在 AgentScope 1.0 版本发布仅两个月后，阿里通义实验室再次发力，为其开源的智能体开发框架带来重磅更新。作为专注于多智能体系统研发的生产级工具，AgentScope 正持续加速智能体应用的落地进程。
全新智能体应用开源亮相
本次更新中，项目正式开源两款基于 AgentScope 构建的实用型智能体：
- Alias-Agent：具备强大的任务规划与执行能力，能够根据场景需求在 ReAct、Planner-Executor、Deep Research 和 Browser-Use 四种专业模式间动态切换。该智能体运行于安全沙箱环境，可灵活应对复杂真实任务，致力于为开发者提供即开即用的智能体解决方案，并引领下一代智能体开发范式。
- Data-Juicer Agent：一个融合多智能体协作与数据处理能力的系统，通过将 AgentScope 的编排优势与 Data-Juicer 的丰富数据算子深度结合，实现“以自然语言驱动数据处理”的创新交互方式。
核心功能全面升级
- 支持 Agentic RL 训练：基于 AgentScope 搭建的工作流只需少量代码改造，即可接入 Trinity-RFT 框架进行 Agentic 强化学习训练。同时，系统为高级用户开放多项配置选项，满足定制化训练需求。
- 增强长期记忆机制：现已集成 ReMe 的长期记忆模块，支持对个人、任务及工具层级的记忆存储与调用，显著提升智能体的上下文理解与持续交互能力。
推出 AgentScope-Samples 资源库
全新上线的 AgentScope-Samples 项目旨在汇集一系列“开箱即用”的智能体实例和端到端全栈应用，全面展示 AgentScope 在各类实际场景中的应用潜力。社区开发者也被热烈邀请参与贡献，共同丰富生态内容。
AgentScope-Runtime 全面强化
- 智能体 App 部署支持：实现从本地开发到生产部署的一致性体验，全面兼容 Docker、Kubernetes 及阿里云函数计算（FC）平台。
- Python SDK 上线：允许开发者通过编程方式与已部署的智能体进行交互，便于集成至现有系统。
- GUI 与桌面级沙箱支持：引入基于 VNC 的图形化操作界面，并增强文件系统与浏览器沙箱能力，提升调试与运行安全性。
AgentScope 自诞生之初便以服务开发者为核心理念，致力于打造覆盖“开发—部署—监控”全链路的智能体解决方案。其目标是降低多智能体系统的构建门槛，保障运行安全，提升运维透明度。
通义实验室为此构建了三层技术体系：底层为 AgentScope 核心框架，负责智能体的构建与流程编排；中间层是 AgentScope Runtime，提供稳定安全的运行与部署环境；上层为 AgentScope Studio，提供可视化开发与实时监控能力，三位一体推动智能体技术工业化落地。
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