Microsoft 代理框架簡介（預覽版）：讓每個開發人員都能輕鬆使用 AI 代理詳情 - microsoft 葡萄城技術團隊博客

Microsoft 代理框架簡介（預覽版）：讓每個開發人員都能輕鬆使用 AI 代理

引言

人工智能代理（AI Agents）正逐漸成為現代軟件開發的重要組成部分，它們能夠結合推理、上下文和工具來追求特定目標。然而，許多開發人員在構建 AI 代理時面臨複雜編排邏輯、多模型連接困難以及部署基礎設施繁瑣等問題。Microsoft 代理框架（Microsoft Agent Framework）的推出，旨在簡化這一過程，讓開發人員能夠像創建 Web API 或控制枱應用一樣輕鬆構建 AI 代理。本文將詳細介紹 Microsoft 代理框架的核心概念、功能特性以及如何使用它快速構建 AI 代理系統。

正文內容

代理與工作流：AI 系統的核心構建塊

在深入探討 Microsoft 代理框架之前，我們需要先理解代理（Agents）和工作流（Workflows）這兩個核心概念。

代理（Agents）

代理是結合推理、上下文和工具來追求目標的系統。它們由三個關鍵組件組成：

推理和決策：代理需要推理能力來決定為實現其目標採取哪些行動。這通常由大型語言模型（LLM）提供支持，但也可以使用搜索算法、規劃系統等其他技術。
上下文感知：上下文是為決策提供信息的外部數據或狀態。由於模型沒有對實時或系統特定信息的內置訪問權限，因此需要額外的輸入（如對話歷史、知識庫或企業數據）來做出明智決策。
工具使用：工具是離散的、可調用的功能，如API、模型上下文協議（MCP）工具、代碼執行或數據查詢。它們擴展系統能力但不自行決策。

工作流（Workflows）

隨着目標複雜性增加，需要將其分解為可管理步驟，這就是工作流的用武之地。工作流將複雜目標構建為一系列步驟，協調跨人員或系統的任務以有效實現目標。例如，軟件交付工作流可能包括需求收集、設計、實現、測試和部署等階段。

代理+工作流

雖然工作流可以作為預定序列運行，但集成代理增加了動態決策和適應性，實現更智能、自主的流程管理。代理、工具和工作流都是高度可組合的，這種分層架構支持構建靈活、智能且可擴展的系統。

認識 Microsoft 代理框架

Microsoft 代理框架是一套全面的.NET庫，旨在降低代理開發複雜性。無論您構建簡單聊天機器人還是編排複雜工作流中的多個AI代理，該框架都提供所需工具：

用最少樣板代碼構建代理
輕鬆編排多代理工作流
使用熟悉的.NET模式託管和部署代理
監控生產中的代理行為

建立在經過驗證的基礎上

Microsoft 代理框架基於以下成熟技術構建：

Semantic Kernel：提供強大的編排能力
AutoGen：支持先進的多代理協作和研究驅動技術
Microsoft.Extensions.AI：為.NET提供標準化AI構建塊

這種組合使框架具有可靠性、靈活性和開發者友好的API，讓您能快速高效地構建部署強大AI代理。

從簡單開始：幾分鐘內構建第一個代理

Microsoft 代理框架入門非常簡單。以下示例將構建一個生成引人入勝短篇小説的創意寫作代理。

步驟0：配置先決條件

需要準備：

.NET 9 SDK或更高版本
具有模型範圍的GitHub個人訪問令牌(PAT)

設置環境變量：

export GITHUB_TOKEN="YOUR-GITHUB-TOKEN"

步驟1：設置項目

創建新C#控制枱應用並安裝必要包：

dotnet new console -o HelloWorldAgents
cd HelloWorldAgents
dotnet add package Microsoft.Agents.AI --prerelease
dotnet add package OpenAI
dotnet add package Microsoft.Extensions.AI.OpenAI --prerelease
dotnet add package Microsoft.Extensions.AI

步驟2：編寫代理

將以下代碼添加到Program.cs文件：

using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.Agents.AI;
using OpenAI;
using OpenAI.Chat;
using System.ClientModel;

IChatClient chatClient = new ChatClient(
        "gpt-4o-mini",
        new ApiKeyCredential(Environment.GetEnvironmentVariable("GITHUB_TOKEN")!),
        new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri("https://models.github.ai/inference") })
    .AsIChatClient();

AIAgent writer = new ChatClientAgent(
    chatClient,
    new ChatClientAgentOptions
    {
        Name = "Writer",
        Instructions = "Write stories that are engaging and creative."
    });

AgentRunResponse response = await writer.RunAsync("Write a short story about a haunted house.");

Console.WriteLine(response.Text);

運行應用程序，您就擁有了一個功能完整的AI代理！

抽象的力量

Microsoft 代理框架圍繞簡化代理開發的強大抽象設計。其核心是AIAgent抽象，它提供構建代理的統一接口。通過Microsoft.Extensions.AI標準化模型訪問（通過IChatClient接口），您可以輕鬆在不同提供商（如OpenAI、Azure OpenAI、GitHub Models等）之間選擇，而無需更改代理代碼。

