AgentScope 示例

[README]

🎯 快启动你的智能体之旅！ 这是一个集合了 各种可直接运行的 Python 智能体示例 的仓库，涵盖从命令行小工具到 全栈可部署应用。

🌟 什么是 AgentScope？

AgentScope 是一个 多智能体（Multi-Agent）框架，让你能快速构建 基于 LLM 的智能应用：

详情请参考：AgentScope 文档

🧠 定义智能体、集成工具
📡 管理上下文与对话
🤝 编排多个智能体协作完成任务

AgentScope-Runtime 则是智能体运行时框架，让你能将智能体部署成API服务：

详情请参考：AgentScope Runtime 文档

🔄 多智能体的可伸缩部署管理
🛡️ 安全工具沙箱执行

结合两者，你可以从原型 一键走向生产部署。

⚡ 快速开始

📌 运行示例之前，请查看对应的 README.md 获取安装与运行说明。

所有示例均基于 Python

示例按功能、使用场景组织

有些示例仅使用 AgentScope

有些示例同时使用 AgentScope 和 AgentScope Runtime 来实现带前端+后端的可部署全栈应用。

全栈运行时版本的文件夹名称以：_fullstack_runtime 结尾

🌳 仓库结构

├── alias/                                  # 解决现实问题的智能体程序
├── browser_use/
│   ├── agent_browser/                      # 纯 Python 浏览器 Agent
│   ├── browser_use_agent_pro/              # 高级纯 Python 浏览器 Agent
│   └── browser_use_fullstack_runtime/      # 全栈运行时版本(前端+后端)
│
├── deep_research/
│   ├── agent_deep_research/                # 纯 Python 多 Agent 研究流程
│   └── qwen_langgraph_search_fullstack_runtime/    # 全栈运行时研究应用
│
├── games/
│   └── game_werewolves/                    # 角色扮演推理游戏
│
├── conversational_agents/
│   ├── chatbot/                            # 聊天机器人应用
│   ├── chatbot_fullstack_runtime/          # 带界面的运行时聊天机器人
│   ├── multiagent_conversation/            # 多 Agent 对话场景
│   └── multiagent_debate/                  # Agent 辩论场景
│
├── evaluation/
│   └── ace_bench/                          # 基准测试与评估工具
│
├── data_juicer_agent/                      # 数据处理多智能体系统
├── tuner/                                  # 用 AgentScope Tuner 调优 AgentScope 应用
│   ├── math_agent/                         # 快速入门调优示例
│   ├── frozen_lake/                        # 教一个智能体玩需要多步操作的游戏
│   ├── learn_to_ask/                       # 使用 LLM 作为评委辅助智能体训练
│   ├── email_search/                       # 提升智能体的工具使用能力
│   ├── werewolves/                         # 强化多智能体应用能力
│   └── data_augment/                       # 增强用于调优的数据
├── sample_template/                        # 新样例贡献模板
└── README.md

📌 示例列表

分类	示例文件夹	使用 AgentScope	使用 AgentScope Runtime	描述
数据处理	data_juicer_agent/	✅	❌	基于 Data-Juicer 的多智能体数据处理
浏览器相关	browser_use/agent_browser	✅	❌	基于 AgentScope 的命令行浏览器自动化
	browser_use/browser_use_agent_pro	✅	❌	基于 AgentScope 的高级命令行浏览器智能体
	browser_use/browser_use_fullstack_runtime	✅	✅	带 UI 和沙盒环境的全栈浏览器自动化
深度研究	deep_research/agent_deep_research	✅	❌	多 Agent 研究流程
	deep_research/qwen_langgraph_search_fullstack_runtime	❌	✅	全栈运行时深度研究应用
游戏	games/game_werewolves	✅	❌	多 Agent 角色扮演推理游戏
对话应用	conversational_agents/chatbot_fullstack_runtime	✅	✅	带前端/后端的聊天机器人
	conversational_agents/chatbot	✅	❌	聊天机器人
	conversational_agents/multiagent_conversation	✅	❌	多 Agent 对话场景
	conversational_agents/multiagent_debate	✅	❌	Agent 辩论
评估	evaluation/ace_bench	✅	❌	ACE Bench 基准测试
通用智能体	alias/	✅	✅	在沙盒中运行的可以解决真实问题的智能体程序
金融交易	evotraders/	✅	❌	自我进化的多智能体交易系统

🌈 特色示例

📊 DataJuicer 智能体

一个强大的数据处理多智能体系统，利用 Data-Juicer 的 200+ 算子进行智能数据处理：

智能查询：从 200+ 数据处理算子中找到合适的算子
自动化流程：从自然语言描述生成 Data-Juicer YAML 配置
自定义开发：通过 AI 辅助创建领域特定的算子
多种检索模式：基于 LLM 和向量的算子匹配
MCP 集成：原生模型上下文协议支持

📖 文档：English | 中文

🕵🏻 Alias 智能体

Alias-Agent（简称 Alias）旨在作为一个智能助手来处理多样且复杂的真实世界任务，提供三种操作模式以实现灵活的任务执行：

Simple React：采用经典的推理-行动循环来迭代解决问题并执行工具调用。
Planner-Worker：使用智能规划将复杂任务分解为可管理的子任务，并由专门的执行智能体独立处理每个子任务。
Built-in Agents：利用针对特定领域定制的专用智能体，包括用于全面分析的Deep Research Agent和用于基于 Web 交互的Browser-use Agent。

除了作为一个即用型智能体，我们也希望 Alias 能够成为一个基础模板，可以迁移到不同的场景。

📖 文档：English | 中文

📈 EvoTraders

EvoTraders 是一个开源的金融交易智能体框架，通过多智能体协作和记忆系统，构建能够在真实市场中持续学习与进化的交易系统。主要特性包括：

多智能体协作交易：包含基本面、技术面、情绪、估值等专业分析师角色以及基金经理和风控专家的团队协作。
记忆增强与进化：基于 ReMe 记忆框架，智能体在交易后反思总结，形成独特的投资方法论。
实盘与回测支持：支持实时行情接入的实盘模式以及基于历史数据的回测模式。
可视化交易大厅：提供可视化界面实时观察智能体的分析过程、沟通记录和决策演化。

📖 文档：English | 中文

🆘 获取帮助

如果你：

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请：

阅读该示例的 README.md
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新功能请求
文档改进
代码贡献

详情见 CONTRIBUTING_zh.md 文档。

📄 许可证

本项目基于 Apache 2.0 License 授权，详见 LICENSE 文件。

贡献者 ✨

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