt", content="...") # 浏览网页沙箱：访问网页 BrowserSandbox().browser_navigate("https://www.example.com/") # 智能体训练评估沙箱：获得Benchmark信息 TrainingSandbox().get_env_profile(env_type="appworld", split="train")
- 直观的函数式调用接口设计，让工具使用像调用普通函数一样简单，运行时支持多种执行模式：
from agentscope_runtime.sandbox.tools.base import run_ipython_cell # 1. 函数式直接调用沙箱内工具，简单易用（自动创建一次性沙箱） run_ipython_cell(code="...") # 2. 运行时指定沙箱 run_ipython_cell(sandbox=sandbox, code="...") # 3. 声明式绑定沙箱 bound_tool = run_ipython_cell.bind(sandbox=sandbox) bound_tool(code="...")
- 原生集成MCP协议，支持沙箱功能动态扩展。
AgentScope Runtime 原生集成MCP SDK，允许在保障安全性的前提下动态扩展沙箱功能。
此外，AgentScope Runtime还支持沙箱服务 K8S 或 Docker 部署，并提供 Redis 一致性校验、OSS 文件持久化存储等生产级特性，实现沙箱服务的横向扩展和高可用性。
部署运行引擎是一套用于部署、管理和运行智能体应用程序的基础设施，内置上下文管理（长短期记忆、外部知识库）和环境沙箱控制服务。部署运行引擎提供了一套完整的部署解决方案，让开发者能将智能体应用迅速“迁移到云端”，对外提供服务。
- 多协议支持：基于 FastAPI 构建，原生支持 RESTful API、流式响应、标准Agent协议，并支持 A2A（Agent-to-Agent）智能体间通信协作。
- 灵活部署：支持单机多端口并发部署，允许在同一主机上运行多个独立的智能体服务实例。
- 框架无关：除AgentScope之外、还可无缝对接LangGraph、AutoGen等主流智能体框架。
- 生产级特性：内置健康检查、服务监控和可观测性功能，确保应用稳定可靠。
AgentScope Studio 集成了实时监控与智能体评测两大核心功能， 并为开发者提供了一站式的可视化平台，为智能体装上了一套完整的“性能检测仪表盘”。欢迎访问 GitHub 项目主页，获取AgentScope Studio 更多技术文档与开源代码。
在智能体运行过程中，开发者需要像驾驶员一样，随时掌握其状态。AgentScope Studio 提供了实时的开发监控能力：
- 状态管理：全方位追踪和保存智能体的内部状态，支持自动识别、注册、导入与导出，确保状态可追溯。
- 可视化追踪：在可视化界面中，实时查看智能体的执行流程、Token消耗、模型调用等具体信息。
- 内置智能体：AgentScope Studio 内置了名为“Friday”的智能体，既可作为开发助手（Copilot）指导用户快速上手，也支持用户在其基础上进行二次开发，快速构建智能体应用。
在智能体的开发和应用过程中，评测至关重要。它不仅能够客观衡量智能体的实际能力，还为其优化提供了明确的方向。AgentScope Studio 提供了功能强大的评测系统，来解决评估测试效率低下、评估缺乏规范、结果难以追踪等问题。
AgentScope Studio为了解决这些难题，设计实现了以下五个功能：
- 任务模块化 (Tasks)：将复杂评估拆解为独立的评估单元，确保评估的精确性和可复用性。
- 基准测试体系 (Benchmarks)：提供标准化的任务集合，支持从简单到复杂任务的全覆盖评估。
- 多维度指标体系 (Metrics)：支持多种评估指标，允许开发者定制专属评估标准。
- 智能评估引擎 (Evaluators)：支持多worker并发执行，并内置RayEvaluator实现分布式评估，大幅提升评测效率。
- 持久化存储 (Storage)：完整记录评估结果和中间数据，构建可追溯的评测历史。
通过这套全面的监控与评测系统，AgentScope Studio 为智能体装上了专业的“性能检测仪表盘”，让开发者能够快速、准确地评估和优化智能体性能，为应用的产业化落地提供可靠的质量保障。
为了帮助开发者快速上手智能体开发，降低从想法到实现的门槛，AgentScope 推出了一系列开箱即用的智能体示例。这些示例还可以根据开发者的需求进行更多的定制，让开发者从底层工程细节中解放出来，更专注于应用逻辑与场景的创新。
它能多角度解析用户问题，通过持续检索、整合多源信息；并借助 AgentScope 的长期记忆能力记录中间成果、突破上下文限制，最终输出结构清晰、内容详实的综合报告，助你全面掌握关键信息。
基于 LLM 与 Playwright MCP Server，这位专家能像真人一样操作浏览器。无论是购物比价、航班查询、股价追踪，还是网页内容总结，它都能高效完成。它具备任务拆解、视觉与文本联合理解等能力，是处理复杂网页任务的得力干将。
Meta Planner 能动态调度多个“员工智能体”协同作战。它采用 ReAct 模式，将复杂的多步骤任务拆解、分配，并实时追踪进度，实现自适应调整。相比固定流程，它更具更高的灵活性和可扩展性。
这是一个基于 AgentScope Runtime 可部署的智能体示例，融合了 Qwen 模型、LangGraph 框架与高效搜索能力。该智能体已完成完整封装，支持一键运行与快速部署。通过该示例、我们可以看到，AgentScope Runtime 不仅原生支持自有框架，还可无缝集成 LangGraph、AutoGen 等主流智能体开发框架，充分实现了“一次构建，随处运行”的核心理念。
如上展示，AgentScope 1.0 通过三层技术架构：AgentScope 核心框架提供智能体构建的编程语言，AgentScope Runtime 提供安全可靠的部署与运行环境，AgentScope Studio 提供可视化的开发与监控工具，为智能体应用的开发提供了全生命周期的能力支持。
无论你是正在探索智能体技术的初学者、还是需要将智能体部署到生产环境的资深开发者，AgentScope 都能为你提供 完整的开发体验、可靠的基础设施、极致的可控性，立即开始探索吧～
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