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哪个网站可以做全网推广,毕设网站建设,软件开发和大数据哪个前景好,污染网站代码目录 1 Agents 的概念 2 实时集成与多模态 3 安全与观测性 4 部署与扩展 5 未来趋势 在上几篇文章中#xff0c;我们已经深入探讨了Semantic Kernel的Memory机制和向量存储#xff0c;这些工具让AI应用像传统数据库系统一样可靠#xff0c;能处理海量知识。 我总是认为…目录1 Agents 的概念2 实时集成与多模态3 安全与观测性4 部署与扩展5 未来趋势在上几篇文章中我们已经深入探讨了Semantic Kernel的Memory机制和向量存储这些工具让AI应用像传统数据库系统一样可靠能处理海量知识。我总是认为Agents作为下一个跃升点它不只是简单调用模型而是构建自主决策的实体能在复杂环境中协作。通过该文章我们一起来探讨一下Agents和多代理系统。接下来我们会从Agents的基本概念入手逐步展开实时集成、多模态支持、安全观测性、部署扩展最后展望未来趋势。通过示例让你能看到如何在实际项目中应用这些高级功能比如在企业级Web服务中构建协作代理提升自动化水平。1 Agents 的概念Agents在Semantic Kernel中是自主实体能感知环境、规划行动并执行任务这与传统.NET开发中的服务或Actor模型类似但注入AI推理让它们更智能。单代理适合单一任务比如一个客服代理处理用户查询多代理则涉及协作比如一个团队代理分工处理复杂问题如订单处理中一个代理查库存、另一个算价格。单代理的构建简单用Kernel作为基础添加插件和规划器让它自主运行。Semantic Kernel引入了更成熟的代理抽象支持A2A协议让代理间通信标准化。 在C#中定义一个单代理using Microsoft.SemanticKernel.Agents; using Microsoft.SemanticKernel; var kernel Kernel.CreateBuilder() .AddOpenAIChatCompletion(gpt-4o, apiKey) .Build(); var agent new ChatCompletionAgent(kernel, CustomerSupport) { Instructions 你是一个客服代理帮助用户解决问题。, ExecutionSettings new OpenAIPromptExecutionSettings { ToolCallBehavior ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions } };这个代理能自动调用插件响应查询就像传统服务类处理请求但AI决定下一步。多代理协作则用代理编排框架Semantic Kernel的新框架允许定义工作流让代理分工。 比如构建一个多代理系统var inventoryAgent new ChatCompletionAgent(kernel, Inventory); var pricingAgent new ChatCompletionAgent(kernel, Pricing); var orchestrator new AgentGroupChat(kernel); orchestrator.AddAgent(inventoryAgent); orchestrator.AddAgent(pricingAgent); var response await orchestrator.InvokeAsync(处理订单检查库存并计算总价。);这里编排器像消息总线代理间传递信息确保协作顺畅。这在微服务架构中实用你能将每个代理部署为独立服务代理间用gRPC通信融合传统分布式系统。Agents的概念强调自主性单代理处理线性任务多代理应对并行或冲突场景。Semantic Kernel的更新让多代理更易构建支持低代码方式通过YAML定义代理角色。 在实际项目中这意味着你能在Blazor应用中嵌入代理用户交互时代理后台协作提供实时建议减少前端逻辑复杂度。多代理的协作还能模拟人类团队比如一个代理提出想法、另一个验证这优化决策过程。在企业应用中用它自动化审批流一个代理审合规、另一个算风险整体提升效率。2 实时集成与多模态实时集成是Agents的关键让它们处理流式数据和即时响应多模态支持则扩展到语音、视频和文本结合。Semantic Kernel添加了实时API集成支持WebSocket-like连接让代理在对话中实时更新。 这与传统实时Web如SignalR类似你能将代理嵌入ASP.NET Core的Hub中。语音集成用Azure Speech服务代理监听输入、生成响应using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Azure; using Microsoft.CognitiveServices.Speech; var speechConfig SpeechConfig.FromSubscription(key, region); var synthesizer new SpeechSynthesizer(speechConfig); var agent new ChatCompletionAgent(kernel, VoiceAgent); agent.Instructions 处理语音查询转为文本处理再合成语音输出。; // 集成实时监听语音代理响应 var recognizer new SpeechRecognizer(speechConfig); var result await recognizer.RecognizeOnceAsync(); var query result.Text; var response await agent.InvokeAsync(query); await synthesizer.SpeakTextAsync(response.Content);这让代理多模态处理语音查询适合客服App。视频支持则用多模态模型如gpt-4o代理分析帧var prompt 分析视频{{$videoUrl}}中的动作并描述。