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MS-Agent是魔搭社区官方推出的Agent智能体框架。本框架致力于使用一个清晰简单的通用能力框架，解决若干领域的专有问题。

目前我们在探索的领域有：

• DeepResearch：生成科研领域的深度调研报告

• CodeGenesis： 从需求生成可运行的软件项目代码

• 通用领域：MS-Agent适配于通用LLM对话场景，并兼容MCP工具调用

MS-Agent也是魔搭官网的mcp-playground的后台agent框架，如果开发者对上述领域感兴趣，或者希望学习Agent技术原理并进行二次开发，欢迎使用MS-Agent。

安装

MS-Agent的安装请参考安装文档。

使用样例

下面的样例可以启动一个通用agent对话

import asyncio
import sys

from ms_agent import LLMAgent
from ms_agent.config import Config

async def run_query(query: str):
    config = Config.from_task('ms-agent/simple_agent')
    # TODO change to your real api key https://modelscope.cn/my/myaccesstoken
    config.llm.modelscope_api_key = 'xxx'
    engine = LLMAgent(config=config)

    _content = ''
    generator = await engine.run(query, stream=True)
    async for _response_message in generator:
        new_content = _response_message[-1].content[len(_content):]
        sys.stdout.write(new_content)
        sys.stdout.flush()
        _content = _response_message[-1].content
    sys.stdout.write('\n')
    return _content


if __name__ == '__main__':
    query = 'Introduce yourself'
    asyncio.run(run_query(query))

使用命令行

ms-agent run --config ms-agent/simple_agent --modelscope_api_key xxx

上面两个例子的效果是相同的，都可以和模型进行多轮对话。开发者也可以参考下面的使用方式：

• 一个更全面的例子

• DeepResearch的例子

• CodeGenesis的例子

使用 WebUI

也可以在浏览器中管理项目、与智能体对话和查看工具执行过程。准备 Python 3.12+、Node.js 22.22.0+ 和 pnpm 10.17.1 后，执行：

pip install -U "ms-agent[webui]"
ms-agent ui

在打开的页面中进入 设置 → 模型设置，配置模型服务，再创建项目与会话。详细环境准备和使用方法见 WebUI 指南。