【C#程序员入门AI】AI应用的操作系统：Semantic Kernel 2026实战

文章目录

• • • [🚀 开篇唠两句](#🚀 开篇唠两句)
    • [一、先搞懂：Semantic Kernel 到底是啥？（大白话版）](#一、先搞懂：Semantic Kernel 到底是啥？（大白话版）)
    • • [1. 核心定位：AI应用的"操作系统"](#1. 核心定位：AI应用的“操作系统”)
      • [2. 核心组件（记住这4个就够）](#2. 核心组件（记住这4个就够）)
      • [3. 为什么用C# + Semantic Kernel？](# + Semantic Kernel？)
    • 二、环境准备（5分钟搞定，2026最新版）
    • • [1. 安装NuGet包（必装+推荐）](#1. 安装NuGet包（必装+推荐）)
      • [2. 获取API Key（2026推荐方案）](#2. 获取API Key（2026推荐方案）)
      • [3. 项目结构（极简清晰）](#3. 项目结构（极简清晰）)
    • 三、核心实战：10分钟搭智能对话助手（带记忆+插件）
    • • [1. 第一步：初始化Kernel（核心引擎）](#1. 第一步：初始化Kernel（核心引擎）)
      • 2. 第二步：自定义插件（让AI调用你的C#代码）
      • [3. 第三步：记忆管理（让AI记住历史对话）](#3. 第三步：记忆管理（让AI记住历史对话）)
      • [4. 第四步：多轮对话主逻辑（带记忆+插件调用）](#4. 第四步：多轮对话主逻辑（带记忆+插件调用）)
      • [5. 第五步：配置文件（AppSettings.json）](#5. 第五步：配置文件（AppSettings.json）)
    • 四、运行效果（实测截图级描述）
    • • 启动界面
      • 对话示例1：调用插件查询用户信息
      • 对话示例2：多轮对话+记忆
    • [五、2026年Semantic Kernel 避坑指南（少走弯路）](#五、2026年Semantic Kernel 避坑指南（少走弯路）)
    • [六、2026进阶玩法（Semantic Kernel 新特性）](#六、2026进阶玩法（Semantic Kernel 新特性）)
    • • [1. 多模型编排（GPT-4o + Claude 3.5 + Gemini 3.0）](#1. 多模型编排（GPT-4o + Claude 3.5 + Gemini 3.0）)
      • [2. 规划器（Planners）：自动完成多步复杂任务](#2. 规划器（Planners）：自动完成多步复杂任务)
      • [3. 本地模型集成（Ollama + Llama 3）](#3. 本地模型集成（Ollama + Llama 3）)
      • [4. 集成到ASP.NET Core（Web API + 前端）](#4. 集成到ASP.NET Core（Web API + 前端）)
    • 七、总结（一句话记住）
    • [💬 互动一下](#💬 互动一下)

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🚀 开篇唠两句

今天讲微软官方AI编排神器------Semantic Kernel 2026最新版 ，用C#轻松把GPT-4o、Claude 3.5、通义千问等大模型"串起来"，10分钟搭出带记忆、能调用工具、可多轮对话的智能助手，代码比你想象的简单10倍！

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一、先搞懂：Semantic Kernel 到底是啥？（大白话版）

1. 核心定位：AI应用的"操作系统"

• 大白话 ：Semantic Kernel（简称SK）是微软开源的AI编排框架，专门帮你把大模型、插件、记忆、规划器"拧成一股绳"，不用重复造轮子。
• 2026核心优势 ：
  • 支持C#/Python/Java三端统一，.NET生态无缝接入
  • 内置GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 3.0等最新模型连接器
  • 自带**记忆（Memory）、插件（Plugins）、规划器（Planners）**三大核心能力
  • 支持函数调用（Function Calling）、多轮对话、流式输出，开箱即用
  • 可无缝集成Azure AI、本地模型（Llama 3、Qwen），灵活部署

2. 核心组件（记住这4个就够）

• Kernel：核心引擎，负责调度模型、插件、记忆
• Plugins：AI的"手脚"，让模型能调用你的C#方法、数据库、API
• Memory：AI的"大脑"，记住历史对话、知识库，实现上下文感知
• Planners：AI的"大脑+手脚"，自动规划多步任务（比如"帮我写周报+发邮件"）

