MS-Agent
用 MCP、技能与多智能体工作流完成研究、代码和内容生成任务。
- Star 数
- ★ 4.4k
- 最近更新
- 5 天前
- License
- Apache-2.0
- 主语言
- Python
- FA 评分
- 67/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台OpenAI API · Claude API(部分支持)
- 费用
- 软件免费,模型调用费用自付
- 上手难度
- 中 · 需要几步配置
- 开始前需要
- 典型场景
- 需要在自建或 ModelScope MCP 服务上调用工具的 Python 开发者,可用 LLMAgent 构建异步工具调用聊天。
- 不适合
- 不愿安装 Node.js 22、pnpm 与 uv 等前端构建工具链的用户
- 仍在使用 modelscope-agent 旧包名与导入路径的老项目
- 源码审查
- 67/100 · 存在缺口
这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?
MS-Agent 是一个面向自主探索与复杂任务执行的轻量级 Python 框架。核心入口包括支持 MCP 配置的 LLMAgent、AgentLoader,以及用于运行项目工作流的 ms-agent CLI。它提供 Agentic Insight 深度研究、Doc Research、Code Genesis、FinResearch 和 Singularity Cinema 等项目,并可通过 React 与 FastAPI 构建的 WebUI 进行实时 WebSocket 交互。Agent Skills 模块实现 Anthropic Agent Skills 协议,支持混合检索、DAG 依赖执行、渐进式资源加载与受控执行。产物可包括研究报告、文档分析结果、生成的软件项目和短视频;不同工作流对模型 API、搜索服务或 Docker 的依赖不同。
开发者可用 pip 安装 ms-agent,并通过 LLMAgent(mcp_config=mcp) 连接以 streamable_http 方式配置的 MCP 服务器后执行 await llm_agent.run(...)。Agentic Insight v2 将研究任务分配给 Researcher 与带工具的 Searcher/Reporter 子智能体,把结构化产物写入文件系统,并基于索引证据库生成报告。Doc Research 接收多文件或 URL 输入,进行文档分析并生成包含文本和图像的 Markdown 报告;其发布说明还列出 HTML、PDF、PPTX 与 DOCX 导出。Code Genesis 通过 ms_agent/cli/cli.py run --config projects/code_genesis 运行 7 智能体或 4 智能体流程,经过需求、架构、文件设计、安装、编码和精炼等阶段,将代码输出到 output 目录。FinResearch 则用 DagWorkflow 编排数据收集、分析与聚合,并在隔离 Docker 沙箱中处理金融数据。
- 需要在自建或 ModelScope MCP 服务上调用工具的 Python 开发者,可用 LLMAgent 构建异步工具调用聊天。
- 需要带证据库、可恢复文件产物和并发子智能体的研究团队,可采用 Agentic Insight v2 生成多模态研究报告。
- 要从自然语言需求生成静态主页或完整软件项目的工程团队,可运行 Code Genesis 的标准或精简工作流。
- 需要分析多份上传文件或 URL 并产出 Markdown 研究报告的分析人员,可部署 Doc Research。
- 研究 A 股、港股或美股并结合财务数据与新闻情绪的研究人员,可使用 FinResearch 工作流。
- 要从一句主题或知识文档生成脚本、分镜、配音、图表和字幕短视频的内容团队,可使用 Singularity Cinema。
如何安装或部署这个 Agent?
基础功能:
pip install ms-agent深度研究功能:
pip install 'ms-agent[research]'或从源码安装:
git clone https://github.com/modelscope/ms-agent.git
cd ms-agent
pip install -e .README 标注 Python 版本需 >=3.10。默认 ModelScope 推理服务需先设置 MODELSCOPE_API_KEY;记忆示例还需要安装 mem0ai 并设置 DASHSCOPE_API_KEY。
如何使用这个 Agent?
先设置默认推理凭据:
export MODELSCOPE_API_KEY={your_modelscope_api_key}然后在 Python 中创建含 mcpServers 的 MCP 配置,实例化 LLMAgent(mcp_config=mcp),并在 asyncio.run(main()) 中调用 await llm_agent.run('Introduce modelscope.cn')。启动 WebUI 可运行:
ms-agent ui默认浏览器地址为 http://localhost:7860。运行 Code Genesis 的首个项目生成示例:
PYTHONPATH=. openai_api_key=your-api-key openai_base_url=your-api-url python ms_agent/cli/cli.py run --config projects/code_genesis --query 'Build a static site to display skills, projects, and contact info' --trust_remote_code true这个 Agent 有哪些优点和局限?
- 同一仓库同时提供 MCP 聊天、深度研究、文档研究、代码生成、金融研究和视频生成等可运行项目。
- Agentic Insight v2 将文件系统作为上下文载体,并使用索引证据库生成报告,适合长任务的上下文交接与恢复。
- Agent Skills 提供 FAISS 与 BM25 混合检索、技能依赖 DAG 和渐进式资源加载,而非仅把全部提示词一次性塞入上下文。
- Code Genesis 明确提供 7 智能体生产流程和 4 智能体原型流程,并包含 LSP 集成验证与自动精炼。
- WebUI 基于 React、FastAPI 和 WebSocket,提供本地启动的交互入口。
- 默认推理路径依赖 ModelScope API 与 MODELSCOPE_API_KEY;记忆示例还因嵌入接口限制依赖 DashScope API。
- 不同项目的运行配置不统一:Code Genesis、FinResearch 与 Singularity Cinema 使用额外的 OpenAI、搜索或图像生成相关环境变量。
- 技能和 FinResearch 的隔离执行依赖 Docker/ms-enclave,增加本地部署与安全运维要求。
- 某些示例要求
--trust_remote_code true,采用前需要评估远程代码信任边界。 - 旧版 v0.8.0 及以前使用
modelscope-agent包名和modelscope_agent导入路径,升级时存在迁移成本。
这个 Agent 与同类方案有什么区别?
