行业背景与趋势 - 人工智能正从单一模型向多模态、从AI Agent向Agentic AI过渡 形成由智能体驱动的新生态 [1] - 大语言模型快速发展推动智能体将内在知识与动态工具使用相结合 大幅提升处理现实任务的能力 [3] AgentScope 1.0框架定位 - 阿里通义实验室推出的企业级智能体开发框架 对标LangGraph [1] - 集成了阿里在Mobile-Agent、Qwen-Agent和Qwen-code等智能体框架方面的经验 是全面稳定的企业级解决方案 [2] - 深度融合消息驱动与分层架构 提供开箱即用、可扩展且易维护的企业级应用方案 [1] 核心架构设计 - 基于ReAct范式构建智能体行为 具备三大核心功能：Reply（推理行动生成响应）、Observe（处理外部信息更新状态）、Handle Interrupt（处理中断支持人机协作） [9] - 提供三大关键特性：实时控制（通过asyncio取消机制暂停循环）、并行工具调用与动态工具供应（单步骤生成多并行调用）、状态持久化与非侵入式定制（基于StateModule） [9] - 系统化异步设计提供高级智能体层基础设施 丰富人机交互与智能体间交互模式 提升执行效率 [3] 内置智能体能力 - 包含三类场景化智能体：深度研究智能体（集成Tavily搜索MCP 支持查询扩展分层反思过程总结）、浏览型智能体（集成Playwright MCP 支持视觉文本融合多标签浏览）、元规划智能体（支持分层任务分解动态实例化） [9] - 支持多智能体协作两种范式："智能体作为工具"（主智能体调用专业智能体处理子任务）、"智能体对话"（通过Pipeline封装交互模式 MsgHub实现消息广播） [9] 开发者支持体系 - 提供分层评估模块：Task（单个评估单元）、SolutionOutput（标准化输出）、Metric（分类数值指标）、Benchmark（聚合任务suite） [9] - 包含两类评估器：GeneralEvaluator（单进程顺序执行适合调试）、RayEvaluator（基于Ray分布式适合大规模评估） 支持结果持久化与中断续跑 [9] - Studio可视化平台提供聊天机器人式对话追踪、评估结果可视化（性能分布图表置信区间）、内置副驾驶Friday（检索技术资源展示高级功能） [9] - Runtime运行时系统采用双核心架构：Engine（部署为FastAPI服务支持A2A协议）、Sandbox（提供隔离环境统一接口） 简化部署保障安全 [9] 典型应用场景 - 用户-助手对话：通过ReAct智能体与UserAgent构建 支持OpenAI、DashScope等多模型提供商 [9] - 多智能体对话：用MsgHub管理参与者 SequentialPipeline控制发言顺序 支持动态移除参与者 [9] - 深度研究智能体：自动分解研究任务补充知识缺口 生成结构化分析报告适用于学术市场研究 [9] - 浏览型智能体：集成Playwright处理网页快照分块长网页 响应查询股票价格等自动化指令 [9] - 元规划智能体：支持复杂任务分解（如Meta股票分析报告）和工作智能体动态管理 具备状态持久化能力适合多步骤工作流 [9]