智链谷AI 智链谷苏一二问苏一二 ↗

社区交流 ·

探索AI代理框架

开源教程转载｜探索AI代理框架。Microsoft 及项目贡献者编写，智链谷平台运营整理。

> 开源教程转载 · 由智链谷平台运营账号整理发布。作者：Microsoft 及项目贡献者。
> [查看原文](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/25b7985f3b2dc37a84f4a7387ccd3c9f0e5b1595/translations/zh-CN/02-explore-agentic-frameworks/README.md) · MIT 许可，完整声明见文末。

[![探索AI代理框架](https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/25b7985f3b2dc37a84f4a7387ccd3c9f0e5b1595/translated_images/zh-CN/lesson-2-thumbnail.c65f44c93b8558df.webp)](https://youtu.be/ODwF-EZo_O8?si=1xoy_B9RNQfrYdF7)

> _(点击上方图片观看本课视频)_

# 探索AI代理框架

AI代理框架是为简化AI代理的创建、部署和管理而设计的软件平台。这些框架为开发者提供了预构建的组件、抽象和工具，简化了复杂AI系统的开发过程。

这些框架通过为AI代理开发中常见的挑战提供标准化的方法，帮助开发者专注于应用的独特方面。它们提升了构建AI系统的可扩展性、可访问性和效率。

## 介绍

本课将涵盖：

- 什么是AI代理框架，它们能让开发者实现什么？
- 团队如何利用它们快速原型设计、迭代并提升代理能力？
- 微软创建的框架和工具（<a href="https://aka.ms/ai-agents-beginners/ai-agent-service" target="_blank">Microsoft Foundry Agent Service</a>和<a href="https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/responses" target="_blank">Microsoft Agent Framework</a>）有什么区别？
- 我能否直接集成现有Azure生态工具，还是必须使用独立解决方案？
- 什么是Microsoft Foundry Agent Service？它如何帮助我？

## 学习目标

本课的目标是帮助你理解：

- AI代理框架在AI开发中的作用。
- 如何利用AI代理框架构建智能代理。
- AI代理框架支持的关键能力。
- Microsoft Agent Framework与Microsoft Foundry Agent Service的区别。

## 什么是AI代理框架，它们能实现什么？

传统AI框架可以帮助你将AI集成到应用中，并提升应用的性能，具体体现在以下方面：

- <strong>个性化</strong>：AI可以分析用户行为和偏好，提供个性化推荐、内容和体验。
例如：Netflix等流媒体服务使用AI根据观看历史推荐电影和节目，提升用户参与度和满意度。
- <strong>自动化和效率</strong>：AI可以自动执行重复任务、简化工作流程，提高运营效率。
例如：客户服务应用利用AI驱动的聊天机器人处理常见咨询，缩短响应时间并让人工客服专注于更复杂问题。
- <strong>增强用户体验</strong>：AI通过语音识别、自然语言处理和预测文本等智能功能改善整体用户体验。
例如：Siri和Google Assistant等虚拟助手使用AI理解并响应语音命令，方便用户与设备交互。

### 听起来很不错，为什么我们还需要AI代理框架？

AI代理框架不仅仅是AI框架。它们旨在支持智能代理的创建，这些代理可以与用户、其他代理及环境互动以实现特定目标。这些代理能表现出自主行为，做出决策，并适应变化的条件。下面介绍AI代理框架支持的一些关键能力：

- <strong>代理协作与协调</strong>：支持创建多个AI代理，它们能够协同工作、交流和协调解决复杂任务。
- <strong>任务自动化和管理</strong>：提供自动化多步骤工作流、任务委派和动态任务管理的机制。
- <strong>上下文理解和适应</strong>：赋予代理理解上下文、适应变化环境且基于实时信息做决策的能力。

总结来说，代理让你能够做更多事情，将自动化提升到新高度，构建能够适应和学习其环境的更智能系统。

## 如何快速原型设计、迭代和提升代理能力？

这是一个快速发展的领域，但大多数AI代理框架都有一些共通点，可帮助你快速原型设计和迭代，主要包括模块化组件、协作工具和实时学习。让我们深入了解：

- <strong>使用模块化组件</strong>：AI SDK提供预构建组件，如AI和内存连接器、自然语言或代码插件调用功能、提示模板等。
- <strong>利用协作工具</strong>：设计具备特定角色和任务的代理，使它们能够测试和优化协作工作流。
- <strong>实时学习</strong>：实现反馈循环，代理从交互中学习并动态调整行为。

### 使用模块化组件

微软Agent Framework等SDK提供预构建组件，如AI连接器、工具定义和代理管理。

<strong>团队如何使用</strong>：团队可以快速组装这些组件创建功能性原型，无需从零开始构建，支持快速实验与迭代。

<strong>实际应用</strong>：你可以使用预构建的解析器提取用户输入中的信息，利用内存模块存储和检索数据，并使用提示生成器与用户交互，均不需从头搭建这些组件。

