# AgentScope

Produktionsreifes, benutzerfreundliches Multi-Agent-Framework zum Erstellen transparenter und skalierbarer LLM-gestützter Anwendungen mit ReAct-Agenten, Tools, Speicher, Evaluierung, Echtzeit-Sprachfunktionen und sicherer Runtime-Unterstützung.

Canonical URL: https://a2a-mcp.org/entry/agentscope-de

Language: de

Category: Frameworks & SDKs

Updated: 2026-03-18

## Überblick

AgentScope ist ein produktionsreifes, benutzerfreundliches Open-Source-Framework zum Erstellen flexibler und skalierbarer Multi-Agent-Anwendungen, die von Large Language Models (LLMs) angetrieben werden. Es legt den Fokus auf Transparenz, Entwicklerkontrolle und die Nutzung der wachsenden Reasoning- und Tool-Use-Fähigkeiten moderner LLMs, anstatt starre Prompts oder Orchestrierungen vorzugeben.

Ursprünglich mit Beiträgen des AgentScope-Teams (verbunden mit der Alibaba-Forschung) entwickelt, bietet es saubere Abstraktionen für Agenten, nachrichtenbasierte Kommunikation, Tools, Speicher, Planung, Human-in-the-Loop-Interaktion, Evaluierung und Fine-Tuning. Zum Ökosystem gehören auch AgentScope Studio zur Visualisierung und Fehlersuche sowie eine sichere Runtime für Deployment und Sandboxing.

## Wichtige Funktionen

- **ReAct-Agenten & Orchestrierung**: Integrierte ReAct-Agenten, Single- und Multi-Agent-Workflows mit expliziter und transparenter Nachrichtenweitergabe.
- **Tools & Erweiterbarkeit**: Native Unterstützung für Tools, Skills, dynamische Umgebungen und nahtlose Integration mit externen APIs.
- **Speicher & Planung**: Kurzfristige, langfristige und persistente Speichermodule sowie Planungsfunktionen.
- **Echtzeit-Fähigkeiten**: Unterstützung für Echtzeit-Sprachagenten und multimodale Interaktionen.
- **Evaluierung & Fine-Tuning**: Integrierte Evaluierungswerkzeuge und Unterstützung für Modell-Fine-Tuning.
- **Produktions-Runtime**: Sichere Sandbox-Ausführung, Observability (Logs und Traces), Fehlertoleranz, asynchrone Ausführung und einfaches Deployment.
- **Entwickler-Tools**: AgentScope Studio für visuelle Fehlersuche, Überwachung und Workflow-Inspektion.
- **Mehrsprachige Unterstützung**: Primäres Python SDK (`pip install agentscope`) und offizielles Java SDK.
- **Schneller Einstieg**: Erstellen Sie Agenten in Minuten mit klaren, selbsterklärenden APIs.

## Anwendungsfälle

- Schnelles Prototyping und Entwicklung einzelner oder kollaborativer Multi-Agent-Systeme.
- Komplexe Automatisierungsaufgaben wie Forschung, Datenanalyse, Coding-Assistenten und Workflow-Orchestrierung.
- Enterprise-Grade-Agentenanwendungen, die Observability, Sicherheit und Skalierbarkeit erfordern.
- Forschungsexperimente zur Agenten-Evaluierung, Langfristplanung und Modell-Fine-Tuning.
- Echtzeit-Sprach- oder multimodale Agentenerfahrungen.

## Schnellstart

```bash
pip install agentscope
```

Offizielle Dokumentation, Tutorials und Beispiele finden Sie unter:
- https://doc.agentscope.io/
- https://github.com/agentscope-ai/agentscope

## Ökosystem

- **Kern-Framework**: https://github.com/agentscope-ai/agentscope
- **Java SDK**: https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java
- **Studio**: https://github.com/agentscope-ai/agentscope-studio (Visualisierungs-Toolkit)
- **Beispiele**: https://github.com/agentscope-ai/agentscope-samples
- **Offizielle Website**: https://agentscope.io/

AgentScope zeichnet sich durch die perfekte Balance aus Einfachheit, Transparenz und Produktionsreife aus und ist daher sowohl für Forscher als auch für Entwicklungsteams ideal, die die nächste Generation zuverlässiger KI-Agenten aufbauen möchten.

## Tags

- python
- multi-agent
- llm
- react
- framework
- open-source
- agents
- tools
- memory
- evaluation
- sandbox

## Sources

- [Project website](https://github.com/agentscope-ai/agentscope)