SuperAPI AI 工具集
合作ENAI 行业资讯收藏
Skill 广场agent-framework-azure-ai-csharp

agent-framework-azure-ai-csharp

智能体与模型

查看项目

更新于 10-16 11:33

技能介绍

用途

本技能用于在 Microsoft Foundry 上使用 Microsoft Agent Framework 的 .NET SDK 构建智能体，主要包为 Microsoft.Agents.AI 与 Microsoft.Agents.AI.Foundry。同一个 AIAgent 抽象同时封装两种路径：Foundry Responses API（AIProjectClient.AsAIAgent(...)）与持久化的 Foundry Agent 资源（FoundryAgent + AgentAdministrationClient）。

主要能力

  • 基础智能体（Responses API 路径）：AIProjectClient.AsAIAgent(...) 返回由 Foundry Responses API 支撑的 AIAgent，不在服务上创建持久化智能体资源。
  • 函数工具：用 [Description] 装饰静态方法并通过 AIFunctionFactory.Create 包装，智能体在客户端调用。
  • 托管工具：在 Foundry 服务上执行，包括 HostedCodeInterpreterTool、HostedFileSearchTool、HostedWebSearchTool、MemorySearchPreviewTool、ResponseTool.CreateMcpTool(...)、OpenAPITool / OpenApiToolDefinition 等。
  • 流式响应：RunStreamingAsync 返回 IAsyncEnumerable<AgentResponseUpdate>。
  • 多轮会话：AgentSession 通过 response-id 链式关联实现记忆，并支持 SerializeSessionAsync / DeserializeSessionAsync 持久化与恢复。
  • 结构化输出：设置 ChatResponseFormat.ForJsonSchema<T>() 并调用 RunAsync<T>(...)。
  • 持久化 Foundry Agent：通过 AgentAdministrationClient.CreateAgentVersionAsync 创建带版本记录的智能体，可在门户中查看并跨应用复用。
  • MCP 集成：托管 MCP（ResponseTool.CreateMcpTool，需走持久化 CreateAgentVersionAsync 路径）与本地 MCP（McpClient + mcpTools.Cast<AITool>()，可用于无状态 AsAIAgent 重载）。
  • Foundry Memory：通过 FoundryMemoryProvider 实现跨会话、跨进程的用户级记忆。
  • Agent Skills：.NET SDK 提供 Agent Skills 运行时，可按需渐进式加载模块化能力包。

使用方式

安装（命令保留原文）：

dotnet add package Microsoft.Agents.AI --prerelease
dotnet add package Microsoft.Extensions.AI --prerelease
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease
dotnet add package Azure.AI.Projects --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease

前置条件：.NET 10 SDK 或更高版本；具备聊天模型部署的 Microsoft Foundry 项目；Azure CLI 已登录（az login）且拥有 Foundry 项目的 Azure AI Developer 权限；记忆示例需要嵌入部署；Bing 联网搜索需要配置 Bing 连接。

环境变量：

export AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT="https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>"
export AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME="gpt-5.4-mini"
export AZURE_AI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME="text-embedding-ada-002"
export AZURE_AI_MEMORY_STORE_ID="memory-store-sample"
export BING_CONNECTION_ID="<bing-connection-id>"

认证与生命周期规则：优先使用 DefaultAzureCredential / AzureCliCredential；避免连接字符串与账户密钥；生产环境可用 ManagedIdentityCredential 固定凭据链。对可释放对象（如 McpClient 用 await using）进行释放；AIProjectClient 与 AIAgent 设计为长期存活，不要按请求释放。

适用场景

  • 需要以 C#/.NET 在 Microsoft Foundry 上构建无状态或持久化智能体的开发场景。
  • 需要函数工具、托管工具（代码解释器、文件搜索、联网搜索）、MCP 工具或 OpenAPI 工具的智能体。
  • 需要多轮会话、会话持久化、结构化输出与跨会话记忆的对话应用。
  • LAB 3 场景：C# 智能体通过 ASP.NET Core 暴露为 HTTP 接口，供 Python 评测/红队框架打分（AGUI_SERVER_URL=http://127.0.0.1:5100）。

限制

  • FoundryEvals 与 Azure AI Evaluation RedTeam 目前是 Python SDK 接口；C# LAB 3 不重建这些评估器，而是将 C# 智能体通过 HTTP 暴露给 Python 评测框架。
  • 托管 MCP 返回的值为 ProjectsAgentTool，只能通过持久化 CreateAgentVersionAsync 路径使用，不能传入无状态 AsAIAgent 重载；无状态重载需使用本地 MCP。
  • Foundry Memory 的 RBAC 限制：访问记忆后端嵌入部署返回 401，通常表示调用方缺少嵌入数据操作权限，需在 AI 账户与项目范围授予相应角色。
  • 部分包与示例使用 --prerelease，未提供稳定版本信息。
  • 资料未提供收费、价格与具体平台可用性信息。