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使用语义内核插件配置代理（实验性）

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警告

语义内核代理框架是实验性的，仍在开发中，可能会更改。

语义内核中的函数和插件

函数调用是一种功能强大的工具，可让开发人员添加自定义功能并扩展 AI 应用程序的功能。 语义内核插件体系结构提供了一个灵活的框架来支持函数调用。 对于代理，集成插件和函数调用是基于此基础语义内核功能构建的。

配置后，代理将选择何时以及如何调用可用函数，就像在代理框架之外的任何用法中一样。

代理当前在 Java 中不可用。

将插件添加到代理

代理可用的任何插件在其各自的内核实例内进行管理。 此设置使每个 代理 能够根据其特定角色访问不同的功能。

可以在创建代理之前或之后将插件添加到内核。 初始化 插件 的过程遵循用于任何 语义内核 实现的相同模式，允许在管理 AI 功能方面保持一致性和易用性。

注意：对于 聊天完成代理，必须显式启用函数调用模式。 Open AI Assistant 代理始终基于自动函数调用。

// Factory method to product an agent with a specific role.
// Could be incorporated into DI initialization.
ChatCompletionAgent CreateSpecificAgent(Kernel kernel, string credentials)
{
    // Clone kernel instance to allow for agent specific plug-in definition
    Kernel agentKernel = kernel.Clone();

    // Initialize plug-in from type
    agentKernel.CreatePluginFromType<StatelessPlugin>();

    // Initialize plug-in from object
    agentKernel.CreatePluginFromObject(new StatefulPlugin(credentials));

    // Create the agent
    return 
        new ChatCompletionAgent()
        {
            Name = "<agent name>",
            Instructions = "<agent instructions>",
            Kernel = agentKernel,
            Arguments = new KernelArguments(
                new OpenAIPromptExecutionSettings() 
                { 
                    FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto() 
                })
        };
}

# Create the instance of the Kernel
kernel = Kernel()

# Define the service ID
service_id = "<service ID>"

# Add the chat completion service to the Kernel
kernel.add_service(AzureChatCompletion(service_id=service_id))

# Get the AI Service settings for the specified service_id
settings = kernel.get_prompt_execution_settings_from_service_id(service_id=service_id)

# Configure the function choice behavior to auto invoke kernel functions
settings.function_choice_behavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()

# Add the Plugin to the Kernel
kernel.add_plugin(SamplePlugin(), plugin_name="<plugin name>")

# Create the agent
agent = ChatCompletionAgent(
    service_id=service_id, 
    kernel=kernel, 
    name=<agent name>, 
    instructions=<agent instructions>, 
    execution_settings=settings,
)

代理当前在 Java 中不可用。

将 Functions 添加到代理

插件是配置函数调用的最常见方法。 但是，还可以单独提供各个函数，包括 提示函数。

// Factory method to product an agent with a specific role.
// Could be incorporated into DI initialization.
ChatCompletionAgent CreateSpecificAgent(Kernel kernel)
{
    // Clone kernel instance to allow for agent specific plug-in definition
    Kernel agentKernel = kernel.Clone();

    // Initialize plug-in from a static function
    agentKernel.CreateFunctionFromMethod(StatelessPlugin.AStaticMethod);

    // Initialize plug-in from a prompt
    agentKernel.CreateFunctionFromPrompt("<your prompt instructiosn>");

    // Create the agent
    return 
        new ChatCompletionAgent()
        {
            Name = "<agent name>",
            Instructions = "<agent instructions>",
            Kernel = agentKernel,
            Arguments = new KernelArguments(
                new OpenAIPromptExecutionSettings() 
                { 
                    FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto() 
                })
        };
}

# Create the instance of the Kernel
kernel = Kernel()

# Define the service ID
service_id = "<service ID>"

# Add the chat completion service to the Kernel
kernel.add_service(AzureChatCompletion(service_id=service_id))

# Get the AI Service settings for the specified service_id
settings = kernel.get_prompt_execution_settings_from_service_id(service_id=service_id)

# Configure the function choice behavior to auto invoke kernel functions
settings.function_choice_behavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()

# Add the Plugin to the Kernel
kernel.add_plugin(SamplePlugin(), plugin_name="<plugin name>")

# Create the agent
agent = ChatCompletionAgent(
    service_id=service_id, 
    kernel=kernel, 
    name=<agent name>, 
    instructions=<agent instructions>, 
    execution_settings=settings,
)

代理当前在 Java 中不可用。

代理函数调用的限制

直接调用聊天完成代理时，支持所有函数选择行为。 但是，使用 Open AI 助手或代理聊天时，目前仅提供自动函数呼叫。

操作说明

有关使用函数调用的端到端示例，请参阅：

如何流式传输代理响应