Semantic Kernel:新Agent代理

　　在之前的SemanticKernel中，有一篇关于Agent的文章，不过现在看来其中使用的包过时，所以这篇来更新一下。原文章如下：

Semantic Kernel:Agent代理

桂素伟，公众号：桂迹Semantic Kernel:Agent代理

　　原来项目引有的Nuget包如下，版本停留在了1.18.2，2024年9月4日

 　　最新的Agent包已更还，如下：

　　下面是用最新的包进行的更换，代码注释说明了每个类型和方法的功能，这里就不说了。目前有个问题，就是在创建各个代理的时间，Name不能是中文，否则报http 400的错误，相信之后会有所改善。

using Microsoft.SemanticKernel.Agents.Chat;
using Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Agents;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using Microsoft.SemanticKernel;
using System.ClientModel;
using System.Collections.ObjectModel;
using System.Reflection.Emit;
using System;
#pragma warning disable
var modelID = "gpt-4o";
var openAIKey = File.ReadAllText("c://gpt/key.txt");
var kernel = Kernel.CreateBuilder().AddOpenAIChatCompletion(modelID, openAIKey).Build();
//创建翻译家代理
var agentTranslator = await CreateTranslatorAsync(kernel);
//创建审核员代理
var agentAuditor = await CreateAuditorAsync(kernel);
//创建一个代理聊天组，先让翻译家翻译，然后审核员审核
var chat = new AgentGroupChat(agentTranslator, agentAuditor)
{ExecutionSettings = new(){// 这里使用了一个 TerminationStrategy 子类，当代理消息包含术语 "采用它" 时将终止。TerminationStrategy = new AdoptTerminationStrategy("采用它"){Agents = [agentAuditor],MaximumIterations = 6,}}
};
//添加聊天消息
var chatMessage = new ChatMessageContent(AuthorRole.User, File.ReadAllText("content.txt"));
chat.AddChatMessage(chatMessage);
Console.WriteLine(chatMessage);
var lastAgent = string.Empty;
Console.WriteLine();
// 这里使用了异步流来处理代理的消息。
await foreach (var response in chat.InvokeStreamingAsync())
{if (string.IsNullOrEmpty(response.Content)){continue;}//输入角色和代理名称if (!lastAgent.Equals(response.AuthorName, StringComparison.Ordinal)){Console.WriteLine($"\n# {response.Role} - {response.AuthorName ?? "*"}:");lastAgent = response.AuthorName ?? string.Empty;}Console.Write(response.Content);
}
//ChatMessageContent[] history = await chat.GetChatMessagesAsync().Reverse().ToArrayAsync();
//全部的内容
//for (int index = 0; index < history.Length; index++)
//{
//    Console.WriteLine(history[index]);
//}
Console.WriteLine($"\n[已完成: {chat.IsComplete}]");
async Task<ChatCompletionAgent> CreateAuditorAsync(Kernel kernel)
{var agentTranslator = new ChatCompletionAgent(){Instructions = """
                你是一位中日文翻译的翻译审核员，你有丰富的翻译和审核经验，对翻译质量有较高的要求，总是严格要求，反复琢磨，以求得到更为准确的翻译。目标是确定给定翻译否符合要求，是否采用。如果翻译内容可以接受并且符合您的标准，请说：采用它。""",Name = "Auditor",Kernel = kernel,};return agentTranslator;
}
async Task<OpenAIAssistantAgent> CreateTranslatorAsync(Kernel kernel)
{var agentAuditor = await OpenAIAssistantAgent.CreateAsync(clientProvider: OpenAIClientProvider.ForOpenAI(new ApiKeyCredential(openAIKey)),definition: new OpenAIAssistantDefinition(modelID){Instructions = """
                您是一位把中文翻译成日文的翻译家。你会把用户的输入，全神贯注于手头的目标，翻译成准确，高质量的译文。完善翻译内容时，请考虑翻译 Auditor 的建议。""",Name = "JapaneseTranslator",},kernel: kernel);return agentAuditor;
}
class AdoptTerminationStrategy(string adoptCommand) : TerminationStrategy
{protected override Task<bool> ShouldAgentTerminateAsync(Agent agent, IReadOnlyList<ChatMessageContent> history, CancellationToken cancellationToken)=> Task.FromResult(history[history.Count - 1].Content?.Contains(adoptCommand, StringComparison.OrdinalIgnoreCase) ?? false);
}

运行结果：

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