从 Semantic Kernel 到 Agent Framework：微软 AI 开发框架的进化之路

许泽宇的技术分享2025-11-18 14:03

当你的 AI Agent 开始"内卷"，是时候给它换个更大的舞台了

引子：一场静悄悄的革命

如果你最近打开微软的 AI 开发文档,可能会发现一个有趣的现象:曾经风光无限的 Semantic Kernel 正在悄然"让位"给一个新面孔------Microsoft Agent Framework。这不是简单的版本升级,而是微软在 AI Agent 开发领域的一次战略性重构。

作为一个在 AI 开发一线摸爬滚打的工程师,我最近深入研究了这次迁移,发现这背后藏着不少门道。今天就让我们一起揭开这层面纱,看看微软这次到底在下一盘什么棋。

一、为什么要"换框架"？Semantic Kernel 遇到了什么瓶颈

1.1 单打独斗的时代结束了

还记得 Semantic Kernel 刚出来的时候,大家都觉得挺香:简洁的 API、优雅的插件系统、与 Azure OpenAI 的无缝集成。但随着 AI Agent 应用越来越复杂,问题也逐渐暴露出来。

想象一下这个场景:你需要构建一个客服系统,里面有专门处理订单的 Agent、负责技术支持的 Agent、还有协调全局的 Agent。用 Semantic Kernel 实现?可以,但你会发现自己在写大量的"胶水代码"来协调这些 Agent 之间的交互。

1.2 多 Agent 编排:Semantic Kernel 的阿喀琉斯之踵

Semantic Kernel 的设计哲学更偏向"单一智能体+丰富插件"的模式。当你需要:

  • 并发执行多个 Agent 任务

  • 顺序编排复杂的 Agent 工作流

  • 动态切换不同 Agent 之间的控制权

你会发现 Semantic Kernel 开始力不从心。它就像一个优秀的独奏家,但当需要组建交响乐团时,就显得捉襟见肘了。

1.3 协议标准化的呼声

随着 A2A (Agent-to-Agent)、MCP (Model Context Protocol) 等协议标准的兴起,业界对 Agent 互操作性的需求越来越强烈。Semantic Kernel 虽然也在跟进,但其架构设计并非为此而生,改造起来难免有些"削足适履"。

二、Agent Framework 的"杀手锏":不只是换个名字这么简单

2.1 架构设计:从"单核"到"多核"

Agent Framework 最大的变化,是从根本上重新思考了 AI Agent 的组织方式。如果说 Semantic Kernel 是一台高性能单核处理器,那 Agent Framework 就是一个多核异构计算平台。

核心概念对比
概念 Semantic Kernel Agent Framework
基本单元 Kernel + Plugins AIAgent + Tools
多 Agent 支持 需要自行实现 原生支持
工作流编排 手动编排 Workflow 抽象
协议支持 主要是 OpenAI 多协议原生支持

2.2 三大核心能力:让 Agent "组团打怪"

能力一:原生的多 Agent 编排

Agent Framework 提供了三种开箱即用的编排模式:

并发模式 (Concurrent)

复制代码 
// 想象你在餐厅点餐,厨师、服务员、收银员同时工作
var frenchAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "FrenchTranslator",
    instructions: "Translate to French"
);

var englishAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "EnglishTranslator", 
    instructions: "Translate to English"
);

// 两个 Agent 并发处理,谁快谁先返回
var workflow = WorkflowFactory.BuildConcurrentWorkflow(
    frenchAgent, 
    englishAgent
);

顺序模式 (Sequential)

复制代码 
// 就像流水线,一个环节完成后才进入下一个
var writerAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "Writer",
    instructions: "Create content"
);

var reviewerAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "Reviewer",
    instructions: "Review and improve"
);

// Writer 写完 -> Reviewer 审核 -> 最终输出
var workflow = WorkflowFactory.BuildSequentialWorkflow(
    writerAgent,
    reviewerAgent
);

切换模式 (Handoff)

复制代码 
// 像客服转接,根据情况动态切换负责的 Agent
var salesAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "Sales",
    instructions: "Handle sales inquiries"
);

var techAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "TechSupport",
    instructions: "Handle technical issues"
);

// 根据用户问题自动切换到合适的 Agent
var workflow = WorkflowFactory.BuildHandoffWorkflow(
    salesAgent,
    techAgent
);
能力二:统一的 Chat Client 抽象

Agent Framework 引入了 IChatClient 接口(来自 Microsoft.Extensions.AI),这是一个跨平台、跨模型的统一抽象层。

复制代码 
// 无论是 OpenAI、Azure OpenAI 还是其他模型,接口都一样
IChatClient chatClient = new AzureOpenAIClient(
    new Uri(endpoint),
    new AzureCliCredential()
).GetChatClient(deploymentName);

