前言

最近有空的時候在學習Microsoft Agent Framework，在這個框架中目前Workflows分為了Sequential、Concurrent、Handoffs以及Groupchat四種模式，今天讓我們來了解一下這四種不同的模式。

首先需要以下兩個包：

Sequential 模式

在開始介紹之前，先看下它的效果：

首先需要先構建一個IChatClient：

 var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY") ?? throw new InvalidOperationException("未設置環境變量：OPENAI_API_KEY");
 //var model = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_MODEL") ?? "gpt-4o-mini";
 var model = "moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905";
 var baseUrl = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_BASEURL") ?? throw new InvalidOperationException("未設置環境變量：OPENAI_BASEURL");
         
 ApiKeyCredential apiKeyCredential = new ApiKeyCredential(apiKey);

 OpenAIClientOptions openAIClientOptions = new OpenAIClientOptions();
 openAIClientOptions.Endpoint = new Uri(baseUrl);

 var client = new OpenAIClient(apiKeyCredential, openAIClientOptions).GetChatClient(model).AsIChatClient();

現在通過這個函數方便構建不同的翻譯代理：

 /// <summary>為指定目標語言創建翻譯代理。</summary>
 private static ChatClientAgent GetTranslationAgent(string targetLanguage, IChatClient chatClient) =>
     new(chatClient,
         $"你是一個翻譯助手，只使用{targetLanguage}回應。對于任何輸入，" +
         $"首先輸出輸入語言的名稱，然后將輸入翻譯成{targetLanguage}。");

構建順序工作流：

  // 創建順序工作流
  var workflow = AgentWorkflowBuilder.BuildSequential(
      from lang in (string[])["French", "Spanish", "English"] 
      select GetTranslationAgent(lang, client)
  );

參數就是一組AIAgent，然后工作流會將這些AIAgent按順序組合起來。

運行這個工作流：

  List<ChatMessage> messages = [new(ChatRole.User, InputText)];
  await RunWorkflowAsync(workflow, messages);
  
  private async Task<List<ChatMessage>> RunWorkflowAsync(Workflow workflow, List<ChatMessage> messages)
{
    string? lastExecutorId = null;

    await using StreamingRun run = await InProcessExecution.StreamAsync(workflow, messages);
    await run.TrySendMessageAsync(new TurnToken(emitEvents: true));
    await foreach (WorkflowEvent evt in run.WatchStreamAsync())
    {
        if (evt is AgentRunUpdateEvent e)
        {
            if (e.ExecutorId != lastExecutorId)
            {
                OutputText += "\n";
                lastExecutorId = e.ExecutorId;

                OutputText += $"{e.ExecutorId}：\n";
            }

            OutputText += e.Update.Text;
            if (e.Update.Contents.OfType<FunctionCallContent>().FirstOrDefault() is FunctionCallContent call)
            {
               OutputText += "\n";
               OutputText += $"[調用函數 '{call.Name}'，參數: {JsonSerializer.Serialize(call.Arguments)}]";
            }
        }
        else if (evt is WorkflowOutputEvent output)
        {
            OutputText += "\n\n工作流完成！";
            return output.As<List<ChatMessage>>()!;
        }
    }

    return [];
}

與直覺不一樣的地方是只有在傳入TurnToken的時候才會開始運行：

await run.TrySendMessageAsync(new TurnToken(emitEvents: true));

然后通過WorkflowEvent來進行不同操作。

這個例子看最后的輸入就是這樣的：

Concurrent 模式

還是先來看下效果：

Concurrent就是并發工作流，對同一個輸入，不同的AI Agent同時響應。

看一下怎么構建：

 // 創建并發工作流
 var workflow = AgentWorkflowBuilder.BuildConcurrent(
     from lang in (string[])["French", "Spanish", "English"] 
     select GetTranslationAgent(lang, client)
 );

Handoffs 模式

Handoffs就是交接模式，跟之前的不太一樣，首先我們先創建3個不同的AI Agent：

// 創建專門的代理
ChatClientAgent historyTutor = new(client,
    "你提供歷史查詢方面的幫助。清晰地解釋重要事件和背景。只回應歷史相關內容。",
    "history_tutor",
    "歷史問題的專業代理");

ChatClientAgent mathTutor = new(client,
    "你提供數學問題方面的幫助。在每一步解釋你的推理過程并包含示例。只回應數學相關內容。",
    "math_tutor",
    "數學問題的專業代理");

ChatClientAgent triageAgent = new(client,
    "你根據用戶的作業問題確定使用哪個代理。總是將任務交接給另一個代理。",
    "triage_agent",
    "將消息路由到適當的專業代理");

看下如何構建：

 // 創建交接工作流
 var workflow = AgentWorkflowBuilder.CreateHandoffBuilderWith(triageAgent)
     .WithHandoffs(triageAgent, [mathTutor, historyTutor])
     .WithHandoffs([mathTutor, historyTutor], triageAgent)
     .Build();

來看下效果：

這次會到這個地方：

內部有一個FunctionCall交接給了對應的代理。

看一下最終的結果：

再問一個數學相關的問題看看效果：

看一下最終的結果：

Groupchat 模式

Groupchat模式就是開啟一個AI群聊，我拿辯論舉個例子。

 ChatClientAgent chatClientAgent1 = new(client, "你是辯論正方");
 ChatClientAgent chatClientAgent2 = new(client, "你是辯論反方");
 
  // 創建群聊工作流
 var workflow = AgentWorkflowBuilder.CreateGroupChatBuilderWith(agents => new RoundRobinGroupChatManager(agents) { MaximumIterationCount = 5 })
     .AddParticipants([chatClientAgent1, chatClientAgent2])
     .Build();

效果：