從語意核心範本建立代理程式 （實驗性）
警告
語意核心代理程式架構是實驗性的，仍在開發中，而且可能會變更。
語意核心中的提示範本
代理程式的角色主要是由收到的指示所塑造，其決定其行為和動作。 類似於叫用Kernel提示，代理程式的指示可以包含範本化參數，包括執行期間動態替代的值和函式。 這可讓彈性的內容感知回應，讓代理程式根據即時輸入調整其輸出。
此外，您可以使用提示範本設定直接設定代理程式，為開發人員提供結構化且可重複使用的方式來定義其行為。 此方法提供功能強大的工具，可標準化和自定義代理程式指示，確保各種使用案例的一致性，同時仍維持動態適應性。
相關 API 的：
即將推出
代理程式目前無法在Java中使用。
代理程式指示做為範本
使用範本參數建立代理程式，可讓您根據不同的案例或需求輕鬆地自定義其指示，以提供更大的彈性。 此方法可讓代理程序的行為藉由將特定值或函式取代為範本來量身打造，使其可適應各種工作或內容。 藉由利用範本參數，開發人員可以設計更多功能的代理程式，以符合不同的使用案例，而不需要修改核心邏輯。
聊天完成代理程式
// Initialize a Kernel with a chat-completion service
Kernel kernel = ...;
ChatCompletionAgent agent =
new()
{
Kernel = kernel,
Name = "StoryTeller",
Instructions = "Tell a story about {{$topic}} that is {{$length}} sentences long.",
Arguments = new KernelArguments()
{
{ "topic", "Dog" },
{ "length", "3" },
}
};
即將推出
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開啟 AI 助理代理程式
使用 Open AI Assistant Agent時，範本化指示特別強大。 透過這種方法，可以建立單一助理定義並重複使用多次，每次使用不同的參數值，針對特定工作或內容量身打造。 這可讓設定更有效率，讓相同的小幫手架構處理各種案例，同時維持其核心行為的一致性。
// Retrieve an existing assistant definition by identifier
OpenAIAssistantAgent agent =
await OpenAIAssistantAgent.RetrieveAsync(
this.GetClientProvider(),
"<stored agent-identifier>",
new Kernel(),
new KernelArguments()
{
{ "topic", "Dog" },
{ "length", "3" },
});
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來自提示範本的 代理程式定義
您也可以利用用來建立核心提示函式的提示範本組態來定義代理程式。 這可讓統一方法來管理提示和代理程式，促進不同元件的一致性和重複使用。 透過從程式代碼基底外部化代理程式定義，這個方法可簡化多個代理程式的管理，使其更容易更新和維護，而不需要變更基礎邏輯。 此區隔也可提升彈性，讓開發人員只要更新設定，即可修改代理程序行為或引進新的代理程式，而不是調整程序代碼本身。
YAML 範本
name: GenerateStory
template: |
Tell a story about {{$topic}} that is {{$length}} sentences long.
template_format: semantic-kernel
description: A function that generates a story about a topic.
input_variables:
- name: topic
description: The topic of the story.
is_required: true
- name: length
description: The number of sentences in the story.
is_required: true
代理程式初始化
// Read YAML resource
string generateStoryYaml = File.ReadAllText("./GenerateStory.yaml");
// Convert to a prompt template config
PromptTemplateConfig templateConfig = KernelFunctionYaml.ToPromptTemplateConfig(generateStoryYaml);
// Create agent with Instructions, Name and Description
// provided by the template config.
ChatCompletionAgent agent =
new(templateConfig)
{
Kernel = this.CreateKernelWithChatCompletion(),
// Provide default values for template parameters
Arguments = new KernelArguments()
{
{ "topic", "Dog" },
{ "length", "3" },
}
};
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覆寫直接調用的範本值
直接叫用代理程式時，不需要使用 Agent Chat，就可以視需要覆寫代理程式的參數。 這可讓您在特定工作期間更充分地控制及自定義代理程序的行為，讓您能夠即時修改其指示或設定，以符合特定需求。
// Initialize a Kernel with a chat-completion service
Kernel kernel = ...;
ChatCompletionAgent agent =
new()
{
Kernel = kernel,
Name = "StoryTeller",
Instructions = "Tell a story about {{$topic}} that is {{$length}} sentences long.",
Arguments = new KernelArguments()
{
{ "topic", "Dog" },
{ "length", "3" },
}
};
// Create a ChatHistory object to maintain the conversation state.
ChatHistory chat = [];
KernelArguments overrideArguments =
new()
{
{ "topic", "Cat" },
{ "length", "3" },
});
// Generate the agent response(s)
await foreach (ChatMessageContent response in agent.InvokeAsync(chat, overrideArguments))
{
// Process agent response(s)...
}
即將推出
代理程式目前無法在Java中使用。
作法
如需從 pmompt-template 建立代理程式的端對端範例，請參閱：