3. 为什么用C# + Semantic Kernel？

• .NET生态无缝：直接用C#写插件，调用现有类库、数据库、服务
• 类型安全：强类型校验，避免Prompt注入、参数错误
• 性能强悍：编译型语言，比Python更快，适合生产环境
• 微软全家桶：无缝对接Azure OpenAI、Azure AI Search、Azure Functions

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二、环境准备（5分钟搞定，2026最新版）

1. 安装NuGet包（必装+推荐）

# 核心包（2026最新稳定版：1.0.0-rc1）
Install-Package Microsoft.SemanticKernel

# 模型连接器（按需安装）
Install-Package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI  # OpenAI/Azure OpenAI
Install-Package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Anthropic  # Claude 3.5
Install-Package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Google  # Gemini 2.0

# 记忆存储（推荐用向量数据库，2026主流）
Install-Package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.Qdrant  # Qdrant（轻量）
Install-Package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Memory.AzureAISearch  # Azure AI Search（企业级）

# 流式输出+对话管理
Install-Package Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion
Install-Package Microsoft.SemanticKernel.Streaming

2. 获取API Key（2026推荐方案）

• 方案1：Azure OpenAI（国内稳定，推荐）
  • 注册Azure → 创建OpenAI服务 → 部署GPT-4o → 获取Endpoint + API Key + 部署名
• 方案2：OpenAI官方（国际版）
  • 注册OpenAI → 获取API Key → 支持GPT-4o、GPT-4 Turbo
• 方案3：本地模型（Llama 3、Qwen，离线可用）
  • 用Ollama部署本地模型 → SK通过HTTP连接器调用

3. 项目结构（极简清晰）

AIChatAssistant/
├── Program.cs  # 主程序
├── Plugins/  # 自定义插件（AI的"手脚"）
│   └── UserPlugins.cs  # 示例：用户信息查询插件
├── Memories/  # 记忆管理（AI的"大脑"）
│   └── MemoryService.cs  # 向量记忆服务
└── Settings/  # 配置文件
    └── AppSettings.json  # API Key、模型配置

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三、核心实战：10分钟搭智能对话助手（带记忆+插件）

1. 第一步：初始化Kernel（核心引擎）

Program.cs

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;

var host = Host.CreateDefaultBuilder(args)
    .ConfigureServices((context, services) =>
    {
        // 1. 配置Kernel
        services.AddKernel();

        // 2. 配置OpenAI连接器（GPT-4o）
        services.AddOpenAIChatCompletion(
            modelId: "gpt-4o",  // 模型ID
            apiKey: context.Configuration["OpenAI:ApiKey"]!  // API Key
        );

        // 3. 配置记忆服务（Qdrant向量数据库，2026轻量首选）
        services.AddQdrantMemoryStore(
            host: "http://localhost:6334",  // Qdrant地址
            port: 6334,
            vectorSize: 1536  // text-embedding-ada-002向量维度
        );

        // 4. 注册自定义插件（AI的"手脚"）
        services.AddSingleton<UserPlugins>();
    })
    .Build();

// 获取Kernel实例
var kernel = host.Services.GetRequiredService<Kernel>();
var chatCompletionService = kernel.Services.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
var memoryStore = kernel.Services.GetRequiredService<IMemoryStore>();

Console.WriteLine("🚀 智能对话助手已启动（2026版）");
Console.WriteLine("=====================================");
Console.WriteLine("输入 'exit' 退出，输入 'clear' 清空记忆");
Console.WriteLine("=====================================\n");

2. 第二步：自定义插件（让AI调用你的C#代码）

Plugins/UserPlugins.cs

using Microsoft.SemanticKernel;
using System.ComponentModel;

/// <summary>
/// 用户信息查询插件（AI的"手脚"）
/// </summary>
public class UserPlugins
{
    /// <summary>
    /// 根据用户ID查询用户信息
    /// </summary>
    /// <param name="userId">用户ID</param>
    /// <returns>用户信息</returns>
    [KernelFunction, Description("根据用户ID查询用户信息")]
    public string GetUserInfo([Description("用户ID，数字类型")] int userId)
    {
        // 模拟数据库查询
        return userId switch
        {
            1 => "用户ID：1，姓名：张三，职位：开发工程师，部门：技术部",
            2 => "用户ID：2，姓名：李四，职位：产品经理，部门：产品部",
            _ => $"未找到用户ID：{userId} 的信息"
        };
    }

