microsoft agent framework agent 多轮会话
好的，这是一篇关于 Microsoft Agent Framework 多轮对话的技术博客。
Microsoft Agent Framework - Agent 多轮对话
上一篇我们分享了 Microsoft Agent Framework 一些背景信息已经 Agent 的基本使用。这次我们继续介绍 Agent 的会话功能。
在构建智能对话机器人时，最核心的功能之一就是能够理解上下文并进行多轮对话。这使得交流不再是简单的一问一答，而是流畅、自然的互动。Microsoft Agent Framework 通过一个简洁而强大的设计，让开发者能够轻松实现这一功能。本文将深入探讨如何使用该框架来管理和维持多轮对话。
核心概念：AgentThread
在 Microsoft Agent Framework 中，AgentThread 是实现多轮对话的关键。它代表一个独立的对话线程，负责跟踪和管理整个对话的上下文历史。
当您与 Agent 进行交互时，框架会将每一次的请求和响应都记录在 AgentThread 中。在后续的对话中，框架会自动将此前的历史记录一并发送给 AI 模型。这样，AI 模型就能“记住”之前的对话内容，从而给出与上下文相关的回复。
服务的类型决定了对话历史的存储方式。例如，当使用 ChatCompletion 服务时，对话历史存储在 AgentThread 对象中，并在每次调用时发送到服务。而当使用 Azure AI Agent 服务时，对话历史存储在服务中，每次调用只发送对话的引用。
多轮对话
下面我们通过一个具体的代码示例，来了解如何实现一个简单的多轮对话。
1. 初始化 Agent
首先，我们需要创建一个 AIAgent 实例。这里我们使用 Azure OpenAI 服务，并为 Agent 设置一个指令，告诉它是一个了解中国古典文学的专家。
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using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Agents.AI;
using System.ClientModel;
// 初始化 Azure OpenAI 客户端
var azureAiEndpoint = "https://your-endpoint.openai.azure.com";
var apiKey = "your-api-key";
AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(
new Uri(azureAiEndpoint),
new ApiKeyCredential(apiKey))
.GetChatClient("gpt-4o-mini")
.CreateAIAgent(instructions: "你很了解中国古典文学.", name: "Joker");
2. 创建对话线程并进行交流
通过调用 agent.GetNewThread() 来创建一个新的对话线程。然后，在每次调用 agent.RunAsync() 时传入同一个 thread 对象，即可实现连续对话。
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// 创建一个新的对话线程
AgentThread thread = agent.GetNewThread();
// 第一轮对话
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("红楼梦里有多少女性角色？", thread));
// 第二轮对话
// Agent 会结合上一轮的问题和回答进行回复
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("其中结局最悲惨的是哪个？", thread));
在上面的例子中，第二个问题“其中结局最悲惨的是哪个？”本身没有主语。但由于我们传入了同一个 thread 对象，Agent 能够从上一轮的对话中理解“其中”指代的是“《红楼梦》中的女性角色”，从而给出准确的回答（林黛玉）。
对话隔离
在实际应用中，Agent 可能需要同时与多个用户进行独立的对话。Microsoft Agent Framework 通过创建不同的 AgentThread 实例来轻松实现对话隔离。每个 AgentThread 都维护着自己独立的上下文，互不干扰。
下面的示例展示了如何同时处理两个完全不同主题的对话：
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// 为两个不同的对话创建独立的线程
AgentThread thread1 = agent.GetNewThread(); // 对话 1: 关于《红楼梦》
AgentThread thread2 = agent.GetNewThread(); // 对话 2: 关于《西游记》
// 同时发起两个不同主题的对话
var answer1_1 = await agent.RunAsync("贾宝玉是谁？", thread1);
var answer2_1 = await agent.RunAsync("西游记主角团有几个人？", thread2);
Console.WriteLine($"对话1, 第1轮: {answer1_1}");
Console.WriteLine($"对话2, 第1轮: {answer2_1}");
// 继续各自的对话
// thread1 的上下文是贾宝玉，thread2 的上下文是西游记
var answer1_2 = await agent.RunAsync("他的结局如何？", thread1);
var answer2_2 = await agent.RunAsync("谁最厉害？", thread2);
Console.WriteLine($"对话1, 第2轮: {answer1_2}");
Console.WriteLine($"对话2, 第2轮: {answer2_2}");
在这个例子中：
thread1的第二轮对话agent.RunAsync("他的结局如何？", thread1)，Agent 知道“他”指的是贾宝玉。thread2的第二轮对话agent.RunAsync("谁最厉害？", thread2)，Agent 知道“谁”指的是《西游记》主角团中的角色。
两个对话线程的上下文完全隔离，确保了 Agent 能够准确地处理并发且独立的交流。
总结
Microsoft Agent Framework 通过 AgentThread 对象提供了一种直观且高效的方式来管理对话状态。无论是需要进行有上下文记忆的深度多轮对话，还是需要处理多个并发的独立会话，开发者都可以通过简单地创建和传递 AgentThread 实例来轻松实现。这为构建更复杂、更智能的 AI 应用奠定了坚实的基础。