Edison Zhou

摘要： 在实际业务场景中，Executor通常用来覆盖确定性的业务逻辑，例如：数据验证、数据格式化、数据清洗和计算等等，这类场景往往需要100%确定性。而Agent则用来覆盖AI智能决策的场景，例如：智能判断、理解 和 内容生成等等，这类场景通常需要基于模型能力，具有一定的不确定性。在实际开发中，往往需要结合Executor和Agent混合使用，本篇我们就来学习下混合编排工作流。 阅读全文

摘要： 上一篇，我们学习了MAF中进行多Agent智能体的顺序和移交编排。但是，很多时候我们想要嵌入一些业务逻辑和结构化输出，亦或者是需要保持历史对话，这时我们就可以开发一些自定义Executor来组成工作流。本文介绍了Executor的基本概念 以及 如何开发自定义Executor，然后给出了一个营销文案生成审核的工作流案例详细介绍了自定义Executor的应用。 阅读全文

摘要： 本文介绍了如何使用MAF框架完成基本的多Agent工作流编排，并给出了两个常用的编排案例：移交编排 和 顺序编排，最后介绍了如何借助结合流式执行 和 内置事件 完成工作流的进度监控。 阅读全文

摘要： 上一篇，我们学习了MAF对于单个Agent的花样玩法，其中提到了聊天记录的持久化存储。本篇，我们来继续实践一下将聊天记录持久化到关系型数据库，这样用户在中断会话后返回时还能从上次断开的地方继续对话，提供给用户不间断的体验。 阅读全文

摘要： 上一篇，我们学习了如何使用MAF创建一个简单的Agent，这一篇我们学习下MAF对于单个Agent的花样玩法，这些玩法可以极大扩展我们对于Agent的适用场景。例如，将Agent转换为Function Tool和MCP Tool，持久化Agent中的对话记录以便快速恢复，还可以给Agent添加中间件扩展其能力，给Agent添加可观测性增强系统监控能力... 阅读全文

摘要： MAF（Microsoft Agent Framwork）已经出来有一段时间，最近看到它的commit比较频繁，估计是为了在.NET Conf 2025发布1.0.0的正式版。预览版也并不妨碍我们的学习，那么从今天开始，我们就通过微软官方学习文档来一起进入MAF的世界吧。 阅读全文

摘要： 上一篇，我们了解了A2A的三大角色和四大对象，还知道了A2A的基本工作流程。本篇就来实践一个典型的A2A协议案例：Travel Planner，它涉及一个Client 和 3个Remote Agent，是一个拿来练手增强理解的好案例，希望对你有所帮助！ 阅读全文

摘要： 本文介绍了A2A的三个主要角色（User、Client 和 Remote Agent）和 四个核心对象（Agent Card、Task、Artifact 和 Message），并通过简单的例子介绍了A2A协议的典型工作流程，相信对于你加深了解A2A协议会有帮助。 阅读全文

摘要： 本文介绍了A2A的基本概念以及和MCP的关系，然后通过一个Hello World案例介绍了如何快速开始一个A2A Demo，相信我们可以有一个快速的感性认识。 阅读全文

摘要： 在移交（也可以叫做交接）编排模式中，允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权，每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个指定部分。这种模式非常适合于客户支持（客服）、专家系统或需要动态委派类型的任务场景。 阅读全文

摘要： 在群聊编排模式中，各个Agent就像加入了一个微信群，由群管理员协调进行群聊对话。这种模式非常适合于模拟会议、辩论或协作解决问题的会议类型场景。 阅读全文

摘要： 在顺序编排模式中，各个Agent被组成一个流程，每个Agent都会处理任务，并将执行结果输出传递给下一个待执行的Agent。可以看出，对于每个基于上一步骤构建的工作流（Workflow）来说，这是比较适合的模式。目前，像文档审阅、工作流、数据处理管道、多阶段推理等，是比较常见的应用场景。 阅读全文

摘要： 传统的单Agent系统在处理复杂多面任务的能力方面受到较多限制，因此我们会有多Agent编排协作完成任务的需求。Semantic Kernel支持多种多Agent编排流程模式，每个模式都针对不同的协作方案而设计。本文介绍了Agent编排的概念以及Semantic Kernel支持的编排模式，最后通过一个案例介绍了如何实现一个并发编排模式，相信通过这个案例你能够有个感性的认识。 阅读全文

摘要： 本文介绍了如何通过Semantic Kernel提供的AgentGroupChat来实现多Agent的协作，其中最要的部分就是定义选择轮次策略 和 终止聊天策略，相信通过这个案例你能够有个感性的认识。当然，除了群组聊天模式之外，多Agent协作还有很多其他的方式（比如 并行、顺序、移交、磁性等等），也还有不同的框架实现（如AutoGen），这就留到后面一一介绍给你，因为我也还在学。 阅读全文

摘要： 之前在学习机器学习的时候，使用了Jupyter Notebook这个笔记本工具，感觉十分好用。于是我就在想.NET这边有没有类似的，今天就跟你介绍下Polyglot Notebook这个多语言笔记本工具。Polyglot Notebook是一个由Microsoft开发的交互式编程环境，它允许用户在同一个笔记本中混合使用多种编程语言，旨在提高开发者在处理复杂数据分析和机器学习任务时的效率和灵活性。 阅读全文

摘要： 本文介绍了机器学习的基本概念，通过一个预测公众号文章阅读量的案例介绍了如何进行一个机器学习的实战步骤，最后介绍了将训练好的机器学习模型与线上系统集成起来上线使用。相信通过这些快速开始的内容，你一定能对机器学习的项目有个初步的了解！ 阅读全文

摘要： 近日被MCP刷屏了，刚好看到张队发了一篇文章提到MCP的官方C# SDK发布了预览版，于是手痒痒尝了一下鲜，写了一个DEMO分享给大家。MCP，全称是“模型上下文协议”（Model Context Protocol），是Anthropic开源的一个标准协议，AI模型通过这个标准协议就能直接获取数据或执行操作，不用每次都重新开发连接方式。 阅读全文

摘要： 2025年成都.NET开发者Connect线下聚会活动于3月29日圆满结束，本次活动吸引了约30位.NET开发者朋友参与，他们分别来自成都各家技术公司，相聚城南华府国际A座24楼会议区，共同探讨.NET+AIGC & Agile101相关话题。 阅读全文

摘要： 最近阅读了钟敬老师的特别策划系列文章《AI时代程序员生存之道》，里面从《人月神话》的视角来讨论AIGC对于辅助软件开发的能力边界 和 程序员的生存之道，特别有意思，我将其核心内容整理了一下分享与你！ 阅读全文

摘要： 2024年底入坑黄佳老师的《AI应用实战课》，过去的两个月来，通过12篇总结笔记记录下我的学习之旅，我个人收获颇多，也很感谢一直在阅读的你。今天应部分网友的要求，将其整理成目录分享给你。除了对这门课的学习总结之外，还添加了一些我自己整理的相关的文章在这里，作为补充完善。 阅读全文