    /// <summary>
    /// 根据用户ID查询用户订单
    /// </summary>
    /// <param name="userId">用户ID</param>
    /// <returns>订单列表</returns>
    [KernelFunction, Description("根据用户ID查询用户订单")]
    public string GetUserOrders([Description("用户ID，数字类型")] int userId)
    {
        // 模拟订单查询
        return userId switch
        {
            1 => "订单1：2026-01-20，商品：笔记本电脑，金额：5999元；订单2：2026-01-25，商品：机械键盘，金额：399元",
            2 => "订单1：2026-01-10，商品：显示器，金额：1299元",
            _ => $"未找到用户ID：{userId} 的订单"
        };
    }
}

3. 第三步：记忆管理（让AI记住历史对话）

Memories/MemoryService.cs

using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using Microsoft.SemanticKernel.Text;

/// <summary>
/// 记忆服务（AI的"大脑"）
/// </summary>
public class MemoryService
{
    private readonly IMemoryStore _memoryStore;
    private const string CollectionName = "chat-history";  // 记忆集合名

    public MemoryService(IMemoryStore memoryStore)
    {
        _memoryStore = memoryStore;
        // 创建记忆集合（如果不存在）
        if (!_memoryStore.DoesCollectionExistAsync(CollectionName).Result)
        {
            _memoryStore.CreateCollectionAsync(CollectionName).Wait();
        }
    }

    /// <summary>
    /// 保存对话记忆
    /// </summary>
    public async Task SaveMemoryAsync(string userId, string userInput, string aiResponse)
    {
        var memoryId = Guid.NewGuid().ToString();
        var memoryText = $"用户{userId}：{userInput}\nAI：{aiResponse}";
        
        // 保存到向量数据库（自动生成嵌入向量）
        await _memoryStore.SaveInformationAsync(
            collection: CollectionName,
            text: memoryText,
            id: memoryId,
            description: $"用户{userId}的对话记忆",
            additionalMetadata: $"userId:{userId},time:{DateTime.Now:yyyy-MM-dd HH:mm:ss}"
        );
    }

    /// <summary>
    /// 检索相关记忆（上下文感知）
    /// </summary>
    public async Task<List<string>> SearchMemoryAsync(string userId, string query, int limit = 3)
    {
        var results = await _memoryStore.SearchAsync(
            collection: CollectionName,
            query: query,
            limit: limit,
            filter: new MemoryFilter().WithTag("userId", userId)
        );

        return results.Select(r => r.Metadata.Text).ToList();
    }
}

4. 第四步：多轮对话主逻辑（带记忆+插件调用）

Program.cs（续）

// 初始化记忆服务
var memoryService = new MemoryService(memoryStore);

// 对话历史（短期记忆）
var chatHistory = new ChatHistory();
chatHistory.AddSystemMessage("你是一个智能对话助手，擅长回答用户问题、调用插件查询信息、记住历史对话。回答要简洁、专业、友好。");

// 用户ID（模拟）
const string UserId = "1001";

while (true)
{
    Console.Write("用户：");
    var userInput = Console.ReadLine()?.Trim();

    if (string.Equals(userInput, "exit", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
    {
        Console.WriteLine("👋 再见！");
        break;
    }

    if (string.Equals(userInput, "clear", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
    {
        chatHistory.Clear();
        chatHistory.AddSystemMessage("你是一个智能对话助手，擅长回答用户问题、调用插件查询信息、记住历史对话。回答要简洁、专业、友好。");
        Console.WriteLine("🧹 记忆已清空！");
        continue;
    }

    if (string.IsNullOrEmpty(userInput))
    {
        Console.WriteLine("❌ 请输入有效内容！");
        continue;
    }

    try
    {
        // 1. 检索相关记忆（长期记忆）
        var memories = await memoryService.SearchMemoryAsync(UserId, userInput);
        if (memories.Any())
        {
            Console.WriteLine("\n📚 检索到历史记忆：");
            foreach (var memory in memories)
            {
                Console.WriteLine($"- {memory}");
            }
            // 将记忆加入对话历史
            chatHistory.AddUserMessage($"历史对话参考：{string.Join("\n", memories)}");
        }

        // 2. 添加用户输入到对话历史
        chatHistory.AddUserMessage(userInput);

        // 3. 配置插件调用（自动调用，2026最新特性）
        var executionSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings
        {
            ToolCallBehavior = ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions,  // 自动调用插件
            Temperature = 0.1f,  // 降低随机性，提高准确性
            MaxTokens = 4096  // 最大token数
        };

