AgentScope1.0 上新！

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！