来源:互联网 更新时间:2026-08-18 14:00
对于多智能体框架来说,消息模块无疑是其中最关键的组件之一——它是智能体之间进行交互的通道。LangGraph里的State、MetaGPT中的Environment和Message,都是实现消息传递的重要组件。今天,咱们就聚焦AgentScope框架,好好聊聊它的消息模块是怎么设计的。
MessageBase消息基类的初始化函数长这样:

class MessageBase(dict):
def __init__(
self,
name:str,
content:Any,
role:Literal["user","system","assistant"]="assistant",
url:Optional[Union[Sequence[str],str]]=None,
timestamp:Optional[str]=None,
**kwargs:Any,
) -> None:
......
几个主要参数值得留意:
x = Msg(name="user", content="图片里有什么?", role="user", url=["xxx/微信图片_20240405184354.jpg"])Msg前面我们其实已经多次接触过 Msg 这个类了,在多智能体实现中,它几乎是不可或缺的一部分。不过之前一直没有仔细看过它的内部实现,现在来补上这一课。
Msg 继承自 MessageBase,实现了 to_str 和 serialize 两个抽象方法。在AgentScope中,一个Agent的 reply 函数通常会返回一个 Msg 实例——这正是消息在框架中传递的关键所在(这一点之前的文章已经多次强调过)。
来看 Msg 的源码:
class Msg(MessageBase):
def __init__(
self,
name:str,
content:Any,
role:Literal["system","user","assistant"]=None,
url:Optional[Union[Sequence[str],str]]=None,
timestamp:Optional[str]=None,
echo:bool=False,
metadata:Optional[Union[dict,str]]=None,
**kwargs:Any,
)->None:
super().__init__(
name=name,
content=content,
role=role or "assistant",
url=url,
timestamp=timestamp,
metadata=metadata,
**kwargs,
)
if echo:
logger.chat(self)
def to_str(self)->str:
"""Return the string representation of the message"""
return f"{self.name}: {self.content}"
def serialize(self)->str:
return json.dumps({"__type":"Msg",**self})
除了最通用的 Msg,AgentScope 还封装了一些其他消息类型,比如 Tht 和 PlaceholderMessage。
Tht 代表的是Agent的思考过程。它的结构大概长这样:
{
"role": "assistant",
"name": "thought",
"content": "I should ..."
},
需要特别注意的是:Agent的思考过程应该只停留在内部,不应该传递给其他Agent。
如果实际使用中需要定制化消息类型,完全可以参照这种模式:继承 MessageBase 基类,实现相关函数即可。
这篇文章的内容相对简单,核心就是带大家梳理一下AgentScope中消息模块的具体实现。最重要的三个参数是 name、content 和 url。说到底,这个模块提供的是消息的管理能力——理解清楚这一点,后面再去看分发逻辑就顺了。
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