// 创建 Agent 的方式完全一致
AIAgent agent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "MyAgent",
    instructions: "You are a helpful assistant"
);

这种设计的好处是什么?可移植性 。你今天用 Azure OpenAI,明天想换成 OpenAI 或者其他模型,只需要改一行代码创建 IChatClient 的部分,其他代码完全不用动。

能力三:Workflow 即 Agent

这是一个非常巧妙的设计:Workflow 本身也可以被当作一个 Agent 来使用。

复制代码 
// 创建一个包含多个 Agent 的 Workflow
var workflow = WorkflowFactory.BuildWorkflow(chatClient);

// 把整个 Workflow 包装成一个 Agent
var workflowAgent = workflow.AsAgent(
    "ComplexAgent", 
    "A multi-agent workflow"
);

// 现在可以像使用普通 Agent 一样使用它
var result = await workflowAgent.RunAsync("Process this task");

这意味着什么?你可以构建层次化的 Agent 系统:底层是简单的 Agent,中层是由多个 Agent 组成的 Workflow,顶层又可以把多个 Workflow 组合成更复杂的系统。就像搭积木一样,无限扩展。

2.3 工具系统:从 Plugin 到 Tool 的进化

Semantic Kernel 的 Plugin 系统虽然强大,但在多 Agent 场景下会遇到一些问题:

  • Plugin 的生命周期管理复杂

  • 跨 Agent 共享 Plugin 不够优雅

  • 与标准协议(如 MCP)的集成需要额外适配

Agent Framework 的 Tool 系统则更加灵活:

复制代码 
// 定义一个工具函数
[Description("Get the weather for a location")]
static string GetWeather(
    [Description("The location")] string location
) => $"The weather in {location} is sunny";

// 直接作为 Tool 传给 Agent
AIAgent agent = chatClient.CreateAIAgent(
    instructions: "You are a weather assistant",
    tools: [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)]
);

// Agent 会自动识别何时调用这个工具
var result = await agent.RunAsync(
    "What's the weather in Beijing?"
);

更重要的是,Agent Framework 对各种类型的 Tool 提供了统一的抽象:

  • Function Calling: 本地函数调用

  • Code Interpreter: 代码执行环境

  • File Search: 文件检索能力

  • Web Search: 网络搜索能力

  • MCP Tools: Model Context Protocol 工具

这些工具可以无缝集成到任何 Agent 中,而不需要关心底层实现细节。

三、迁移实战:从 Semantic Kernel 到 Agent Framework 的"搬家指南"

3.1 基础场景:单 Agent 对话

Semantic Kernel 的写法:

复制代码 
var kernel = Kernel.CreateBuilder()
    .AddAzureOpenAIChatCompletion(
        deploymentName,
        endpoint,
        apiKey
    )
    .Build();

var result = await kernel.InvokePromptAsync(
    "Tell me a joke about pirates"
);

Agent Framework 的写法:

复制代码 
var agent = new AzureOpenAIClient(
    new Uri(endpoint),
    new AzureCliCredential()
)
.GetChatClient(deploymentName)
.CreateAIAgent(
    name: "Joker",
    instructions: "You are good at telling jokes"
);

var result = await agent.RunAsync(
    "Tell me a joke about pirates"
);

关键变化:

  1. 不再需要 Kernel 这个中间层

  2. 认证方式更加灵活(支持 Azure CLI、Managed Identity 等)

  3. Agent 有了明确的"身份"(name 和 instructions)

3.2 工具调用:从 Plugin 到 Tool

Semantic Kernel 的写法:

复制代码 
public class WeatherPlugin
{
    [KernelFunction]
    [Description("Get weather")]
    public string GetWeather(string location)
    {
        return $"Weather in {location}";
    }
}

kernel.Plugins.AddFromType<WeatherPlugin>();
var result = await kernel.InvokePromptAsync(
    "What's the weather in Tokyo?"
);

Agent Framework 的写法:

复制代码 
[Description("Get weather")]
static string GetWeather(
    [Description("The location")] string location
) => $"Weather in {location}";

var agent = chatClient.CreateAIAgent(
    instructions: "You are a weather assistant",
    tools: [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)]
);

var result = await agent.RunAsync(
    "What's the weather in Tokyo?"
);

关键变化:

  1. 不需要创建专门的 Plugin 类

  2. 工具函数可以是静态方法、实例方法或 Lambda

  3. 工具的注册更加直观

3.3 多轮对话:Thread 的引入

Semantic Kernel 的写法:

复制代码 
var chatHistory = new ChatHistory();
chatHistory.AddUserMessage("Tell me a joke");

var result1 = await chatCompletion.GetChatMessageContentAsync(
    chatHistory
);
chatHistory.AddAssistantMessage(result1.Content);

chatHistory.AddUserMessage("Make it funnier");
var result2 = await chatCompletion.GetChatMessageContentAsync(
    chatHistory
);

Agent Framework 的写法:

复制代码 
var agent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "Joker",
    instructions: "You are good at telling jokes"
);

var thread = agent.GetNewThread();

var result1 = await agent.RunAsync(
    "Tell me a joke", 
    thread
);

var result2 = await agent.RunAsync(
    "Make it funnier", 
    thread
);

关键变化:

  1. 引入了 AgentThread 概念,自动管理对话历史

  2. 不需要手动维护 ChatHistory

  3. 线程可以被持久化、恢复,支持长期对话

3.4 依赖注入:更符合现代 .NET 开发习惯

Semantic Kernel 的写法:

复制代码 
services.AddSingleton<Kernel>(sp =>
{
    var builder = Kernel.CreateBuilder();
    builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(/*...*/);
    return builder.Build();
});

Agent Framework 的写法:

复制代码 
services.AddSingleton<IChatClient>(sp =>
{
    return new AzureOpenAIClient(
        new Uri(endpoint),
        new AzureCliCredential()
    ).GetChatClient(deploymentName);
});

services.AddTransient<AIAgent>(sp =>
{
    var chatClient = sp.GetRequiredService<IChatClient>();
    return chatClient.CreateAIAgent(
        name: "MyAgent",
        instructions: "..."
    );
});

关键变化:

  1. 使用标准的 IChatClient 接口,更容易 Mock 和测试

  2. Agent 的创建可以更灵活地控制生命周期

  3. 与 ASP.NET Core 的集成更加自然

3.5 流式输出:体验升级

Semantic Kernel 的写法:

复制代码 
await foreach (var update in chatCompletion.GetStreamingChatMessageContentsAsync(
    chatHistory
))
{
    Console.Write(update.Content);
}

Agent Framework 的写法:

复制代码 
await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync(
    "Tell me a story",
    thread
))
{
    Console.Write(update.Text);
}

关键变化:

  1. 流式输出的 API 更加简洁

  2. update.Text 直接提供聚合后的文本,不需要手动拼接

  3. 支持更丰富的更新类型(不仅仅是文本)

四、深入理解:Agent Framework 的设计哲学

4.1 响应类型的精心设计

Agent Framework 在设计响应类型时,参考了业界多个主流框架(AutoGen、LangGraph、OpenAI SDK 等),最终选择了一个平衡的方案:

非流式响应:

复制代码 
public class AgentRunResponse
{
    // 主要内容:给用户的最终回复
    public string Text { get; }
    public IList<ChatMessage> Messages { get; }
    
    // 元数据
    public string? ResponseId { get; }
    public string? AuthorName { get; }
    public UsageDetails? Usage { get; }
}

流式响应:

复制代码 
public class AgentRunResponseUpdate
{
    // 增量内容
    public string Text { get; }
    public IList<AIContent> Contents { get; }
    
    // 标识信息
    public string? ResponseId { get; }
    public string? MessageId { get; }
}

这种设计的巧妙之处在于:

  • 主要内容和次要内容分离 : Text 属性直接给出最终答案,Messages/Contents 包含详细信息

  • 流式和非流式体验一致 : 都可以通过 Text 属性快速获取结果

  • 可扩展性 : 通过 AdditionalProperties 支持未来的扩展需求

4.2 工具系统的统一抽象

Agent Framework 对工具的抽象非常有前瞻性。它不仅支持传统的 Function Calling,还为各种新兴的工具类型提供了统一的接口:

工具类型 Azure AI Foundry OpenAI Anthropic 说明
Function Calling ✅ ✅ ✅ 基础函数调用
Code Interpreter ✅ ✅ ✅ 代码执行环境
File Search ✅ ✅ ❌ 文件检索
Web Search ✅ ✅ ✅ 网络搜索
MCP Tools ✅ ✅ ✅ 标准协议工具
Computer Use ❌ ✅ ✅ 计算机控制

Agent Framework 采用了混合策略:

  1. 通用工具 : 使用 AITool 基类的派生类型(如 HostedCodeInterpreterTool)

  2. 特定工具: 在各自的 Provider 包中实现(如 Foundry 特有的工具)

  3. 兜底方案 : 通过 RawRepresentationFactory 支持任意自定义工具

这种设计既保证了标准化,又保留了灵活性。

4.3 可观测性:内置的 OpenTelemetry 支持

在生产环境中,了解 Agent 的运行状态至关重要。Agent Framework 原生集成了 OpenTelemetry:

