ai-agents-for-beginners

🔍 Tyrinėjame Microsoft Agent Framework – Pagrindinis agentas (.NET)

📋 Mokymosi tikslai

Šis pavyzdys nagrinėja Microsoft Agent Framework pagrindines sąvokas per paprastą agento įgyvendinimą .NET. Sužinosite pagrindinius agentų modelius ir suprasite, kaip veikia intelektualūs agentai naudojant C# ir .NET ekosistemą.

Ką atrastumėte

🎯 Pagrindinės aprėptos sąvokos

Agentų sistemos principai

Techninės sudedamosios dalys

🔧 Technologijų rinkinys

Pagrindinės technologijos

Agentų galimybės

📚 Framework palyginimas

Šis pavyzdys demonstruoja Microsoft Agent Framework požiūrį, palyginti su kitais agentų framework’ais:

Ypatybė Microsoft Agent Framework Kiti Framework’ai
Integracija Gimtoji Microsoft ekosistema Įvairi suderinamumas
Paprastumas Aiškus, intuityvus API Dažnai sudėtinga sąranga
Išplečiamumas Lengva įrankių integracija Priklauso nuo framework’o
Verslui paruošta Sukurta gamybai Skiriasi priklausomai nuo framework’o

🚀 Pradžia

Reikalavimai

Reikalingi aplinkos kintamieji

# zsh/bash
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://<your-resource>.openai.azure.com
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-5-mini
# Tada prisijunkite, kad AzureCliCredential galėtų gauti žetoną
az login
# PowerShell
$env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT = "https://<your-resource>.openai.azure.com"
$env:AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT = "gpt-5-mini"
# Tada prisijunkite, kad AzureCliCredential galėtų gauti žetoną
az login

Pavyzdinis kodas

Norėdami paleisti pavyzdžio kodą,

# zsh/bash
chmod +x ./02-dotnet-agent-framework.cs
./02-dotnet-agent-framework.cs

Arba naudodami dotnet CLI:

dotnet run ./02-dotnet-agent-framework.cs

Peržiūrėkite 02-dotnet-agent-framework.cs visą kodą.

#!/usr/bin/dotnet run

#:package Microsoft.Extensions.AI@10.*
#:package Microsoft.Agents.AI.OpenAI@1.*-*
#:package Azure.AI.OpenAI@2.1.0
#:package Azure.Identity@1.13.1

using System.ComponentModel;

using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;

// Tool Function: Random Destination Generator
// This static method will be available to the agent as a callable tool
// The [Description] attribute helps the AI understand when to use this function
// This demonstrates how to create custom tools for AI agents
[Description("Provides a random vacation destination.")]
static string GetRandomDestination()
{
    // List of popular vacation destinations around the world
    // The agent will randomly select from these options
    var destinations = new List<string>
    {
        "Paris, France",
        "Tokyo, Japan",
        "New York City, USA",
        "Sydney, Australia",
        "Rome, Italy",
        "Barcelona, Spain",
        "Cape Town, South Africa",
        "Rio de Janeiro, Brazil",
        "Bangkok, Thailand",
        "Vancouver, Canada"
    };

    // Generate random index and return selected destination
    // Uses System.Random for simple random selection
    var random = new Random();
    int index = random.Next(destinations.Count);
    return destinations[index];
}

// Azure OpenAI with the Responses API (stable v1 endpoint). Sign in with `az login`.
var azureEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("AZURE_OPENAI_ENDPOINT is not set.");
var deployment = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT") ?? "gpt-5-mini";

var azureClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(azureEndpoint), new AzureCliCredential());

// Define Agent Identity and Comprehensive Instructions
// Agent name for identification and logging purposes
var AGENT_NAME = "TravelAgent";

// Detailed instructions that define the agent's personality, capabilities, and behavior
// This system prompt shapes how the agent responds and interacts with users
var AGENT_INSTRUCTIONS = """
You are a helpful AI Agent that can help plan vacations for customers.

Important: When users specify a destination, always plan for that location. Only suggest random destinations when the user hasn't specified a preference.

When the conversation begins, introduce yourself with this message:
"Hello! I'm your TravelAgent assistant. I can help plan vacations and suggest interesting destinations for you. Here are some things you can ask me:
1. Plan a day trip to a specific location
2. Suggest a random vacation destination
3. Find destinations with specific features (beaches, mountains, historical sites, etc.)
4. Plan an alternative trip if you don't like my first suggestion

What kind of trip would you like me to help you plan today?"

Always prioritize user preferences. If they mention a specific destination like "Bali" or "Paris," focus your planning on that location rather than suggesting alternatives.
""";

// Create AI Agent with Advanced Travel Planning Capabilities
// Get the Responses client for the deployment and create the AI agent
// Configure agent with name, detailed instructions, and available tools
// This demonstrates the .NET agent creation pattern with full configuration
AIAgent agent = azureClient
    .GetChatClient(deployment)
    .AsAIAgent(
        name: AGENT_NAME,
        instructions: AGENT_INSTRUCTIONS,
        tools: [AIFunctionFactory.Create(GetRandomDestination)]
    );

// Create New Session for Context Management.
// Initialize a new conversation session to maintain context across multiple interactions
// Sessions enable the agent to remember previous exchanges and maintain conversational state
// This is essential for multi-turn conversations and contextual understanding
AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();

// Execute Agent: First Travel Planning Request
// Run the agent with an initial request that will likely trigger the random destination tool
// The agent will analyze the request, use the GetRandomDestination tool, and create an itinerary
// Using the session parameter maintains conversation context for subsequent interactions
await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync("Plan me a day trip", session))
{
    await Task.Delay(10);
    Console.Write(update);
}

Console.WriteLine();

// Execute Agent: Follow-up Request with Context Awareness
// Demonstrate contextual conversation by referencing the previous response
// The agent remembers the previous destination suggestion and will provide an alternative
// This showcases the power of conversation sessions and contextual understanding in .NET agents
await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync("I don't like that destination. Plan me another vacation.", session))
{
    await Task.Delay(10);
    Console.Write(update);
}

🎓 Pagrindinės išvados

  1. Agento architektūra: Microsoft Agent Framework suteikia švarų, tipo saugų požiūrį kuriant AI agentus .NET
  2. Įrankių integracija: funkcijos su [Description] atributais tampa prieinamomis agento įrankių dalimis
  3. Pokalbio kontekstas: sesijų valdymas leidžia vykdyti daugiaetapius pokalbius su pilnu konteksto suvokimu
  4. Konfigūracijos valdymas: aplinkos kintamieji ir saugaus prisijungimo tvarkymas atitinka .NET geriausias praktikas
  5. Azure OpenAI Responses API: agentas naudoja Azure OpenAI Responses API per Azure.AI.OpenAI SDK

🔗 Papildomi ištekliai


Atsakomybės apribojimas: Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba laikomas autoritetingu šaltiniu. Svarbiai informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogiškąjį vertimą. Mes neatsakome už jokius nesusipratimus ar neteisingą interpretaciją, kilusią naudojantis šiuo vertimu.