<strong>示例代码</strong>。来看一个示例，说明如何使用`FoundryChatClient`的Microsoft Agent Framework，使模型通过工具调用响应用户输入：

``` python
# 微软代理框架 Python 示例

import asyncio
import os

from agent_framework import tool
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential

# 定义一个示例工具函数以预订旅行
@tool(approval_mode="never_require")
def book_flight(date: str, location: str) -> str:
"""Book travel given location and date."""
return f"Travel was booked to {location} on {date}"

async def main():
provider = FoundryChatClient(
project_endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
credential=AzureCliCredential(),
)
agent = provider.as_agent(
name="travel_agent",
instructions="Help the user book travel. Use the book_flight tool when ready.",
tools=[book_flight],
)

response = await agent.run("I'd like to go to New York on January 1, 2025")
print(response)
# 示例输出：您2025年1月1日飞往纽约的航班已成功预订。祝旅途愉快！✈️🗽

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
```

从该示例中你可以看到，如何利用预构建解析器提取用户输入中的关键信息，如航班预订请求的起点、终点和日期。这种模块化方法让你专注于高层逻辑。

### 利用协作工具

微软Agent Framework等框架便于创建多个可协同工作的代理。

<strong>团队如何使用</strong>：团队可以设计具备特定角色和任务的代理，测试和优化协同工作流，提高整体系统效率。

<strong>实际应用</strong>：你可以创建一个代理团队，每个代理专注于数据检索、分析或决策等特定功能。代理间可以通讯共享信息，实现共同目标，如回答用户查询或完成任务。

**示例代码（微软Agent Framework）**：

```python
# 使用 Microsoft Agent Framework 创建多个协作的代理

import os
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential

provider = FoundryChatClient(
project_endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
credential=AzureCliCredential(),
)

# 数据检索代理
agent_retrieve = provider.as_agent(
name="dataretrieval",
instructions="Retrieve relevant data using available tools.",
tools=[retrieve_tool],
)

# 数据分析代理
agent_analyze = provider.as_agent(
name="dataanalysis",
instructions="Analyze the retrieved data and provide insights.",
tools=[analyze_tool],
)

# 顺序运行任务代理
retrieval_result = await agent_retrieve.run("Retrieve sales data for Q4")
analysis_result = await agent_analyze.run(f"Analyze this data: {retrieval_result}")
print(analysis_result)
```

该代码示例展示了如何创建涉及多个代理协作分析数据的任务。每个代理执行特定功能，任务通过协调代理完成预期结果。通过创建具备专职角色的代理，提升任务效率和性能。

### 实时学习

先进框架支持实时上下文理解与适应能力。

<strong>团队如何使用</strong>：团队可以实现反馈循环，让代理从交互中学习，动态调整行为，从而持续改进和完善能力。

<strong>实际应用</strong>：代理可分析用户反馈、环境数据及任务结果，不断更新知识库，调整决策算法，提高性能。该迭代学习流程使代理适应环境变化和用户偏好，增强整体系统效能。

## Microsoft Agent Framework与Microsoft Foundry Agent Service有什么区别？

这里有许多对比方式，下面重点介绍它们在设计、能力和目标用例上的关键差异：

## Microsoft Agent Framework (MAF)

Microsoft Agent Framework提供了一个简化的SDK，通过`FoundryChatClient`构建AI代理。它支持利用Azure OpenAI模型的内置工具调用、对话管理和通过Azure身份实现企业级安全。

<strong>用例</strong>：构建具备工具使用、多步骤工作流及企业集成场景的生产级AI代理。

Microsoft Agent Framework的几个重要核心概念：

- **代理（Agents）**。代理通过`FoundryChatClient`创建，配置名称、指令和工具。代理可以：
- <strong>处理用户消息</strong>，并使用Azure OpenAI模型生成响应。
- <strong>根据对话上下文自动调用工具</strong>。
- <strong>维护跨多次交互的会话状态</strong>。

下面是创建代理的代码片段：

```python
import os
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential

provider = FoundryChatClient(
project_endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
credential=AzureCliCredential(),
)
agent = provider.as_agent(
name="my_agent",
instructions="You are a helpful assistant.",
)

response = await agent.run("Hello, World!")
print(response)
```

- **工具（Tools）**。框架支持以Python函数定义工具，代理可自动调用。工具在创建代理时注册：

```python
def get_weather(location: str) -> str:
"""Get the current weather for a location."""
return f"The weather in {location} is sunny, 72\u00b0F."

agent = provider.as_agent(
name="weather_agent",
instructions="Help users check the weather.",
tools=[get_weather],
)
```