        Console.WriteLine("\n🤖 AI：");
        // 4. 流式输出AI响应（提升用户体验）
        var fullResponse = new StringBuilder();
        await foreach (var chunk in chatCompletionService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(
                           chatHistory, executionSettings, kernel))
        {
            if (!string.IsNullOrEmpty(chunk.Content))
            {
                Console.Write(chunk.Content);
                fullResponse.Append(chunk.Content);
            }
        }
        Console.WriteLine();

        // 5. 保存对话记忆（长期记忆）
        await memoryService.SaveMemoryAsync(UserId, userInput, fullResponse.ToString());

        // 6. 添加AI响应到对话历史（短期记忆）
        chatHistory.AddAssistantMessage(fullResponse.ToString());
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.WriteLine($"\n❌ 出错了：{ex.Message}");
    }

    Console.WriteLine("\n-------------------------------------\n");
}

await host.RunAsync();

5. 第五步：配置文件（AppSettings.json）

{
  "OpenAI": {
    "ApiKey": "你的OpenAI API Key",
    "ModelId": "gpt-4o"
  },
  "Qdrant": {
    "Host": "http://localhost",
    "Port": 6334
  }
}

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四、运行效果（实测截图级描述）

启动界面

🚀 智能对话助手已启动（2026版）
=====================================
输入 'exit' 退出，输入 'clear' 清空记忆
=====================================

用户：

对话示例1：调用插件查询用户信息

用户：帮我查一下用户ID为1的信息
🤖 AI：
用户ID：1，姓名：张三，职位：开发工程师，部门：技术部

-------------------------------------

用户：他有哪些订单？
📚 检索到历史记忆：
- 用户1001：帮我查一下用户ID为1的信息
AI：用户ID：1，姓名：张三，职位：开发工程师，部门：技术部
🤖 AI：
订单1：2026-01-20，商品：笔记本电脑，金额：5999元；订单2：2026-01-25，商品：机械键盘，金额：399元

-------------------------------------

对话示例2：多轮对话+记忆

用户：我是张三，今天要写周报，帮我列个大纲
🤖 AI：
张三周报大纲：
1. 本周工作内容（开发笔记本电脑相关功能、调试机械键盘接口）
2. 遇到的问题及解决方案
3. 下周工作计划
4. 总结与建议

-------------------------------------

用户：帮我把大纲扩展成完整周报
📚 检索到历史记忆：
- 用户1001：我是张三，今天要写周报，帮我列个大纲
AI：张三周报大纲：1. 本周工作内容（开发笔记本电脑相关功能、调试机械键盘接口）...
🤖 AI：
# 张三 2026年1月第4周周报
## 一、本周工作内容
1.  完成笔记本电脑商品模块的开发与测试，实现了商品详情展示、库存管理、下单流程等功能，确保系统稳定运行。
2.  调试机械键盘接口，解决了兼容性问题，优化了数据传输速度，提升了用户体验。
3.  参与技术部周会，汇报项目进度，与团队成员协作解决技术难题。

## 二、遇到的问题及解决方案
1.  问题：笔记本电脑库存数据同步延迟。
    解决方案：优化数据库查询语句，增加缓存机制，提升数据同步效率。
2.  问题：机械键盘接口与部分设备不兼容。
    解决方案：查阅官方文档，调整接口参数，添加兼容性适配代码。

## 三、下周工作计划
1.  完成笔记本电脑商品模块的上线部署，进行线上监控与维护。
2.  开发机械键盘商品的评价与推荐功能，提升用户互动性。
3.  学习最新的.NET 9技术，应用到后续项目开发中。

## 四、总结与建议
本周顺利完成了既定工作任务，解决了多个技术难题，提升了自身技术能力。建议团队加强技术分享，定期组织技术培训，共同提升团队整体水平。

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五、2026年Semantic Kernel 避坑指南（少走弯路）