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MS-Agent 当前 | 67 · 存在缺口 | 网页应用免费 + 模型费 | ★ 4.4k | 5 天前 | Python | — |
| Codemini CLI | 69 · 存在缺口 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 31 | 4 天前 | JavaScript | OpenAI API · Claude API |
| Locally Uncensored | 72 · 存在缺口 | 桌面应用免费版 + 付费版 | ★ 3.6k | 2 天前 | TypeScript | OpenAI API · Claude API |
| Code Puppy | 56 · 缺口较多 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 878 | 2 天前 | Python | Codex · OpenAI API · Claude API |
FollowAgents 如何评估这个 Agent?
查看各维度的扣分理由
材料显示框架具备权限检查、WebUI 身份验证、上传下载 dry-run、备份与恢复;但 CLI 上传默认公开,watch 可持续同步,且授权确认和最小权限策略未在样本中充分说明,因此未给高分。密钥配置有明确指引,但敏感数据存储、日志脱敏及依赖漏洞管理证据有限。许可证和版权归属清楚。
README、CLI、WebUI 后端与测试共同呈现出相对一致的框架结构;安装说明列出 Python、Node、pnpm、uv 等要求及 PyPI 与源码版本差异。错误处理和恢复机制可见,但本次静态材料不能证明运行表现,且 CI 使用自托管 runner,因此依赖可用性和故障反馈未获满分。
文档覆盖 CLI、TUI、WebUI、Python SDK、研究、代码生成、视频和多种工具接入,并列出各入口的环境要求,场景和环境适配说明充分。权限、执行边界和技能触发规则有部分描述,但材料未系统界定能力限制或触发条件。
仓库按 SDK、配置、工具、界面、项目和文档分区,安装步骤、示例和中英文文档入口丰富,且 Apache-2.0 许可证明确。README 的版本新闻跨越多个时期并指出发布包与源码能力差异,但样本没有明确维护责任人或完整支持与兼容策略。
框架将模型、工具、技能、工作流和多种界面整合,并提供可复用 SDK、领域应用和 Agent Hub,体现了明显的扩展价值。示例支持快速开始,但安装及扩展需要多个运行时和联网依赖;复杂长任务的成本收益没有量化证据。
README 的安装和功能说明可由 CLI 参数、FastAPI 后端及测试样例部分印证;仓库内也有明确的许可证、版本和配置说明。多数性能、榜单及能力表述仍是 README 声明,样本仅含有限测试片段;本评估区分了文档声明与代码可见事实,未推断执行结果。
- CLI 上传默认创建公开仓库;运行上传或持续同步前,请核对目标仓库的可见性、目录范围和凭据。
- 首次启动可能联网安装后端及前端依赖;源码与当前 PyPI 发布版在界面和扩展能力上存在差异。
最近版本
来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录,说明为上游原文摘录,未经本站改写或测试。
-
发布说明摘录
🌐 English Version Release v1.6.0 🚀 New Features & Enhancements - Agentic Insight v2 Enhancement: Architecture and performance optimization for the deep research system. ([#886](https://github.com/modelscope/ms-agent/pull/886)) - Knowledge Search Support: Added Sirchmunk-based knowledge search module, enabling automatic retrieval over local codebases and documents during agent conversations. ([#882](https://github.com/modelscope/ms-agent/pull/882)) …在 GitHub 查看 ↗ -
发布说明摘录
🌐 English Version Release v1.6.0rc1 🚀 New Features & Enhancements * DeepResearch Refactor: Significant refactoring of the DeepResearch module for better performance and structure. ([[#858](https://github.com/modelscope/ms-agent/pull/858)](https://github.com/modelscope/ms-agent/pull/858)) * Video Generation Improvements: …在 GitHub 查看 ↗ -
发布说明摘录
🚀 Release Notes - v1.6.0rc0 The v1.6.0rc0 version introduces significant enhancements to the WebUI, multi-modal capabilities (video and animation), and a major refactor of the Skills system. 🌟 Highlights * WebUI: A new, simple WebUI has been added, featuring "Code Genesis," video support, and enhanced project management. * Skills System Refactor: Multi-skills DAGs analysis and execution; New skill pipeline. * Multi-modal Enhancements: Introduction of a new animation engine and major refactors to video generation and subtitle processing. --- 📝 What's Changed …在 GitHub 查看 ↗
常见问题
基础聊天必须使用 ModelScope 吗?
Agent Skills 会直接执行技能代码吗?
运行 FinResearch 还需要什么?
生成的代码和研究结果保存在哪里?
谢谢反馈,我们会据此改进页面。