縱向擴展：編排多個代理

單個代理功能強大，但實際場景常需多個專業代理協作。例如，寫作代理創建內容後，可能需要編輯代理潤色或事實核查代理驗證細節。

添加專業代理

// 創建專業編輯代理
AIAgent editor = new ChatClientAgent(
    chatClient,
    new ChatClientAgentOptions
    {
        Name = "Editor",
        Instructions = "Make the story more engaging, fix grammar, and enhance the plot."
    });

構建工作流

安裝工作流包：

dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Workflows --prerelease

創建工作流連接代理：

Workflow workflow = AgentWorkflowBuilder.BuildSequential(writer, editor);
AIAgent workflowAgent = await workflow.AsAgentAsync();
AgentRunResponse workflowResponse = await workflowAgent.RunAsync("Write a short story about a haunted house.");
Console.WriteLine(workflowResponse.Text);

現在運行時，編寫者創建初始故事，編輯器自動審查改進，整個工作流對外表現為單個更強大的代理。

所有類型的工作流

Microsoft 代理框架支持多種工作流模式：

順序：代理按順序執行，沿鏈傳遞結果
併發：多個代理並行工作
交接：根據上下文或結果轉移責任
羣聊：代理在共享對話空間中協作

這些靈活類型支持從簡單管道到動態多代理協作的各種編排需求。

為代理賦能工具

Microsoft 代理框架使代理能輕鬆訪問外部功能、API和服務。

創建代理工具

[Description("Gets the author of the story.")]
string GetAuthor() =&gt; "Jack Torrance";

[Description("Formats the story for display.")]
string FormatStory(string title, string author, string story) =&gt; 
    $"Title: {title}\nAuthor: {author}\n\n{story}";

將工具連接到代理

AIAgent writer = new ChatClientAgent(
    chatClient,
    new ChatClientAgentOptions
    {
        Name = "Writer",
        Instructions = "Write stories that are engaging and creative.",
        ChatOptions = new ChatOptions
        {
            Tools = [
                AIFunctionFactory.Create(GetAuthor),
                AIFunctionFactory.Create(FormatStory)
            ],
        }
    });

框架還支持更強大的工具，如模型上下文協議(MCP)服務器和託管工具(如代碼解釋器、Bing Grounding等)。

充滿信心部署：簡化託管

將代理投入生產不應意味着學習新部署模型。Microsoft 代理框架與您已使用的.NET託管模式無縫集成。

最小Web API集成

// 在ASP.NET最小Web API中註冊IChatClient
builder.AddOpenAIClient("chat")
    .AddChatClient(Environment.GetEnvironmentVariable("MODEL_NAME") ?? "gpt-4o-mini");

// 註冊代理
builder.AddAIAgent("Writer", (sp, key) =&gt; {
    var chatClient = sp.GetRequiredService<ichatclient>();
    return new ChatClientAgent(
        chatClient,
        name: key,
        instructions: "You are a creative writing assistant...",
        tools: [AIFunctionFactory.Create(GetAuthor), AIFunctionFactory.Create(FormatStory)]
    );
});

生產就緒功能

框架託管包括生產所需的一切：

通過標準.NET配置管理代理設置
與現有DI容器和實踐集成
添加身份驗證、速率限制或自定義邏輯的中間件支持

部署就像添加代理並部署到.NET運行的地方一樣簡單。

觀察和改進：內置監控

生產代理需要可觀測性。Microsoft 代理框架提供與現有可觀測性堆棧集成的全面監控。

OpenTelemetry集成

啓用詳細遙測：

writer.WithOpenTelemetry();
editor.WithOpenTelemetry();

這捕獲：

對話流程：可視化代理間消息移動
模型使用：跟蹤令牌消耗、模型選擇和成本
性能指標：監控響應時間和吞吐量
錯誤跟蹤：快速識別和調試問題

豐富的儀表板

當連接到現有可觀測性平台（如Aspire、Azure Monitor、Grafana等）時，您可以獲得代理行為的詳細洞察，幫助優化性能並在問題影響用户前識別它們。

確保質量：評估和測試

對AI系統的信任來自嚴格評估。Microsoft 代理框架可與Microsoft.Extensions.AI.Evaluations集成，幫助構建可靠、值得信賴的代理系統，支持：

自動化測試：作為CI/CD管道一部分運行評估套件
質量指標：衡量相關性、連貫性和安全性
迴歸檢測：部署前捕獲質量下降
A/B測試：比較不同配置

結論

Microsoft 代理框架為.NET開發者提供了一套強大工具，顯著簡化了AI代理的開發、編排和部署過程。通過抽象複雜性和建立在成熟技術基礎上，它使得：

構建單個代理變得像編寫幾行代碼一樣簡單
多代理協作可通過直觀的工作流實現
部署與標準.NET應用模式無縫集成
生產監控開箱即用

無論您是構建簡單聊天機器人還是複雜企業自動化系統，Microsoft 代理框架都能提供所需的基礎設施和工具，讓您專注於業務邏輯而非底層複雜性。隨着AI代理在軟件開發中扮演越來越重要的角色，這一框架無疑將成為.NET生態系統中的關鍵組成部分。

現在就開始使用Microsoft 代理框架，將AI代理的強大功能融入您的應用程序中，以更智能、更高效的方式解決業務挑戰。

葡萄城技術團隊博客

葡萄城技術團隊博客

博客 / 詳情