; var arguments new KernelArguments { [videoUrl] https://example.com/video.mp4 }; var result await kernel.InvokePromptAsync(prompt, arguments);Semantic Kernel的实时框架支持实验性集成让代理在Python和.NET间协作。 在实际落地中这能在MAUI移动App中实现代理实时处理相机输入提供AR指导结合传统UI事件。多代理的多模态协作更强大比如一个代理处理语音、另一个分析视频编排器融合输出。这在监控系统中实用代理实时检测异常通知团队优化响应时间。实时API支持让代理集成外部服务如股票API代理监控变化自动决策。这桥接AI与传统事件驱动架构提升系统响应性。3 安全与观测性Agents的安全和观测性是企业部署的核心Semantic Kernel提供钩子、过滤器和遥测日志确保系统可控、可审计。钩子像中间件拦截事件kernel.FunctionInvoking (sender, e) { if (e.Function.Name SensitiveOp) { // 安全检查 if (!Authorize(e.Arguments[user])) e.Cancel true; } };这防止未授权调用类似传统认证过滤器。过滤器扩展钩子支持输入输出清洗kernel.PromptFilter (sender, e) { e.RenderedPrompt SanitizeInput(e.RenderedPrompt); // 移除敏感词 };观测性用OpenTelemetry标准Semantic Kernel内置日志、度量和追踪。 配置using Microsoft.Extensions.Logging; using OpenTelemetry.Trace; var loggerFactory LoggerFactory.Create(builder builder.AddConsole()); kernel.Services.AddSingletonILoggerFactory(loggerFactory); TracerProviderBuilder builder Sdk.CreateTracerProviderBuilder() .AddSemanticKernelInstrumentation() .AddConsoleExporter();这让代理行为透明你能在Azure Monitor中追踪调用链诊断瓶颈。过滤器还能监控偏见代理输出前检查确保合规。在多代理系统中观测性更重要编排器日志代理间交互便于调试协作问题。这在生产环境中落地用AppInsights收集遥测设置警报避免安全漏洞。安全钩子支持自定义如集成Azure AD验证代理访问。整体这些功能让Agents从原型到企业级开发者能在项目中自信部署减少风险。4 部署与扩展部署Agents需考虑扩展性Semantic Kernel支持Azure Functions和容器化让代理无服务器运行或Kubernetes扩展。到2025年Azure Functions强化容器支持你能将代理打包为Docker镜像。Azure Functions部署创建函数项目注入Kernel[Function(AgentFunction)] public async TaskIActionResult Run([HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, post)] HttpRequest req) { var kernel _kernel; // 从DI注入 var agent new ChatCompletionAgent(kernel); var input await req.ReadAsStringAsync(); var response await agent.InvokeAsync(input); return new OkObjectResult(response.Content); }这让代理作为API端点自动缩放。容器化用DockerfileFROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:9.0 AS build WORKDIR /app COPY . . RUN dotnet publish -c Release -o out FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:9.0 WORKDIR /app COPY --frombuild /app/out . ENTRYPOINT [dotnet, AgentApp.dll]部署到Azure Container Apps支持多代理扩展每个代理独立容器编排器协调。 在实际项目中这优化成本高峰时自动扩容结合传统CI/CD管道如GitHub Actions实现零停机更新。扩展还包括负载均衡多代理系统用Service Fabric集群代理间通信优化延迟。这在电商平台中落地代理处理峰值订单容器确保高可用。Semantic Kernel的内核设计让部署轻量你能AOT编译代理App提升启动速适合Serverless。5 未来趋势Semantic Kernel与.NET 9的演进正加速AI代理的普及.NET 10 Preview 7引入Microsoft.Extensions.AI抽象让代理集成更原生。 这意味着未来代理像扩展服务一样注入简化开发。.NET 9的Blazor改进支持了Agent UI渲染代理实时更新组件。 而.NET 10 预览版中强化AOT和云原生让代理在边缘运行。Semantic Kernel的路标聚焦代理创新与.NET合作移功能到基础库。 趋势是多代理模式改变.NET从单体到代理生态。在项目中这鼓励开发者探索代理模式构建自适应系统如智能DevOps工具代理自动化测试和部署。未来还包括更强多模态代理处理AR/VR输入集成.NET的XR支持。整体上Semantic Kernel将持续演进。引入地址