大家好，我是Edison。

最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF开发多智能体工作流，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

上一篇，我们了解下.NET 10新推出的File-Based App模式，它和MAF一起可以形成一个强大的"王牌组合"。而就在这两天，MAF 1.0.0-rc5发布了，之前github demo中的agent skills demo也可以运行了！有了script执行能力，skill的拼图终于完整了，我也相信GA版本就快到来了！

1 RC5的新变化

在RC5之前，我们使用Skills的方式还主要是静态知识注入，一方面解决如何让Agent知道领域知识，另一方面让Agent通过渐进式披露策略降低Token消耗。而至于script能力，MAF一直为开放，而前面的内容，圣杰也给出了一个思路。但是到了RC5，官方实现来了，别激动，请接住！

Skill的定位变化

有了script的运行能力，skill 从静态知识包开始走向可执行能力包，其新增的接口 run_skill_script 就是来执行script的入口。

根据之前的了解，现在AgentSkillProvider就能有三个接口来构建Skill了：

load_skill
read_skill_resource
run_skill_script

因此，我们对Agent Skills的定义也会更加完善：

即 Agent Skill = 指令 + 资源 + 脚本共同组成的可移植能力包

MAF Skills的4层架构

从MAF对Skills的实现来看，它做了较多的抽象和工程化，基本可以拆分为4层，如下图所示：

1. 对象层：定义 Skill 是什么
1. Source 层：定义 Skill 从哪里来
1. Decorator 层：定义 Skill 怎么过滤、去重、组合
1. Provider 层：定义 Skill 怎么进入 Agent 运行时

更多地解析推荐大家阅读圣杰的《MAF悄悄更新到RC5，Agent Skills的脚本运行能力Ready了》，这里我就不再重复了，下面我们具体看看DEMO。

Code as Skill ：代码定义Skill

在RC5中，支持在代码中定义Skill，而不再限制于目录中的markdown文档，在Source层，它叫做 AgentInMemorySkillsSource。下面也会给出一个例子展示这个代码定义Skill的模式。

2 快速开始：单位转换器

这里我们直接来看官方团队给出的案例：单位转换器。虽然，这个案例有点脱了裤子放屁的意思，但是足够简单和覆盖知识点。

我们希望创建一个单位转换的Agent，能够通过查询skill及其相关计算规则和运行脚本回复用户关于单位转换的结果。

老规矩，我们先写Skill的内容：SKILL.md，references 和 scripts。

SKILL.md

首先，我们创建这个SKILL.md，内容如下：

复制代码

---
name: unit-converter
description: 使用乘法换算系数在常见单位之间进行转换。在需要将英里/公里、磅/千克等单位互相换算时使用。
---

## 使用方法

当用户请求单位换算时：
1. 先查看 `references/conversion-table.md`，找到正确的换算系数
2. 使用 `--value <数值> --factor <系数>` 运行 `scripts/convert.py` 脚本（例如：`--value 26.2 --factor 1.60934`）
3. 输出内容需要清晰地展示换算系数、换算过程和换算结果，并同时标明换算前后的两个单位

reference: 转换公式表

其次，我们创建一个conversion-table.md，用于告诉Agent转换的系数和公式：

复制代码

# Conversion Tables（换算表）

Formula（公式）: **result = value × factor（结果 = 数值 × 系数）**

> Note（说明）:
> - `From` / `To` 列请保持英文（miles, kilometers, pounds, kilograms），便于在工具参数/代码中稳定引用。
> - 中文列仅用于阅读理解。

| From       | To         | Factor   | From (中文) | To (中文) |
|------------|------------|----------|------------ |----------|
| miles      | kilometers | 1.60934  | 英里        | 千米/公里 |
| kilometers | miles      | 0.621371 | 千米/公里   | 英里     |
| pounds     | kilograms  | 0.453592 | 磅          | 千克/公斤 |
| kilograms  | pounds     | 2.20462  | 千克/公斤   | 磅       |

scripts: 可执行脚本

这里我们编写了一个python脚本 convert.py 来做一个简单的运算，虽然它太简单了：

复制代码

# 单位换算脚本
# 使用乘法系数对数值进行换算：result = value × factor
#
# 用法：
#   python scripts/convert.py --value 26.2 --factor 1.60934
#   python scripts/convert.py --value 75 --factor 2.20462

import argparse
import json


def main() -> None:
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="Convert a value using a multiplication factor.",
        epilog="Examples:\n"
        "  python scripts/convert.py --value 26.2 --factor 1.60934\n"
        "  python scripts/convert.py --value 75 --factor 2.20462",
        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
    )
    parser.add_argument("--value", type=float, required=True, help="The numeric value to convert.")
    parser.add_argument("--factor", type=float, required=True, help="The conversion factor from the table.")
    args = parser.parse_args()

    result = round(args.value * args.factor, 4)
    print(json.dumps({"value": args.value, "factor": args.factor, "result": result}))


if __name__ == "__main__":
    main()