复制代码 
// 启用遥测
services.AddOpenTelemetry()
    .WithTracing(builder =>
    {
        builder.AddSource("Microsoft.Agents.AI");
    });

// Agent 的每次运行都会自动记录 Trace
var result = await agent.RunAsync("Process this");

// 可以看到:
// - Agent 的调用链路
// - 工具的执行时间
// - Token 使用情况
// - 错误和异常

这对于调试复杂的多 Agent 系统来说,简直是救命稻草。你可以清楚地看到:

  • 哪个 Agent 在什么时候被调用

  • 工具调用的顺序和结果

  • 性能瓶颈在哪里

  • 为什么某个 Agent 做出了特定的决策

4.4 Python 和 .NET 的双语支持

Agent Framework 不是一个 .NET 专属的框架,它同时提供了 Python 和 .NET 两个版本,而且 API 设计高度一致。

.NET 版本:

复制代码 
var agent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "HaikuBot",
    instructions: "You write haikus"
);

var result = await agent.RunAsync(
    "Write a haiku about AI"
);

Python 版本:

复制代码 
agent = ChatAgent(
    chat_client=OpenAIChatClient(),
    name="HaikuBot",
    instructions="You write haikus"
)

result = await agent.run(
    "Write a haiku about AI"
)

这种一致性意味着:

  • 团队可以根据技术栈自由选择

  • 文档和示例可以互相参考

  • 跨语言的 Agent 协作成为可能

五、实战案例:构建一个智能客服系统

让我们通过一个实际案例,看看 Agent Framework 如何简化复杂的多 Agent 系统开发。

5.1 需求分析

我们要构建一个智能客服系统,包含:

  1. 接待 Agent: 理解用户意图,分流到对应的专业 Agent

  2. 订单 Agent: 处理订单查询、退换货等

  3. 技术 Agent: 解决技术问题

  4. 知识库: 提供产品信息检索能力

5.2 系统架构

复制代码 
用户输入
   ↓
接待 Agent (Handoff 模式)
   ↓
   ├─→ 订单 Agent (带订单查询工具)
   ├─→ 技术 Agent (带知识库检索)
   └─→ 通用 Agent (处理其他问题)

5.3 代码实现

复制代码 
// 1. 定义工具函数
[Description("Query order status")]
static async Task<string> QueryOrder(
    [Description("Order ID")] string orderId
)
{
    // 实际场景中会调用数据库或 API
    return $"Order {orderId}: Shipped, arriving tomorrow";
}

[Description("Search knowledge base")]
static async Task<string> SearchKnowledge(
    [Description("Search query")] string query
)
{
    // 实际场景中会调用向量数据库
    return $"Found 3 articles about: {query}";
}

// 2. 创建专业 Agent
var orderAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "OrderAgent",
    instructions: @"
        You are an order specialist.
        Help users with order queries, returns, and refunds.
        Always be polite and efficient.
    ",
    tools: [AIFunctionFactory.Create(QueryOrder)]
);

var techAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "TechAgent",
    instructions: @"
        You are a technical support specialist.
        Help users solve technical problems.
        Search the knowledge base when needed.
    ",
    tools: [AIFunctionFactory.Create(SearchKnowledge)]
);

var generalAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "GeneralAgent",
    instructions: @"
        You handle general inquiries.
        Be friendly and helpful.
    "
);

// 3. 创建接待 Agent(使用 Handoff 模式)
var receptionAgent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "ReceptionAgent",
    instructions: @"
        You are the first point of contact.
        Understand user intent and route to:
        - OrderAgent: for order-related questions
        - TechAgent: for technical issues
        - GeneralAgent: for everything else
    "
);

// 4. 构建 Handoff Workflow
var workflow = WorkflowFactory.BuildHandoffWorkflow(
    receptionAgent,
    new Dictionary<string, AIAgent>
    {
        ["order"] = orderAgent,
        ["tech"] = techAgent,
        ["general"] = generalAgent
    }
);

// 5. 使用系统
var thread = workflow.GetNewThread();

// 用户咨询订单
var response1 = await workflow.RunAsync(
    "Where is my order #12345?",
    thread
);
// 系统自动路由到 OrderAgent,调用 QueryOrder 工具

// 用户咨询技术问题
var response2 = await workflow.RunAsync(
    "How do I reset my password?",
    thread
);
// 系统自动路由到 TechAgent,搜索知识库

// 用户闲聊
var response3 = await workflow.RunAsync(
    "What's your company's history?",
    thread
);
// 系统路由到 GeneralAgent

5.4 系统优势

使用 Agent Framework 实现这个系统,我们获得了:

  1. 清晰的职责分离: 每个 Agent 专注于自己的领域

  2. 自动路由: Handoff 模式自动根据意图切换 Agent

  3. 工具隔离: 每个 Agent 只能访问自己需要的工具,提高安全性

  4. 易于扩展: 添加新的专业 Agent 只需要几行代码

  5. 完整的对话历史: Thread 自动管理跨 Agent 的对话上下文

5.5 性能优化

在实际生产中,我们还可以进一步优化:

复制代码 
// 1. 使用并发模式预热多个 Agent
var warmupTasks = new[]
{
    orderAgent.RunAsync("warmup", new AgentThread()),
    techAgent.RunAsync("warmup", new AgentThread()),
    generalAgent.RunAsync("warmup", new AgentThread())
};
await Task.WhenAll(warmupTasks);

// 2. 启用缓存减少重复调用
var cachedChatClient = chatClient.AsBuilder()
    .UseCache()
    .Build();

// 3. 配置超时和重试
var options = new AgentRunOptions
{
    Timeout = TimeSpan.FromSeconds(30),
    MaxRetries = 3
};

var result = await workflow.RunAsync(
    userInput,
    thread,
    options
);

六、迁移策略:如何平滑过渡

6.1 渐进式迁移:不要一口吃成胖子

如果你有一个基于 Semantic Kernel 的大型项目,不建议一次性全部迁移。推荐的策略是:

阶段一:新功能使用 Agent Framework

复制代码 
// 保留现有的 Semantic Kernel 代码
var kernel = existingKernel;

// 新功能使用 Agent Framework
var newAgent = chatClient.CreateAIAgent(/*...*/);

// 两者可以共存
var oldResult = await kernel.InvokePromptAsync(/*...*/);
var newResult = await newAgent.RunAsync(/*...*/);

阶段二:逐步替换核心模块

优先迁移那些:

  • 需要多 Agent 协作的模块

  • 对可观测性要求高的模块

  • 需要支持多种模型的模块

阶段三:完全迁移

当团队熟悉 Agent Framework 后,再考虑全面迁移。

6.2 兼容层:让迁移更平滑

可以创建一个兼容层,让 Semantic Kernel 的代码逐步过渡:

复制代码 
public class KernelToAgentAdapter
{
    private readonly AIAgent _agent;
    
    public KernelToAgentAdapter(IChatClient chatClient)
    {
        _agent = chatClient.CreateAIAgent(
            name: "Adapter",
            instructions: "Compatibility layer"
        );
    }
    
    // 模拟 Kernel 的 InvokePromptAsync
    public async Task<string> InvokePromptAsync(
        string prompt,
        KernelArguments? arguments = null
    )
    {
        var thread = _agent.GetNewThread();
        
        // 将 KernelArguments 转换为 Agent 的上下文
        if (arguments != null)
        {
            foreach (var arg in arguments)
            {
                thread.AddContext(arg.Key, arg.Value);
            }
        }
        
        var result = await _agent.RunAsync(prompt, thread);
        return result.Text;
    }
}

// 使用适配器
var adapter = new KernelToAgentAdapter(chatClient);
var result = await adapter.InvokePromptAsync(
    "Tell me a joke"
);

6.3 测试策略:确保迁移质量

单元测试:

复制代码 
[Fact]
public async Task Agent_Should_Call_Tool_Correctly()
{
    // 使用 Mock IChatClient
    var mockChatClient = new Mock<IChatClient>();
    mockChatClient
        .Setup(x => x.GetResponseAsync(
            It.IsAny<IList<ChatMessage>>(),
            It.IsAny<ChatOptions>(),
            It.IsAny<CancellationToken>()
        ))
        .ReturnsAsync(new ChatResponse(/*...*/));
    
    var agent = mockChatClient.Object.CreateAIAgent(
        name: "TestAgent",
        instructions: "Test",
        tools: [AIFunctionFactory.Create(TestTool)]
    );
    
    var result = await agent.RunAsync("Test input");
    
    Assert.Contains("expected output", result.Text);
}

集成测试:

复制代码 
[Fact]
public async Task Workflow_Should_Route_Correctly()
{
    var workflow = WorkflowFactory.BuildHandoffWorkflow(
        receptionAgent,
        specializedAgents
    );
    
    var thread = workflow.GetNewThread();
    
    // 测试订单相关问题是否路由到 OrderAgent
    var result = await workflow.RunAsync(
        "Where is my order?",
        thread
    );
    
    Assert.Equal("OrderAgent", result.AuthorName);
}

6.4 性能对比:迁移后的收益

根据微软官方的测试数据和社区反馈:

指标 Semantic Kernel Agent Framework 提升
单 Agent 响应时间 ~1.2s ~1.0s 16% ↑
多 Agent 编排开销 ~500ms ~100ms 80% ↓
内存占用 基准 -30% 30% ↓
代码量(复杂场景) 基准 -40% 40% ↓

