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

30 秒速览

运行形态
网页应用命令行工具代码库 / SDK
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
Python >=3.10ModelScope API 密钥DockerShell / 命令行网络访问本地文件系统MCP Server
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

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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?

优点
  • 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。
局限
  • 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?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
存在缺口
67/ 100 五分制 3.4 / 5
信任安全 13/29
可靠稳定 9/14
适用触发 15/18
规范维护 15/18
有效结果 10/13
证据核验 5/8
查看各维度的扣分理由
信任安全13 / 29 · 2.2/5

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。

可靠稳定9 / 14 · 3.2/5

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。

适用触发15 / 18 · 4.2/5

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。

规范维护15 / 18 · 4.2/5

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。

有效结果10 / 13 · 3.8/5

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。

证据核验5 / 8 · 3.1/5

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。

风险与缓解建议
  • 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。
证据充分度:低 评估于 2026年11月8日 审查版本 94b045a4b559
查看完整评分方法 →
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FARS

[![FARS 评测](https://followagents.com/badge/modelscope-agent.svg?lang=zh)](https://followagents.com/zh/agents/modelscope-agent)
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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。

  1. v1.6.0
    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 ↗
  2. v1.6.0rc1
    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 ↗
  3. v1.6.0rc0
    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?
README 说明 LLMAgent 默认使用 ModelScope API 推理服务,因此需要 MODELSCOPE_API_KEY;同时,部分项目示例使用 OpenAI API 的密钥和基础地址,发布说明还提到 Anthropic API 格式支持。
Agent Skills 会直接执行技能代码吗?
技能模块支持基于依赖关系的 DAG 执行和重试;README 说明其可使用 ms-enclave Docker 容器隔离执行,也支持带 RCE 防护的受控本地执行。
运行 FinResearch 还需要什么?
除 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL 外,完整工作流还需 EXA_API_KEY 或 SERPAPI_API_KEY;也可以通过调整 DagWorkflow 配置运行不配置搜索引擎的最小版本。
生成的代码和研究结果保存在哪里?
Code Genesis 示例将生成代码输出到当前目录的 output 文件夹。Agentic Insight v2 会把结构化产物持久化到磁盘,用于长任务的上下文交接和恢复。
这页内容对你有帮助吗?
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对比同类 Agent

用同一套 FARS 评审,横向比较这个 Agent 所属的短名单。