AI大模型新应用：阿里巴巴推出AgentScope多智能体开发平台_agent开发平台

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阿里巴巴开源多智能体编程框架AgentScope，助力开发者轻松构建智能应用

在多智能体应用开发的浪潮中，阿里巴巴通义实验室近日开源了一款创新的编程框架与开发平台——AgentScope。该平台专为多智能体应用开发者设计，旨在提供高易用的编程体验、稳定可靠的运行时保障，并为开发者提供分布式和多模态的技术支持。

开箱即用，轻松实现多智能体并发

AgentScope内置了OpenAI、DashScope、Gemini、Ollama等多种不同平台的模型API，深度兼容当下的大模型开源生态。平台提供了拖拽式的编程范式、交互式编程助手、应用实时监控和丰富的开发资源，使得即使没有分布式开发经验的开发者也能轻松实现上万级别的多智能体并发。

可视化拖拽式开发，零代码自由组合

AgentScope Workstation为用户提供了可视化的拖拽式开发界面。在这里，编程经验不再是限制开发者想象力的因素。每个开发者都可以在丰富的工具栏中，零代码地挑选和拖拽出他们喜欢的大模型、智能体和Pipeline，就像搭积木一样自由组合，创造出独特创新的多智能体应用。

交互式编程助手，解答开发疑问

AgentScope Copilot是基于AgentScope框架自身构建的开发助手，旨在帮助开发者解决在多智能体应用开发过程中所遇到的问题。它结合了多智能体群聊、数据检索生成、智能体呼叫等诸多特性，可以与引导助手进行交互，直接获取帮助；也可以呼叫专用的智能体助手，例如问答助手或者代码编程助手，从而获得更加专业、更加具体的回答。

透明可控的开发过程，有效监控资源

AgentScope设计了Monitor模块，实现了API开销自动统计、预算设置及超额报警、自定义监控指标等功能，以有效管理和监控模型API的使用成本，避免资源浪费与意外开支。

即拿即用的开发资源，降低开发门槛

AgentScope内置了丰富的工具函数、智能体和应用样例，支持包含网络搜索、数据库查询、文件操作、文本处理等多种类型的工具函数。开发者可以通过轻量化的修改，轻松的开发属于自己的多智能体应用。

稳定可靠，提供完善的容错机制

为了保证多智能体应用能够稳定可靠地运行，AgentScope首先将应用中出现的错误进行分类，然后相应地提供了一套完整的容错机制和自定义的容错处理，包括面向随机性的容错、基于规则的容错、基于模型的容错和面向智能体/开发者的容错。

提示优化，提升应用性能

AgentScope编程框架提供了提示调优模块，包括提示自动生成、支持样例输入、提示动态调优，以助力开发者持续优化应用，提高应用运行成功的概率。

分布式并行，支持大规模部署

AgentScope遵循Actor编程范式，支持自动并行优化，支持大规模部署，使得智能体的大规模并行和仿真成为可能。目前AgentScope支持在单台机器上一次性运行16000多个智能体实例，并且该规模能够随着机器数量的增加实现规模的线性增长。

多模态支持，提供可交互式界面

AgentScope支持开发者使用多模态数据和多模态模型来构建强大的多智能体应用。它提供了一款开发者友好、简便易用的可交互式界面AgentScope Studio，让文本、声音、图像等不同模态的数据得以生动呈现。

开源社区，共建共享

AgentScope开源仓库地址和试用链接已提供，阿里巴巴通义实验室欢迎更多开发者加入AgentScope开源社区的建设，探索更多更有趣的多智能体应用。

随着人工智能技术的飞速发展，多智能体应用正变得越来越普遍。AgentScope的开源，为广大开发者提供了一个强大的工具和平台，将进一步推动多智能体技术的发展和应用。我们期待看到AgentScope在智能体编程领域大放异彩，助力构建更加智能的未来。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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