.Net使用AgentFramework进行多Agent工作流编排-智能体AI开发

使用Agent Framework进行多Agent工作流编排

Agent Framework是微软提供的用于构建多Agent系统的开发框架，支持C#和.NET环境。以下是如何使用该框架进行多Agent工作流编排的示例代码和关键概念。

具体实现可参考NetCoreKevin中的kevin.AI.AgentFramework模块

一个基于NET8搭建DDD-微服务-AI智能体-现代化Saas企业级WebAPI前后端分离架构：前端Vue3、IDS4单点登录、多级缓存、自动任务、分布式、AI智能体、一库多租户、日志、授权和鉴权、CAP事件、SignalR、领域事件、MCP协议服务、IOC模块化注入、Cors、Quartz自动任务、多短信、AI、AgentFramework、SemanticKernel集成、RAG检索增强+Qdrant矢量数据库、OCR识别、API多版本、单元测试、RabbitMQ

项目地址：github：https://github.com/junkai-li/NetCoreKevin

Gitee: https://gitee.com/netkevin-li/NetCoreKevin

创建基础Agent类

继承Agent基类创建自定义Agent，这是构建多Agent系统的基础单元：

csharp 复制代码

public class WorkerAgent : Agent
{
    protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken cancellationToken)
    {
        while (!cancellationToken.IsCancellationRequested)
        {
            // 处理接收到的消息
            var message = await ReceiveAsync();
            if (message != null)
            {
                Console.WriteLine($"Agent {Id} received: {message.Payload}");
                // 处理逻辑...
            }
            await Task.Delay(1000, cancellationToken);
        }
    }
}

配置Agent工作流

使用AgentWorkflow类定义多个Agent之间的交互流程：

csharp 复制代码

var workflow = new AgentWorkflow()
    .AddAgent<WorkerAgent>("worker1")
    .AddAgent<WorkerAgent>("worker2")
    .AddAgent<CoordinatorAgent>("coordinator")
    .AddChannel("task-queue", ChannelType.Queue)
    .AddChannel("result-broadcast", ChannelType.Broadcast);

实现Agent间通信

通过消息传递实现Agent协作，这是多Agent系统的核心机制：

csharp 复制代码

// 发送消息示例
await SendAsync(new AgentMessage
{
    Recipient = "worker1",
    Payload = "Process this data",
    Channel = "task-queue"
});

// 广播消息示例
await BroadcastAsync(new AgentMessage
{
    Payload = "System update",
    Channel = "result-broadcast"
});

处理复杂工作流

对于需要条件判断和分支的工作流，可以使用DecisionAgent：

csharp 复制代码

public class DecisionAgent : Agent
{
    protected override async Task HandleMessageAsync(AgentMessage message)
    {
        if (message.Payload.ToString().Contains("urgent"))
        {
            await SendAsync("priority-handler", message.Payload);
        }
        else
        {
            await SendAsync("standard-handler", message.Payload);
        }
    }
}

监控和调试

框架提供内置的监控功能，可以跟踪Agent状态和消息流：

csharp 复制代码

var monitor = new WorkflowMonitor(workflow);
monitor.OnMessageSent += (sender, args) => 
    Console.WriteLine($"Message sent from {args.Sender} to {args.Receiver}");
monitor.OnAgentEvent += (sender, args) => 
    Console.WriteLine($"Agent {args.AgentId} state changed to {args.State}");

持久化和恢复

工作流状态可以持久化以便故障恢复：

csharp 复制代码

// 保存状态
var snapshot = workflow.CreateSnapshot();
File.WriteAllText("workflow_state.json", JsonSerializer.Serialize(snapshot));

// 恢复状态
var restoredSnapshot = JsonSerializer.Deserialize<WorkflowSnapshot>(
    File.ReadAllText("workflow_state.json"));
var recoveredWorkflow = AgentWorkflow.FromSnapshot(restoredSnapshot);

高级模式匹配

使用框架内置的模式匹配功能处理复杂消息路由：

csharp 复制代码

[MessagePattern("order-.*")]
public class OrderProcessingAgent : Agent
{
    [MessageHandler("order-new")]
    public async Task HandleNewOrder(AgentMessage message)
    {
        // 处理新订单逻辑
    }

    [MessageHandler("order-update")]
    public async Task HandleOrderUpdate(AgentMessage message)
    {
        // 处理订单更新逻辑
    }
}

性能优化

对于高吞吐量场景，可以配置批量处理：

csharp 复制代码

var highPerfWorkflow = new AgentWorkflow()
    .Configure(options =>
    {
        options.BatchSize = 100;
        options.ProcessingInterval = TimeSpan.FromMilliseconds(500);
        options.MaxConcurrentMessages = 10;
    });

以上代码示例展示了Agent Framework的核心功能，实际开发中可根据具体需求组合这些模式构建复杂的工作流系统。