自定义脚本执行器

这里，官方定义了一个ScriptRunner，它会通过一个本地进程来执行Skill中的脚本，也就是上面的 convert.py 代码脚本。

复制代码

internal static class SubprocessScriptRunner
{
    /// <summary>
    /// Runs a skill script as a local subprocess.
    /// </summary>
    public static async Task<object?> RunAsync(
        AgentFileSkill skill,
        AgentFileSkillScript script,
        AIFunctionArguments arguments,
        CancellationToken cancellationToken)
    {
        if (!File.Exists(script.FullPath))
        {
            return $"Error: Script file not found: {script.FullPath}";
        }

        string extension = Path.GetExtension(script.FullPath);
        string? interpreter = extension switch
        {
            ".py" => "python3",
            ".js" => "node",
            ".sh" => "bash",
            ".ps1" => "pwsh",
            _ => null,
        };

        var startInfo = new ProcessStartInfo
        {
            RedirectStandardOutput = true,
            RedirectStandardError = true,
            UseShellExecute = false,
            CreateNoWindow = true,
            WorkingDirectory = Path.GetDirectoryName(script.FullPath) ?? ".",
        };

        if (interpreter is not null)
        {
            startInfo.FileName = interpreter;
            startInfo.ArgumentList.Add(script.FullPath);
        }
        else
        {
            startInfo.FileName = script.FullPath;
        }

        if (arguments is not null)
        {
            foreach (var (key, value) in arguments)
            {
                if (value is bool boolValue)
                {
                    if (boolValue)
                    {
                        startInfo.ArgumentList.Add(NormalizeKey(key));
                    }
                }
                else if (value is not null)
                {
                    startInfo.ArgumentList.Add(NormalizeKey(key));
                    startInfo.ArgumentList.Add(value.ToString()!);
                }
            }
        }

        Process? process = null;
        try
        {
            process = Process.Start(startInfo);
            if (process is null)
            {
                return $"Error: Failed to start process for script '{script.Name}'.";
            }

            Task<string> outputTask = process.StandardOutput.ReadToEndAsync(cancellationToken);
            Task<string> errorTask = process.StandardError.ReadToEndAsync(cancellationToken);

            await process.WaitForExitAsync(cancellationToken).ConfigureAwait(false);

            string output = await outputTask.ConfigureAwait(false);
            string error = await errorTask.ConfigureAwait(false);

            if (!string.IsNullOrEmpty(error))
            {
                output += $"\nStderr:\n{error}";
            }

            if (process.ExitCode != 0)
            {
                output += $"\nScript exited with code {process.ExitCode}";
            }

            return string.IsNullOrEmpty(output) ? "(no output)" : output.Trim();
        }
        catch (OperationCanceledException) when (cancellationToken.IsCancellationRequested)
        {
            // Kill the process on cancellation to avoid leaving orphaned subprocesses.
            process?.Kill(entireProcessTree: true);
            throw;
        }
        catch (OperationCanceledException)
        {
            throw;
        }
        catch (Exception ex)
        {
            return $"Error: Failed to execute script '{script.Name}': {ex.Message}";
        }
        finally
        {
            process?.Dispose();
        }
    }

    /// <summary>
    /// Normalizes a parameter key to a consistent --flag format.
    /// Models may return keys with or without leading dashes (e.g., "value" vs "--value").
    /// </summary>
    private static string NormalizeKey(string key) => "--" + key.TrimStart('-');
}

可以看到，在该Runner中定义了一些基本的校验规则，然后就通过启动一个本地进程去执行脚本。

主文件C#代码

这里，我们还是一步一步来看：

Step1. 创建SkillsProvider

复制代码

var skillsProvider = new AgentSkillsProvider(
    skillPath: Path.Combine(Directory.GetCurrentDirectory(), "skills"),
    scriptRunner: SubprocessScriptRunner.RunAsync);
Console.WriteLine("✅ AgentSkillsProvider 创建成功");
Console.WriteLine("📂 自动注册工具: load_skill, read_skill_resource, run_skill_script");
Console.WriteLine();

