modelscope/ms-agent

MS‑Agent – 軽量で拡張可能な自律型AIエージェントフレームワーク

何であるか – MS‑Agent（旧称 modelscope‑agent）は、開発者が「エージェント」（LLM駆動のプログラム）を構築・実行・カスタマイズできるオープンソースのPythonライブラリです。エージェントはツールを呼び出し、記憶を保持し、独自にデータを探索できます。本体には、ModelScopeの推論サービスと通信するための Model Calling Protocol (MCP) レイヤー、Anthropic Agent‑Skillsプロトコルに準拠した スキルシステム、およびインタラクティブなチャット用の小さな React + FastAPI Web UI が同梱されています。

主な機能（READMEに記載）

ツール呼び出し付きマルチエージェントチャット – MCPを介して外部ユーティリティ（検索、コード実行、動画生成など）を呼び出せます。
深層リサーチ / エージェントインサイト – 自律的な文献やデータリサーチのための専用ワークフロー。DeepResearchベンチマークで高いスコアを記録。
コード生成と動画生成 – コードアーティファクトと短い（約5分）動画を生成するための組み込みプロジェクト（Code Genesis, Singularity Cinema）。
エージェントスキル – ハイブリッドFAISS + BM25検索で関連スキルを取得し、LLMでフィルタリング、依存関係のDAGを構築し、並列で独立したスキルを実行。
記憶サポート – mem0ライブラリを用いたオプションの永続的記憶。ユーザーの好みをセッション間で記憶可能。
マルチモーダル入力 – 画像、動画、その他のモダリティをエージェントに供給可能。
コンテキスト圧縮 – 長い対話履歴を自動的に整理・要約し、トークン制限内に保つ。
Web UI – ローカルのReactルーター + FastAPIサーバーで、Server-Sent Eventsでエージェントの応答をストリーミング。
エージェントハブCLI – エージェントワークスペースをリモートのModelScopeリポジトリと同期、変更を監視、異なるエージェント形式間の変換を可能にするコマンド。

通常のワークフロー（クイックスタート例）

PyPIからパッケージをインストール（基本版または [research] オプション付き）。

pip install ms-agent            # コア機能
pip install 'ms-agent[research]'  # 深層リサーチ機能

ModelScope APIキーをエクスポート（デフォルトのLLMバックエンドに必須）。
```
export MODELSCOPE_API_KEY=YOUR_KEY
```

MCP設定を含む LLMAgent を作成し、run() を呼び出す短い非同期スクリプトを書く：

import asyncio
from ms_agent import LLMAgent

mcp = {
    "mcpServers": {
        "fetch": {
            "type": "streamable_http",
            "url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/YOUR_UUID/mcp"
        }
    }
}

async def main():
    agent = LLMAgent(mcp_config=mcp)
    await agent.run('Introduce modelscope.cn')

asyncio.run(main())

スクリプトを実行。エージェントは応答をストリーミングで返し、必要に応じて提供されたWeb UIを介して表示可能。

フレームワークの拡張方法

ms_agent/skill/ 下にPythonモジュールを配置し、スキルマニフェストに記述することで、新しいスキルを追加。システムが自動的に発見・取得・組み合わせます。
カスタムツール（例：金融データ収集ツール）をプラグインし、MCP経由でエージェントが会話中に呼び出せるようにします。
LLMバックエンドを切り替え可能。デフォルトはModelScopeの推論APIですが、MCP形式を尊重する任意のOpenAI互換エンドポイントに接続可能です。
mem0ai をインストールし、DashScope埋め込みキーを提供することで記憶を有効化。エージェントは永続的なベクトルストアからコンテキストを保存・取得します。

誰が使うべきか

文献レビュー、データマイニング、金融分析向けの自律型エージェントを構築する研究者。
コード生成、動画生成、ウェブ検索など、複数ツールを備えたLLMアシスタントを素早くプロトタイピングしたい開発者。
自己ホストされたUIでエージェントとやり取りしたいが、下部アーキテクチャはモジュール式に保ちたいチーム。

さらに学ぶには

論文: https://arxiv.org/abs/2309.00986
ドキュメント（英語）: https://ms-agent-en.readthedocs.io
ドキュメント（中国語）: https://ms-agent.readthedocs.io/zh-cn
MCP Playground: https://modelscope.cn/mcp/playground
Discordコミュニティ: https://discord.gg/qmTFPY9byM

TL;DR – MS‑Agentは、実際の運用が行われているPythonフレームワークで、自律的かつツール呼び出し可能なLLMエージェントの構築を可能にします。プロトコルレイヤー（MCP）、スキル検索/実行エンジン、記憶サポート、マルチモーダル入力、軽量Web UIを統合しており、研究用プロトタイプや小規模なプロダクションアシスタントに適しています。

modelscope/ms-agent

MS‑Agent – 軽量で拡張可能な自律型AIエージェントフレームワーク

関連