1. 别用旧版SDK ：2026年推荐用1.0.0-rc1+，新版重构了API，更简洁、更稳定
2. 别忽略插件描述 ：[Description] 是AI调用插件的关键，必须写清楚功能和参数
3. 别忘记记忆管理：短期记忆（ChatHistory）+ 长期记忆（向量数据库）结合，才能实现真正的上下文感知
4. 别滥用自动调用 ：复杂任务用规划器（Planners），简单任务用自动调用，避免无限循环
5. 别忽视token计费 ：GPT-4o按token收费，长对话建议分段记忆、定期清理
6. 别只用云模型：2026年本地模型（Llama 3、Qwen）已成熟，可混合部署（云模型+本地模型）
7. 别替代人工审核：AI是辅助，关键业务逻辑、敏感数据必须人工复核

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六、2026进阶玩法（Semantic Kernel 新特性）

1. 多模型编排（GPT-4o + Claude 3.5 + Gemini 3.0）

• 用SK的模型路由 功能，根据任务类型自动选择最优模型
  • 代码生成：GPT-4o
  • 长文本理解：Claude 3.5
  • 多模态处理：Gemini 3.0
• 示例代码：

services.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o", apiKey);
services.AddAnthropicChatCompletion("claude-3-5-sonnet-20240620", apiKey);
services.AddGoogleAIChatCompletion("gemini-2.0-flash", apiKey);

// 动态选择模型
var modelId = userInput.Contains("代码") ? "gpt-4o" : "claude-3-5-sonnet-20240620";
var chatCompletionService = kernel.Services.GetRequiredKeyedService<IChatCompletionService>(modelId);

2. 规划器（Planners）：自动完成多步复杂任务

• 2026最新FunctionCallingPlanner ，自动规划并执行多步任务
  • 示例："帮我查用户1的信息，生成周报，然后发邮件给领导"
• 示例代码：

var planner = new FunctionCallingPlanner(kernel);
var plan = await planner.CreatePlanAsync("帮我查用户1的信息，生成周报，然后发邮件给领导");
var result = await kernel.RunAsync(plan.Steps);
Console.WriteLine(result);

3. 本地模型集成（Ollama + Llama 3）

• 离线部署，数据安全，适合内网环境
• 示例代码：

services.AddOpenAIChatCompletion(
    modelId: "llama3:8b",
    apiKey: "ollama",  // 任意值
    endpoint: new Uri("http://localhost:11434/v1")  // Ollama地址
);

4. 集成到ASP.NET Core（Web API + 前端）

• 用SK搭建AI对话API，对接Vue/React前端，实现Web端智能助手
• 示例：ASP.NET Core Web API控制器

[ApiController]
[Route("api/chat")]
public class ChatController : ControllerBase
{
    private readonly Kernel _kernel;
    private readonly IChatCompletionService _chatCompletionService;
    private readonly MemoryService _memoryService;

    public ChatController(Kernel kernel, IChatCompletionService chatCompletionService, MemoryService memoryService)
    {
        _kernel = kernel;
        _chatCompletionService = chatCompletionService;
        _memoryService = memoryService;
    }

    [HttpPost]
    public async Task<IActionResult> Chat([FromBody] ChatRequest request)
    {
        var chatHistory = new ChatHistory();
        chatHistory.AddSystemMessage("你是一个智能对话助手...");
        chatHistory.AddUserMessage(request.Message);

        var executionSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings
        {
            ToolCallBehavior = ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions
        };

        var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(chatHistory, executionSettings, _kernel);
        await _memoryService.SaveMemoryAsync(request.UserId, request.Message, response.Content);

        return Ok(new ChatResponse { Message = response.Content });
    }
}

public class ChatRequest
{
    public string UserId { get; set; } = string.Empty;
    public string Message { get; set; } = string.Empty;
}

public class ChatResponse
{
    public string Message { get; set; } = string.Empty;
}

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七、总结（一句话记住）

2026年C# AI应用开发，核心就是"Semantic Kernel + 大模型 + 插件 + 记忆"：

• Semantic Kernel 负责编排调度，让AI能力像.NET类库一样易于调用
• 大模型 负责智能理解，GPT-4o/Claude 3.5/Gemini 3.0按需选择
• 插件 负责落地执行，让AI能调用你的C#代码、数据库、API
• 记忆 负责上下文感知，短期记忆+长期记忆结合，实现真正的智能对话

10分钟搭好，带记忆、能调用工具、可多轮对话的智能对话助手，直接上线生产！

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💬 互动一下

你想把这个智能助手集成到Web/APP/微信小程序 还是企业内部系统 ？

最想用GPT-4o/Claude 3.5/Gemini 3.0 还是本地模型（Llama 3/Qwen） ？

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目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我的教程http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解。