Resumen: Impulsado por los rápidos avances de modelos de idiomas grandes (LLM), los agentes están facultados para combinar el conocimiento intrínseco con el uso dinámico de la herramienta, mejorando en gran medida su capacidad para abordar las tareas del mundo real. En línea con dicha evolución, AgentsCope introduce mejoras importantes en una nueva versión (1.0), para apoyar de manera integral las interacciones de agente-ambiente de agente de herramientas flexibles y eficientes para construir aplicaciones de agente. Específicamente, abstractamos componentes fundamentales esenciales para aplicaciones de agente y proporcionamos interfaces unificadas y módulos extensibles, lo que permite a los desarrolladores aprovechar fácilmente el último progreso, como nuevos modelos y MCP. Además, fundamentamos los comportamientos de los agentes en el paradigma React y ofrecemos infraestructura avanzada a nivel de agente basado en un diseño asincrónico sistemático, que enriquece los patrones de interacción de agente humano y agente de agente al tiempo que mejora la eficiencia de la ejecución. Sobre la base de esta base, integramos varios agentes incorporados adaptados a escenarios prácticos específicos. AgentsCope también incluye un robusto soporte de ingeniería para experiencias amigables para los desarrolladores. Proporcionamos un módulo de evaluación escalable con una interfaz de Visual Studio, lo que hace que el desarrollo de aplicaciones de agente de larga trayectoria sea más manejable y más fácil de rastrear. Además, AgentsCope ofrece una caja de arena de tiempo de ejecución para garantizar la ejecución segura de los agentes y facilita la implementación rápida en entornos de producción. Con estas mejoras, AgentsCope proporciona una base práctica para la construcción de aplicaciones de agente escalables, adaptables y efectivas.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 24 de agosto de 2025.
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