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　　提醒静态调优：在使用运转过程当中，大模子的提醒词还需按照运转状况做进一步的调解，比方增加新的划定规矩以免毛病的发生

　　提醒静态调优：在使用运转过程当中，大模子的提醒词还需按照运转状况做进一步的调解，比方增加新的划定规矩以免毛病的发生。AgentScope将此历程主动化，在智能体与开辟者、情况停止交互的过程当中微信开发者工具的作用，其汗青数据将成为调解提醒的根据；AgentScope按照其时的场景，修正智能体的体系提醒（System prompt）从而在运转过程当中进步智能体的表示。

　　AgentScope内置了丰硕的东西函数、智能体和使用样例，开辟者能够经由过程轻量化的修正，轻松的开辟属于本人的多智能体使用。

　　东西函数：AgentScope撑持包罗收集搜刮、数据库查询、文件操纵、文本处置等多品种型的东西函数，每品种面前目今又包罗差别完成情势。比方收集搜刮层面开辟者东西下载视频403，AgentScope曾经撑持Bing、arXiv和DBLP等多种搜刮引擎。

　　面向随机性的容错：随机性毛病经常由收集情况不不变，大概模子天生内容的不愿定性惹起，是基于大模子构建使用时最多见的一类毛病。这类毛病常常非常噜苏且难以穷举，因而AgentScope经由过程的内置重试机制，将此类随机性的毛病停止过滤和屏障，便利开辟者将精神投入到使用的编排中。

　　撑持样例输入：在AgentScope中，开辟者同时能够输入多少样例作为模板，AgentScope能够按照这些样例，为特定的下流使命天生详细的提醒词。

　　接下来，AgentScope还将连续为开辟者带来更多的开辟便当，也等待更多开辟者参加AgentScope开源社区的建立，探究更多更风趣的多智能体使用。

　　在这里，编程经历不再是限定你设想力的身分。每一个开辟者都能够在丰硕的东西栏中，零代码地选择和拖拽出他们喜好的大模子、智能体和 Pipeline，就像搭积木一样自在组合，缔造出共同立异的多智能体使用。

　　API开消主动统计：精确记载差别模子API的token用量，并主动计较当前开消，确保开辟者对模子API本钱的每份收入都洞若观火。

　　上手门坎极低：AgentScope向开辟者完整屏障了散布式的手艺完成细节开辟者东西下载视频403，开辟者能够零价格开辟散布式多智能体使用我的天下开辟者背景，大概将已有的多智能体使用转化成散布式形式运转。在转化成散布式使用时，AgentScope平分布式使用编排与当地化的编排方法完整兼容，即便没有散布式布景常识，开辟者也能轻松编排散布式多智能体使用。

　　该平台特地为多智能体使用开辟者打造，旨在供给高易用的编程体验微信开发者工具的作用、不变牢靠的运转时保证，而且为开辟者供给了散布式和多模态的手艺撑持。

　　预算设置及逾额报警：撑持开辟者设定各模子API的预算上限。当总开消超越预算时，体系主动触发报警，实时告诉开辟者停止查抄和调解，制止超支的发作。

　　为了确保这些经由过程拖拽搭建的多智能体使用真正可用，AgentScope Workstation引入了静态划定规矩查抄，以确保使用的准确性。

　　即便没有散布式开辟经历的开辟者，在AgentScope平台上也能轻松完成上万级此外多智能体并发。

　　提醒主动天生：关于开辟者来讲，发生一个好的提醒常常是一件耗时耗力的工作。AgentScope预置了一个智能体，其内部经由过程高低文进修的方法（In-context learning，ICL），综合开辟者的使用处景，间接天生所需的提醒，协助开辟者快速开端开辟。

　　面向智能体/开辟者的容错：当预置划定规矩和大模子都没法处理毛病时，常常需求开辟者大概是智能体的参与才气处理成绩，因而AgentScope在碰到此类毛病的状况下，会将毛病的格局化归因、毛病信息、输入输出信息完好的提交给开辟者或智能体，从而协助处理碰到的成绩。

　　基于划定规矩的容错：使用中碰到的部门毛病能够经由过程划定规矩停止修复。比方，请求大模子发生指定格局的复兴时，大模子偶然会发生分外的内容，因而能够经由过程预置的划定规矩停止截断，确保使用的一般运转。

　　AgentScope撑持开辟者利用多模态数据和多模态模子来构建壮大的多智能体使用。为了闪开发者能够愈加直观、便利地与本人编排的多智能体使用交互，AgentScope供给了一款开辟者友爱、烦琐易用的可交互式界面AgentScope Studio，让文本、声音、图象等差别模态的数据得以活泼显现，确保了开辟者能以最直观的方法感触感染并调解本人缔造的智能体使用。

