chatclient管道

JaydenAI20 天前
ai·c#·agent·agent管道·chatclient中间件·chatclient管道
[MAF预定义ChatClient中间件-06]利用ImageGeneratingChatClient开发专业图片生成Agent我们目前已经有相当专业的图片生成的模型,它可以利用我们提供的文本提示来生成高质量的图片,但是由于我们对文字的驾驭能力不够,写不出迎合LLM的提示词。ImageGeneratingChatClient中间件结合我们注册的ImageGenerator将两者结合在一起:我们通过与Agent对话的方式说出我们对生成图片的描述,LLM根据我们的描述返回专业的提示词文本。注册的ImageGenerator将提示词提交给专门负责图片生成的模型来生成图片。
JaydenAI21 天前
ai·c#·agent·maf·chatclient管道
[MAF预定义ChatClient中间件-05]动态修改对话配置的两种解决方案调用IChatClient的GetResponseAsync或者GetStreamingResponseAsync方法时,我们通常会传入一个ChatOptions对象来控制运行行为。当我们基于IChatClient构建一个ChatClientAgent对象时,可以指定对应的ChatClientAgentOptions。ChatClientAgentOptions携带的ChatOptions会每次应用到针对IChatClient的调用中去,所以这是绑定静态ChatOptions的一个好方式。如果某些调用需要
JaydenAI21 天前
ai·c#·agent·maf·chatclient管道·对话历史压缩
[MAF预定义ChatClient中间件-04]ReducingChatClient——通过精减对话实施又不丢失基本语义绝大部分的Agent都采用对话的方式来和用户进行交互,所以对话的内容就成了Agent决策的基础,对话历史也成为占据LLM上下文窗口的主要内容。LLM推理的质量并非与上下文的丰富程度成正向关系,有时候过多的上下文信息反而会干扰Agent的判断,导致它做出错误的决策。ReducingChatClient就是为了解决这个问题而设计的一个中间件,它通过精减对话内容来帮助Agent更好地理解用户的意图,从而做出更准确的决策。为上下文窗口腾出更多空间也是保证可靠性的一种基本的手段。
我是有底线的