注:数据基于典型场景,实际效果因应用而异

七、踩坑指南:迁移中的常见问题

7.1 Thread 管理:别让对话历史失控

问题:

复制代码 
// ❌ 错误:每次都创建新 Thread,丢失上下文
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
    var thread = agent.GetNewThread(); // 每次都是新的!
    await agent.RunAsync($"Question {i}", thread);
}

解决:

复制代码 
// ✅ 正确:复用 Thread 保持上下文
var thread = agent.GetNewThread();
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
    await agent.RunAsync($"Question {i}", thread);
}

// 或者在需要时清理历史
if (thread.Messages.Count > 100)
{
    thread = agent.GetNewThread(); // 重新开始
}

7.2 工具调用:注意异步陷阱

问题:

复制代码 
// ❌ 错误:同步方法中调用异步 API
[Description("Get data")]
static string GetData(string id)
{
    // 这样会阻塞线程!
    var result = httpClient.GetStringAsync(url).Result;
    return result;
}

解决:

复制代码 
// ✅ 正确:使用异步方法
[Description("Get data")]
static async Task<string> GetDataAsync(string id)
{
    var result = await httpClient.GetStringAsync(url);
    return result;
}

// Agent Framework 原生支持异步工具
var agent = chatClient.CreateAIAgent(
    tools: [AIFunctionFactory.Create(GetDataAsync)]
);

7.3 错误处理:优雅地处理失败

问题:

复制代码 
// ❌ 错误:没有处理 Agent 调用失败
var result = await agent.RunAsync(userInput);
Console.WriteLine(result.Text); // 如果失败会抛异常

解决:

复制代码 
// ✅ 正确:完善的错误处理
try
{
    var result = await agent.RunAsync(
        userInput,
        thread,
        new AgentRunOptions
        {
            Timeout = TimeSpan.FromSeconds(30),
            MaxRetries = 3
        }
    );
    
    Console.WriteLine(result.Text);
}
catch (AgentTimeoutException ex)
{
    Console.WriteLine("Agent 响应超时,请稍后重试");
    // 记录日志,通知用户
}
catch (AgentToolException ex)
{
    Console.WriteLine($"工具调用失败: {ex.ToolName}");
    // 降级处理
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine("系统错误,请联系管理员");
    // 记录详细错误信息
}

7.4 资源管理:避免内存泄漏

问题:

复制代码 
// ❌ 错误:没有正确释放资源
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
    var agent = chatClient.CreateAIAgent(/*...*/);
    await agent.RunAsync("test");
    // agent 没有被释放!
}

解决:

复制代码 
// ✅ 正确:复用 Agent 或正确释放
// 方案1:复用 Agent
var agent = chatClient.CreateAIAgent(/*...*/);
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
    await agent.RunAsync($"test {i}");
}

// 方案2:使用 using 语句(如果 Agent 实现了 IDisposable)
using var agent = chatClient.CreateAIAgent(/*...*/);
await agent.RunAsync("test");

// 方案3:使用对象池
var agentPool = new ObjectPool<AIAgent>(
    () => chatClient.CreateAIAgent(/*...*/),
    maxSize: 10
);

7.5 并发控制:防止资源耗尽

问题:

复制代码 
// ❌ 错误:无限制并发
var tasks = Enumerable.Range(0, 10000)
    .Select(i => agent.RunAsync($"Request {i}"))
    .ToArray();
await Task.WhenAll(tasks); // 可能耗尽资源!

解决:

复制代码 
// ✅ 正确:使用 SemaphoreSlim 控制并发
var semaphore = new SemaphoreSlim(10); // 最多10个并发

var tasks = Enumerable.Range(0, 10000)
    .Select(async i =>
    {
        await semaphore.WaitAsync();
        try
        {
            return await agent.RunAsync($"Request {i}");
        }
        finally
        {
            semaphore.Release();
        }
    })
    .ToArray();

await Task.WhenAll(tasks);

八、未来展望:Agent Framework 的发展方向

8.1 更强大的编排能力

根据微软的 Roadmap,Agent Framework 未来会支持:

图状工作流 (Graph-based Workflows)

复制代码 
// 未来可能的 API
var workflow = new WorkflowBuilder()
    .AddNode("input", inputAgent)
    .AddNode("process", processAgent)
    .AddNode("output", outputAgent)
    .AddEdge("input", "process", condition: x => x.IsValid)
    .AddEdge("process", "output")
    .AddEdge("process", "input", condition: x => x.NeedsRetry)
    .Build();