　　作为一个多智能体编程框架，AgentScope在设想之初就将提拔智能体之间的合作服从作为次要目的之一，并为此设想了散布式形式。在该形式中，多智能体能够运转在差别的历程和机械傍边，从而充实操纵计较资本，进步运转服从。AgentScope中的散布式次要具有以下特性：

　　开辟者既能够将使用导出为设置信息，借助AgentScope Workstation引擎进交运转，也能够利用AgentScope Workstation Compiler将设置信息一键转换成Python代码。如许，开辟者便能够进一步编纂和优化代码，完成更加精密和本性化的使用调解。

　　基于模子的容错：借助大模子本身才能停止纠错是多智能体使用的特性之一，AgentScope会测验考试将输入和毛病信息供给给大模子，操纵大模子的了解才能和常识来改正毛病。

　　可是在多智能体场景下，模子API品种繁多，挪用接口各别我的天下开辟者背景，怎样有用办理和监控模子API的利用本钱，制止资本华侈与不测开支，对资本监控才能提出了更高的应战。

　　撑持大范围布置：AgentScope今朝撑持在单台机械（64核8卡A100）上一次性运转16000多个智能体实例，而且该范围可以跟着机械数目的增长完成范围的线性增加。举例来讲开辟者形式在那里找小米，AgentScope在4台机械的集群上能够在30秒内完成64000屡次智能体的挪用。这一特性使得智能体的大范围并行和仿真成为能够。

　　关于那些追求进一步自界说和深度开辟的初级开辟者，AgentScope Workstation也供给了壮大的撑持。

　　在与AgentScope Copilot的交互中，开辟者既能够与指导助手（Guide Assistant）停止交互，间接获得协助；也能够呼唤公用的智能体助手，比方问答助手（Tutoring Assistant）大概代码编程助手（Coding Assistant），从而得到愈加专业、愈加详细的答复。更详细而言开辟者形式在那里找小米，代码编程助手能够协助开辟者快速理清框架内各个模块的界说及利用办法，供给更优的编程倡议微信开发者工具的作用。

　　为了闪开发者可以更好、更快天文解AgentScope中的内置资本，AgentScope供给了丰硕且具体的文档，包罗教程（Tutorial）、接口文档（API Document）和设想论文，协助开辟者更好的理解和利用AgentScope。

　　使用样例：AgentScope预置了包罗对话（Conversation）、游戏（Game）、和散布式（Distribution）等多种差别范例的使用。一方面这些样例能够协助开辟者低落开辟价格，另外一方面也为使用的开辟供给了模版和参照。

　　比方开辟者形式在那里找小米，在利用搜刮引擎时将一个庞大网页作为大模子的输入将惹起高额的开消我的天下开辟者背景，而开辟者的感知常常滞后开辟者形式在那里找小米。为理解决这个成绩，AgentScope设想了Monitor模块，完成了：

　　多智能体使用机能的提拔很大水平依靠大模子的提醒（Prompt）质量，一个好的提醒能够大幅进步使用运转胜利的几率。AgentScope编程框架供给了提醒调优模块，助力开辟者连续优化使用。

　　智能体：AgentScope内置了功用各别的智能体，包罗根底对话、格局化对话、Reasoning、RAG、散布式等多种差别范例的智能体。开辟者只需求利用差别的参数初始化智能体实例，就可以够将智能体特化本钱人需求的智能体实例。

　　撑持自界说监控目标：除预设的模子API相干目标外，Monitor还许可开辟者自界说其他监控目标，比方搜刮东西的开消，数据存储效劳的开消，收集流量等等，从而闪开发者可以对使用的形态停止片面且主动化的监控。

　　主动并行优化：AgentScope平分布式的设想遵照Actor编程范式开辟者形式在那里找小米，能够主动辨认使用流程编排中差别智能体之间潜伏的并行能够性，而且停止主动并行优化，提拔运转服从。同时各个智能体能够自力运转在当地大概长途机械上，可以充实操纵计较资本，撑持大范围布置。

　　为了让更多用户可以快速、轻松地开辟属于本人的多智能体使用。AgentScope供给了以下功用：

　　内置了OpenAI开辟者形式在那里找小米、DashScope、Gemini、Ollama等多种差别平台的模子API，深度兼容当下的大模子开源生态微信开发者工具的作用。

　　值得一提的是，AgentScope Copilot自己基于AgentScope框架中的RAG模块停止搭建，撑持LlamaIndex等盛行的数据检索框架、和多种向量数据库范例开辟者东西下载视频403，同时撑持接入各类狂言语模子。开辟者能够停止快速的二次开辟，轻松的搭建起本人项目标Copilot助手。

　　基于大模子的多智能体使用会晤对模子幻觉、模子指令跟从才能不敷等诸多新的应战。为了包管多智能体使用可以不变牢靠地运转开辟者东西下载视频403，AgentScope起首将使用中呈现的毛病停止分类，然后响应地供给了一套完好的容错机制和自界说的容错处置。