- <strong>多代理协调</strong>。可以创建多名专精不同领域的代理，并协调它们的工作：

```python
planner = provider.as_agent(
name="planner",
instructions="Break down complex tasks into steps.",
)

executor = provider.as_agent(
name="executor",
instructions="Execute the planned steps using available tools.",
tools=[execute_tool],
)

plan = await planner.run("Plan a trip to Paris")
result = await executor.run(f"Execute this plan: {plan}")
```

- **Azure身份集成**。框架使用`AzureCliCredential`（或`DefaultAzureCredential`）实现安全的无秘钥认证，免除直接管理API密钥的需求。

## Microsoft Foundry Agent Service

Microsoft Foundry Agent Service是微软在Ignite 2024上推出的较新服务。它支持更灵活的模型，如直接调用开源大语言模型（LLM）Llama 3、Mistral和Cohere，实现AI代理的开发和部署。

Microsoft Foundry Agent Service提供更强的企业安全机制和数据存储方案，适合企业级应用。

它可以无缝与Microsoft Agent Framework协作，共同构建和部署代理。

该服务目前处于公开预览阶段，支持Python和C#构建代理。

使用Microsoft Foundry Agent Service Python SDK，可以创建带有用户定义工具的代理：

```python
import asyncio
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

# 定义工具函数
def get_specials() -> str:
"""Provides a list of specials from the menu."""
return """
Special Soup: Clam Chowder
Special Salad: Cobb Salad
Special Drink: Chai Tea
"""

def get_item_price(menu_item: str) -> str:
"""Provides the price of the requested menu item."""
return "$9.99"

async def main() -> None:
credential = DefaultAzureCredential()
project_client = AIProjectClient.from_connection_string(
credential=credential,
conn_str="your-connection-string",
)

agent = project_client.agents.create_agent(
model="gpt-5-mini",
name="Host",
instructions="Answer questions about the menu.",
tools=[get_specials, get_item_price],
)

thread = project_client.agents.create_thread()

user_inputs = [
"Hello",
"What is the special soup?",
"How much does that cost?",
"Thank you",
]

for user_input in user_inputs:
print(f"# User: '{user_input}'")
message = project_client.agents.create_message(
thread_id=thread.id,
role="user",
content=user_input,
)
run = project_client.agents.create_and_process_run(
thread_id=thread.id, agent_id=agent.id
)
messages = project_client.agents.list_messages(thread_id=thread.id)
print(f"# Agent: {messages.data[0].content[0].text.value}")

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
```

### 核心概念

Microsoft Foundry Agent Service包括以下核心概念：

- **代理（Agent）**。Microsoft Foundry Agent Service集成于Microsoft Foundry。在Foundry中，AI代理作为“智能”微服务，用于回答问题（RAG）、执行操作或完全自动化工作流程。它通过结合生成式AI模型能力与访问和交互真实数据源的工具实现功能。下面是一个代理示例：

```python
agent = project_client.agents.create_agent(
model="gpt-5-mini",
name="my-agent",
instructions="You are helpful agent",
tools=code_interpreter.definitions,
tool_resources=code_interpreter.resources,
)
```

在该示例中，代理创建时使用模型`gpt-5-mini`，名称为`my-agent`，指令为`You are helpful agent`。该代理配备工具和资源以执行代码解读任务。

- **线程和消息（Thread and messages）**。线程是另一个重要概念。它代表代理与用户之间的对话或交互。线程用于跟踪对话进展，存储上下文信息及管理交互状态。示例代码如下：

```python
thread = project_client.agents.create_thread()
message = project_client.agents.create_message(
thread_id=thread.id,
role="user",
content="Could you please create a bar chart for the operating profit using the following data and provide the file to me? Company A: $1.2 million, Company B: $2.5 million, Company C: $3.0 million, Company D: $1.8 million",
)

# 让代理在该线程上执行工作
run = project_client.agents.create_and_process_run(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id)

# 获取并记录所有消息以查看代理的响应
messages = project_client.agents.list_messages(thread_id=thread.id)
print(f"Messages: {messages}")
```

在上述代码中，创建了一个线程。随后向线程发送消息。调用`create_and_process_run`后，请求代理在该线程上执行工作。最后获取消息并记录日志，查看代理的响应。消息显示了用户和代理之间对话的进展。还需了解消息类型可能包括文本、图片或文件，即代理的工作成果可能是图片或文本响应。作为开发者，你可以利用这些信息进一步处理响应或呈现给用户。

- **与Microsoft Agent Framework集成**。Microsoft Foundry Agent Service与Microsoft Agent Framework无缝协作，意味着你可以使用`FoundryChatClient`构建代理，并通过Agent Service进行生产环境部署。