这将支持更复杂的条件分支、循环、并行等逻辑。

人机协作 (Human-in-the-Loop)

复制代码 
// 在关键决策点暂停,等待人工确认
var workflow = WorkflowFactory.BuildSequentialWorkflow(
    dataAnalysisAgent,
    new HumanApprovalNode("请确认分析结果"),
    reportGenerationAgent
);

8.2 更丰富的工具生态

MCP (Model Context Protocol) 深度集成

MCP 是一个开放标准,允许 AI 模型访问外部工具和数据源。Agent Framework 将提供:

复制代码 
// 连接到 MCP 服务器
var mcpClient = new McpClient("http://mcp-server.com");

// 自动发现可用工具
var tools = await mcpClient.DiscoverToolsAsync();

// 将 MCP 工具添加到 Agent
var agent = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "McpAgent",
    tools: tools
);

企业级工具集成

  • Azure Logic Apps 集成

  • Microsoft Fabric 数据访问

  • Power Platform 连接器

  • SAP、Salesforce 等企业系统

8.3 更智能的 Agent 管理

Agent 市场 (Agent Marketplace)

未来可能会有一个官方的 Agent 市场,开发者可以:

  • 发布和分享自己的 Agent

  • 订阅和使用他人的 Agent

  • 组合多个 Agent 构建复杂系统

Agent 版本管理

复制代码 
// 管理 Agent 的不同版本
var agentV1 = registry.GetAgent("customer-service", version: "1.0");
var agentV2 = registry.GetAgent("customer-service", version: "2.0");

// A/B 测试
var result = await ABTest.Run(
    agentA: agentV1,
    agentB: agentV2,
    traffic: 0.5 // 50% 流量给 V2
);

8.4 更好的开发体验

DevUI: 可视化开发工具

Agent Framework 已经提供了 DevUI,一个交互式的开发界面,可以:

  • 实时测试 Agent

  • 可视化 Workflow

  • 调试工具调用

  • 查看性能指标

Agent 模板和脚手架

复制代码 
# 快速创建 Agent 项目
dotnet new agent-app -n MyAgentApp

# 生成常见的 Agent 模式
dotnet new agent-workflow -t handoff

8.5 跨平台和边缘部署

WebAssembly 支持

复制代码 
// 在浏览器中运行 Agent
var agent = await AgentFactory.CreateForBrowserAsync(
    modelPath: "/models/phi-3.wasm"
);

移动端和 IoT 设备

复制代码 
// 在移动设备上运行轻量级 Agent
var agent = await AgentFactory.CreateForMobileAsync(
    modelPath: "phi-3-mini.onnx"
);

九、社区生态:不是一个人在战斗

9.1 官方资源

文档和教程

示例项目

  • Getting Started: 基础入门示例

  • Agent Orchestrations: 多 Agent 编排示例

  • Azure Functions Integration: 无服务器部署示例

  • Workflow Samples: 复杂工作流示例

9.2 第三方生态

工具和库

  • AgentFramework.Extensions: 社区扩展包

  • AgentFramework.Testing: 测试工具集

  • AgentFramework.Monitoring: 监控和告警

集成方案

  • LangChain 互操作

  • AutoGen 兼容层

  • Semantic Kernel 迁移工具

9.3 最佳实践和案例研究

企业应用案例

  1. 智能客服系统 (某电商平台)

    • 10+ 专业 Agent

    • 日处理 100 万+ 对话

    • 响应时间 < 2s

    • 准确率 95%+

  2. 代码审查助手 (某科技公司)

    • 自动代码审查

    • 安全漏洞检测

    • 性能优化建议

    • 节省 40% 人工审查时间

  3. 医疗诊断辅助 (某医院)

    • 多模态数据分析

    • 知识图谱集成

    • 符合 HIPAA 合规要求

    • 辅助诊断准确率 92%

开源项目

  • AgentHub: Agent 共享平台

  • WorkflowStudio: 可视化 Workflow 设计器

  • AgentBench: Agent 性能基准测试工具

十、总结:拥抱变化,迎接 AI Agent 的黄金时代

10.1 为什么现在是迁移的好时机

  1. 技术成熟度: Agent Framework 已经在多个生产环境中验证

  2. 社区支持: 活跃的社区和丰富的资源

  3. 向后兼容: 可以与 Semantic Kernel 共存,渐进式迁移

  4. 未来保障: 微软的长期承诺和持续投入

10.2 迁移的核心价值

从 Semantic Kernel 迁移到 Agent Framework,你将获得:

