掌握Multi-Agent实践(七)：基于AgentScope分布式模式实现多智能体高效协作[并行加速大模型辅助搜索、分布式多用户协同辩论赛]

之前的案例都是运行在单台机器上以单进程形式运行，受限于 Python 的全局解释器锁，实际只能有效利用一个 CPU 的计算资源，并且无法支持多个用户从自己的电脑上接入同一个 Multi-Agent 应用进行交互。为了提高运行效率并支持多用户接入同一个应用中，AgentScope 提供了分布式模式，支持将同一个应用中的多个 Agent 运行在不同的进程甚至不同的机器上。同时为了让更多完全没有分布式程序编写经验的小白也能轻松上手，AgentScope 提供了简单的转化函数，能够将已经写好的单机单进程应用扩展到多进程、分布式的场景中。

• AgentScope 分布式的使用方法。AgentScope 原生提供了基于 gRPC 的分布式模式， 在这种模式下，一个应用程序中的多个智能体可以部署到不同的进程或者甚至不同的机器上，从而充分利用计算资源，提高效率。

• 与传统模式相比，AgentScope 的分布式模式不需要修改主进程代码。只需在初始化智能体时调用 to_dist 函数。

• 基本概念

  • 主进程：AgentScope 应用程序所在的进程被称为主进程。例如，上一节中的 run 函数就是在主进程中运行的。每个 AgentScope 应用程序只有一个主进程。

  • 智能体服务器进程：AgentScop