.NET开发上手Microsoft Agent Framework（一）从开发一个AI美女聊天群组开始
前言在AI快速发展的今天，微软推出了多个AI开发框架，从早期的AutoGen到Semantic Kernel，再到最新的Microsoft Agent Framework。很多开发者可能会有疑问：为什么微软要推出这么多框架？它们之间有什么区别？本文将通过一个实际的AI美女聊天群组项目，带你深入理解Microsoft Agent Framework，掌握多智能体开发的核心概念。
本文的示例代码已开源：agent-framework-tutorial-code/agent-groupchat
[*]视频演示
为什么微软要推出Microsoft Agent Framework？
AutoGen vs Semantic Kernel vs Agent Framework
在讲解新框架之前，我们先理解一下微软AI框架的演进路径：
AutoGen（研究导向）
[*]最早期的多智能体研究框架
[*]侧重学术研究和实验性功能
[*]Python为主，生态相对独立
Semantic Kernel（应用导向）
[*]面向生产环境的AI应用开发框架
[*]强大的插件系统和内存管理
[*]多语言支持（C#、Python、Java）
[*]适合单一智能体应用
Microsoft Agent Framework（企业导向）
[*]专为多智能体协作设计
[*]内置工作流编排能力(Sequential、Concurrent、Handoff、GroupChat)
[*]支持Handoff转移模式和GroupChat管理模式
[*]与Azure AI Foundry深度集成
[*]同时支持.NET和Python
Agent Framework的核心优势
[*]原生多智能体支持：无需手动管理智能体间的通信,框架自动处理消息路由
[*]声明式工作流：通过AgentWorkflowBuilder构建复杂协作场景
[*]内置编排模式：
[*]Handoff模式：智能体通过function calling实现控制权转移
[*]GroupChat模式：通过GroupChatManager选择下一个发言智能体(支持RoundRobin、Prompt-based等策略)
[*]状态管理：支持checkpoint存储,可恢复中断的工作流
大模型基础知识科普
在使用框架之前，我们需要理解大模型的工作原理。很多开发者对大模型有神秘感，其实它本质上就是一个HTTP API调用。
LLM API的本质
让我们用curl演示一个最简单的OpenAI API调用：
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "gpt-4o-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你好，请介绍一下自己"
}
]
}'响应结果：
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1677652288,
"model": "gpt-4o-mini",
"choices": [{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！我是一个AI助手，可以回答问题、提供建议..."
},
"finish_reason": "stop"
}]
}关键点：
[*]LLM就是一个普通的HTTP接口
[*]输入：对话历史（messages数组）
[*]输出：AI生成的回复（content字段）
[*]所有复杂的Agent功能都是框架基于这个简单API构建的
函数调用（Function Calling）
函数调用是让LLM能够操作外部工具的关键机制。
工作流程：
[*]开发者定义可用的函数（工具）
[*]LLM根据用户意图决定调用哪个函数
[*]框架执行函数并获取结果
[*]将结果返回给LLM继续对话
示例 - 定义天气查询函数：
{
"name": "get_weather",
"description": "查询指定城市的天气信息",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "城市名称，例如：北京"
}
},
"required": ["city"]
}
}LLM的调用响应：
{
"role": "assistant",
"content": null,
"function_call": {
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\": \"北京\"}"
}
}重点理解：
[*]LLM不会直接执行函数，只是"建议"调用
[*]框架负责解析并执行函数
[*]执行结果需要再次发送给LLM才能生成最终回复
MCP（Model Context Protocol）
MCP是新兴的标准化协议，用于LLM与外部工具的通信。
MCP的优势：
[*]标准化接口：不同工具遵循统一协议
[*]动态工具发现：运行时加载工具
[*]安全隔离：工具在独立进程运行
在我们的示例项目中，使用MCP集成了阿里云通义万相图片生成能力。
agent-groupchat项目解析
项目架构
项目采用.NET Aspire编排,前后端分离架构:
agent-groupchat/
├── AgentGroupChat.AppHost/ # Aspire编排入口
│ └── Program.cs # 服务编排配置
│
├── AgentGroupChat.AgentHost/ # 后端API服务（.NET 9）
│ ├── Services/
│ │ ├── AgentChatService.cs # 核心聊天服务
│ │ ├── WorkflowManager.cs # 工作流管理
│ │ ├── AgentRepository.cs # 智能体配置管理
│ │ └── AgentGroupRepository.cs # 群组管理
│ ├── Models/
│ │ ├── AgentProfile.cs # 智能体模型
│ │ └── AgentGroup.cs # 群组模型
│ └── Program.cs # API端点
│
├── AgentGroupChat.Web/ # Blazor WebAssembly前端
│ ├── Components/
│ │ ├── Pages/
│ │ │ ├── Home.razor # 聊天主页面
│ │ │ └── Admin.razor # 管理后台
│ │ └── Layout/
│ │ └── MainLayout.razor # 主布局
│ ├── Services/
│ │ └── AgentHostClient.cs # API客户端
│ └── Program.cs # 前端入口
│
└── AgentGroupChat.ServiceDefaults/ # 共享服务配置
└── Extensions.cs # OpenTelemetry/健康检查Aspire编排说明
什么是.NET Aspire？
.NET Aspire是微软推出的云原生应用编排框架,简化分布式应用的开发和部署：
[*]服务发现：自动解析服务地址,前端无需硬编码API地址
[*]统一启动：一个命令启动所有服务
[*]可观测性：内置OpenTelemetry遥测数据收集
[*]Dashboard：实时查看服务状态、日志、指标
AppHost配置（AgentGroupChat.AppHost/Program.cs）：
var builder = DistributedApplication.CreateBuilder(args);
// 添加后端API服务
var agentHost = builder.AddProject<Projects.AgentGroupChat_AgentHost>("agenthost");
// 添加Blazor前端,引用后端服务
builder.AddProject<Projects.AgentGroupChat_Web>("webfrontend")
.WithExternalHttpEndpoints()// 暴露外部访问端口
.WithReference(agentHost) // 注入agenthost服务发现信息
.WaitFor(agentHost); // 等待后端启动完成
builder.Build().Run();服务发现原理：
前端通过Aspire自动获取后端地址（Program.cs）：
// Web项目的Program.cs
var agentHostUrl = builder.Configuration["AgentHostUrl"] ?? "https://localhost:7390";
builder.Services.AddScoped(sp => new HttpClient { BaseAddress = new Uri(agentHostUrl) });Aspire会自动将agenthost服务的实际地址注入到配置中。
智能体定义
项目创建了6个性格各异的AI美女角色，组成"AI世界公馆"：
艾莲 (Elena)
new PersistedAgentProfile{ Id = "elena", Name = "艾莲", Avatar = "
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