✅ 更强的多 Agent 编排能力 : 原生支持并发、顺序、切换等模式 ✅ 更统一的抽象层 : 跨模型、跨平台的一致体验 ✅ 更好的可观测性 : 内置 OpenTelemetry,生产就绪 ✅ 更丰富的工具生态 : 支持各种新兴的 AI 工具类型 ✅ 更清晰的代码结构 : 减少 40% 的样板代码 ✅ 更好的性能: 更低的延迟和资源占用

10.3 给开发者的建议

如果你是新项目:

  • 直接使用 Agent Framework,不要犹豫

  • 从简单的单 Agent 开始,逐步探索多 Agent 编排

  • 充分利用官方示例和文档

如果你有现有项目:

  • 评估迁移的收益和成本

  • 采用渐进式迁移策略

  • 优先迁移复杂的多 Agent 场景

如果你在观望:

  • 关注 Agent Framework 的发展

  • 参与社区讨论

  • 尝试一些小型 POC 项目

10.4 最后的思考

AI Agent 技术正在快速发展,从单一的对话机器人,到复杂的多 Agent 系统,再到未来可能出现的 Agent 操作系统。Agent Framework 不仅仅是一个技术框架,更是微软对 AI Agent 未来的一次系统性思考。

Semantic Kernel 为我们打开了 AI Agent 开发的大门,而 Agent Framework 则为我们铺设了通往 AI Agent 黄金时代的高速公路。这不是简单的技术替代,而是一次范式升级。

正如软件开发从单体应用演进到微服务,AI Agent 的开发也在从单一智能体演进到多智能体协作。Agent Framework 正是为这个新时代而生。

是时候拥抱变化了。

附录:快速参考

常用 API 对照表

功能 Semantic Kernel Agent Framework
创建 Agent Kernel.CreateBuilder() chatClient.CreateAIAgent()
调用 Agent kernel.InvokePromptAsync() agent.RunAsync()
流式输出 GetStreamingChatMessageContentsAsync() agent.RunStreamingAsync()
添加工具 kernel.Plugins.AddFromType<T>() tools: [AIFunctionFactory.Create()]
对话历史 ChatHistory AgentThread
依赖注入 services.AddSingleton<Kernel>() services.AddSingleton<IChatClient>()

有用的链接

推荐阅读

  1. "Building Multi-Agent Systems with Agent Framework" - 微软官方博客

  2. "From Semantic Kernel to Agent Framework: A Migration Story" - 社区案例

  3. "Agent Orchestration Patterns" - 设计模式指南

  4. "Production-Ready AI Agents" - 生产环境最佳实践

更多AIGC文章

RAG技术全解：从原理到实战的简明指南

更多VibeCoding文章

更多Agent文章

如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞、收藏、转发。有任何问题或建议,欢迎在评论区交流!

让我们一起,用 AI Agent 改变世界。 🚀

相关推荐
慢慢向上的蜗牛2 小时前
微软vcpkg包管理工具如何使用？
c++·microsoft·vcpkg·跨平台编译
孟祥_成都2 小时前
打包票！前端和小白一定明白的人工智能基础概念！
前端·人工智能
幂律智能2 小时前
能源企业合同管理数智化转型解决方案
大数据·人工智能·能源
Arctic.acc2 小时前
Datawhale：吴恩达Post-training of LLMs，学习打卡5
人工智能
小毅&Nora2 小时前
【微服务】【Nacos 3】 ② 深度解析：AI模块介绍
人工智能·微服务·云原生·架构
Dev7z2 小时前
基于图像处理与数据分析的智能答题卡识别与阅卷系统设计与实现
图像处理·人工智能·数据分析
GoldenSpider.AI2 小时前
跨越地球的计算：StarCloud如何将AI数据中心送入太空，掀起下一代能源革命
人工智能·能源·starcloud·nvidia h100·philip johnston·ai创业公司
檐下翻书1733 小时前
流程图配色与美化：让你的图表会“说话”
论文阅读·人工智能·信息可视化·流程图·论文笔记
时序之心3 小时前
时序论文速递：覆盖损失函数优化、模型架构创新、理论基础与表征学习、应用场景与隐私保护等方向（11.10-11.14）
人工智能·损失函数·时间序列·表征学习·时序论文
热门推荐
01GitHub 镜像站点02UV安装并设置国内源03BongoCat - 跨平台键盘猫动画工具04Linux下V2Ray安装配置指南05安娜的档案(Anna’s Archive) 镜像网站/国内最新可访问入口（持续更新）06Valdi：Snapchat 开源的新一代跨平台 UI 框架07Labelme从安装到标注：零基础完整指南082025 最新教程：注册并切换到美区 Apple ID09综合整理：pdf预览显示：你尝试预览的文件可能对你的计算机有害。如果你信任此文件以及其来源，请打开此文件以看其内容，如何解决以正常预览文件10jdk21下载、安装（Windows、Linux、macOS）