<strong>用例</strong>：Microsoft Foundry Agent Service设计用于需要安全、可扩展和灵活AI代理部署的企业应用。

## 这些方法有何区别？

看起来确实有重叠，但在设计、能力和目标用例上存在关键区别：

- **Microsoft Agent Framework (MAF)**：是构建AI代理的生产级SDK，提供简洁API，支持工具调用、会话管理和Azure身份集成。
- **Microsoft Foundry Agent Service**：是微软Foundry中的代理平台和部署服务，内建对Azure OpenAI、Azure AI搜索、Bing搜索和代码执行的连接。

仍然不确定选择哪个？

### 用例

让我们通过一些常见用例帮你理清：

> 问：我想快速开始构建生产级AI代理应用
>

>答：Microsoft Agent Framework是不错的选择。它通过`FoundryChatClient`提供了简单的Python风格API，仅需几行代码即可定义带工具和指令的代理。

>问：我需要具备Azure搜索和代码执行等集成的企业级部署
>
> 答：Microsoft Foundry Agent Service最合适。该服务平台支持多种模型，集成Azure AI搜索、Bing搜索和Azure功能，实现支持Foundry Portal中构建代理并大规模部署。

> 问：我还是有点糊涂，给我一个推荐
>
> 答：先用Microsoft Agent Framework构建代理，当需要生产环境部署和扩展时，再使用Microsoft Foundry Agent Service。此方法既能快速迭代代理逻辑，也提供清晰的企业部署路径。

让我们用表格总结主要差异：

| 框架 | 重点 | 核心概念 | 用例 |
| --- | --- | --- | --- |
| Microsoft Agent Framework | 简化的代理SDK，支持工具调用 | 代理、工具、Azure身份 | 构建AI代理、工具使用、多步骤工作流 |
| Microsoft Foundry Agent Service | 灵活模型，企业安全，代码生成，工具调用 | 模块化、协作、流程编排 | 安全、可扩展且灵活的AI代理部署 |

## 我能否直接集成现有Azure生态工具，还是必须使用独立解决方案？

答案是肯定的，您可以将现有的 Azure 生态系统工具直接集成到 Microsoft Foundry Agent Service，特别是因为它已被设计为与其他 Azure 服务无缝协作。例如，您可以集成 Bing、Azure AI Search 和 Azure Functions。Microsoft Foundry 也有深度集成。

Microsoft Agent Framework 还通过 `FoundryChatClient` 和 Azure 身份集成了 Azure 服务，允许您直接从代理工具调用 Azure 服务。

## 示例代码

- Python: [Agent Framework (Microsoft Foundry)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/25b7985f3b2dc37a84f4a7387ccd3c9f0e5b1595/translations/zh-CN/02-explore-agentic-frameworks/code_samples/02-python-agent-framework.ipynb)
- Python: [Agent Framework (Azure OpenAI Responses API)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/25b7985f3b2dc37a84f4a7387ccd3c9f0e5b1595/translations/zh-CN/02-explore-agentic-frameworks/code_samples/02-python-agent-framework-azure-openai.ipynb)
- .NET: [Agent Framework](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/25b7985f3b2dc37a84f4a7387ccd3c9f0e5b1595/translations/zh-CN/02-explore-agentic-frameworks/code_samples/02-dotnet-agent-framework.md)

## 关于 AI Agent Frameworks 有更多问题吗？

加入 [Microsoft Foundry Discord](https://discord.com/invite/ATgtXmAS5D)，与其他学习者交流，参加办公时间并获得您的 AI Agents 问题的解答。

## 参考资料

- <a href="https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-services-blog/introducing-azure-ai-agent-service/4298357" target="_blank">Azure Agent Service</a>
- <a href="https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/responses" target="_blank">Microsoft Agent Framework - Azure OpenAI Responses</a>
- <a href="https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/agents/overview" target="_blank">Microsoft Foundry Agent Service</a>

## 上一课

[AI Agents 介绍及代理用例](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/25b7985f3b2dc37a84f4a7387ccd3c9f0e5b1595/translations/zh-CN/01-intro-to-ai-agents/README.md)

## 下一课

[理解 Agentic 设计模式](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/25b7985f3b2dc37a84f4a7387ccd3c9f0e5b1595/translations/zh-CN/03-agentic-design-patterns/README.md)

---

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**免责声明**：
本文件由 AI 翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻译完成。尽管我们力求准确，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言版文件应视为权威来源。对于重要信息，建议使用专业人工翻译。我们对因使用本翻译而产生的任何误解或误释不承担责任。
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

---

## 版权与许可

```text
MIT License

Copyright (c) Microsoft Corporation.

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE
```