Step2. 创建Agent：

复制代码

AIAgent agent = chatClient.AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
{
    Name = "UnitConverterAgent",
    ChatOptions = new()
    {
        Instructions = "你是一个专业的AI助手，负责帮助用户实现单位的转换。",
    },
    // 🔑 知识层：通过 AIContextProviders 注入 Skills
    AIContextProviders = [skillsProvider],
});
Console.WriteLine("✅ Agent 创建成功");
Console.WriteLine();

Step3. 测试Agent：

复制代码

var session = await agent.CreateSessionAsync();
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine($"开始测试：基于 File-Based Skills");
// 中文问题：英里 -> 公里
var question1 = "马拉松比赛的距离26.2 英里是多少公里？";
Console.WriteLine($"👤 用户: {question1}");
Console.WriteLine();
var response1 = await agent.RunAsync(question1, session);
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine($"🤖 Agent: {response1.Text}");
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine();
// 英文问题：磅 -> 千克
var question2 = "How many pounds is 75 kilograms?";
Console.WriteLine($"👤 用户: {question2}");
Console.WriteLine();
var response2 = await agent.RunAsync(question2, session);
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine($"🤖 Agent: {response2.Text}");
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine();

测试效果如下图：

可以看到，无论是中文还是英文，它都严格按照skill中的要求，输出了换算系数、换算过程和最终结果。

3 快速开始：代码定义Skills

这里我们再来看看官方的第二个DEMO：通过代码定义Skills，这里就会用到 AgentInlineSkill 这个新增对象。

复制代码

var unitConverterSkill = new AgentInlineSkill(
    name: "unit-converter",
    description: "使用乘法换算系数在常见单位之间进行转换。在需要将英里/公里、磅/千克等单位互相换算时使用。",
    instructions: """
        当用户请求单位换算时，请使用本 Skill。

        1. 查看 `conversion-table` 资源，找到正确的换算系数。
        2. 查看 `conversion-policy` 资源，了解取整和格式化规则。
        3. 使用 `convert` 脚本，并传入从表中查到的数值和系数。
        """)
    // 1. 静态资源: conversion tables
    .AddResource(
        "conversion-table",
        """
        # 换算表

        公式: **结果 = 数值 × 系数**

        | From        | To          | Factor   |
        |-------------|-------------|----------|
        | miles       | kilometers  | 1.60934  |
        | kilometers  | miles       | 0.621371 |
        | pounds      | kilograms   | 0.453592 |
        | kilograms   | pounds      | 2.20462  |
        """)
    // 2. 动态资源: conversion policy (运行时计算)
    .AddResource("conversion-policy", () =>
    {
        const int Precision = 4;
        return $"""
            # 换算策略

            **小数位数:** {Precision}
            **格式:** 始终同时显示原始值、换算后值以及单位
            **生成时间:** {DateTime.UtcNow:O}
            """;
    })
    // 3. 代码脚本: convert by C# code
    .AddScript("convert", (double value, double factor) =>
    {
        double result = Math.Round(value * factor, 4);
        return JsonSerializer.Serialize(new { value, factor, result });
    });
var skillsProvider = new AgentSkillsProvider(unitConverterSkill);

可以看到，MAF释放的信号很明确：Skill不只是磁盘中的markdown文件！Code as Skill!

那么，这类型的动态skill适合哪些场景呢？

答案：它特别适合那些只存在于运行时 的信息，比如：

当前租户配置；
当前区域；
实时配额；
当前系统状态；
动态生成的业务规则。

这些信息如果硬要放到磁盘中形成文件，反而不自然。

4 小结

本文介绍了RC5引入的令人激动的script执行能力，有了script执行能力，Agent Skill才变得更加完整，也从 静态知识包开始走向可执行能力包，Agent Skill = 知识 + 资源 + 脚本。

由此也可见，MAF对Skill的理解也在不断地进化，开始往软件工程层面迈进！

不过，要真的走上生产环境，还需要在应用层面考虑安全性和扩展性方面的内容，毕竟企业级应用还是得控制风险！

示例源码

GitHub: https://github.com/EdisonTalk/MAFD

参考资料

圣杰，《.NET + AI 智能体开发进阶》（推荐指数：★★★★★）

Microsoft Learn，《Agent Framework Tutorials》

作者：爱迪生

出处：https://edisontalk.cnblogs.com

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MAF快速入门（21）RC5引入的Script运行能力

1 RC5的新变化

Skill的定位变化

MAF Skills的4层架构

Code as Skill ： 代码定义Skill

2 快速开始：单位转换器

SKILL.md

reference: 转换公式表

scripts: 可执行脚本

自定义脚本执行器

主文件C#代码

3 快速开始：代码定义Skills

4 小结

示例源码

参考资料

Code as Skill ：代码定义Skill