MAF快速入门（4）多Agent工作流编排
大家好，我是Edison。上一篇，我们学习了MAF中如何持久化聊天记录到关系型数据库。这一篇，我们来学习一下工作流编排。不知大家是否记得，我们在之前用Semantic Kernel学习过多Agent编排的一些知识，例如顺序，并发，移交等模式仍然历历在目。那么，今天，我们用MAF的工作流编排来实现一下，看看有什么不一样。
多Agent编排
传统的单代理系统在处理复杂多面任务的能力方面受到限制。 通过协调多个代理，每个代理都有专门的技能或角色，我们可以创建更可靠、更自适应且能够协作解决实际问题的系统。
目前，MAF支持以下编排模式，和SK几乎一致：
今天，我们用MAF来实践一下顺序编排 和 移交编排 两个最常用的模式。
顺序编排的典型案例如下图所示：
移交编排的典型案例如下图所示：
准备工作
在今天的这个案例中，我们创建了一个.NET控制台应用程序，安装了以下NuGet包：
[*]Microsoft.Agents.AI.OpenAI
[*]Microsoft.Agents.AI.Workflows
[*]Microsoft.Extensions.AI.OpenAI
我们的配置文件中定义了LLM API的信息：
{
"OpenAI": {
"EndPoint": "https://api.siliconflow.cn",
"ApiKey": "******************************",
"ModelId": "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct"
}
}这里我们使用 SiliconCloud 提供的 Qwen2.5-32B-Instruct 模型，你可以通过这个URL注册账号：https://cloud.siliconflow.cn/i/DomqCefW 获取大量免费的Token来进行本次实验。
然后，我们将配置文件中的API信息读取出来：
var config = new ConfigurationBuilder()
.AddJsonFile($"appsettings.json", optional: false, reloadOnChange: true)
.Build();
var openAIProvider = config.GetSection("OpenAI").Get<OpenAIProvider>();实现移交编排
首先，我们创建一个ChatClient供后续使用：
// Step1. Create one ChatClient
var chatClient = new OpenAIClient(
new ApiKeyCredential(openAIProvider.ApiKey),
new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri(openAIProvider.Endpoint) })
.GetChatClient(openAIProvider.ModelId);然后，我们定义一个FunctionAgentFactory，封装我们需要编排的几个Agent：
public class FunctionAgentFactory
{
public static ChatClientAgent CreateTriageAgent(ChatClient client)
{
return client.CreateAIAgent(
"You determine which agent to use based on the user's homework question. ALWAYS handoff to another agent.",
"triage_agent",
"Routes messages to the appropriate specialist agent");
}
public static ChatClientAgent CreateHistoryTutorAgent(ChatClient client)
{
return client.CreateAIAgent(
"You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly. Please only respond about history.",
"history_tutor",
"Specialist agent for historical questions");
}
public static ChatClientAgent CreateMathTutorAgent(ChatClient client)
{
return client.CreateAIAgent(
"You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples. Please only respond about math.",
"math_tutor",
"Specialist agent for mathematical questions");
}
}基于AgentFactory依次创建编排Agent，历史Agent 和 数学Agent：
var triageAgent = FunctionAgentFactory.CreateTriageAgent(chatClient);
var historyTutor = FunctionAgentFactory.CreateHistoryTutorAgent(chatClient);
var mathTutor = FunctionAgentFactory.CreateMathTutorAgent(chatClient);基于上面的3个Agent可以快速创建一个移交编排Workflow：
var workflow = AgentWorkflowBuilder.CreateHandoffBuilderWith(triageAgent)
.WithHandoffs(triageAgent, ) // Triage can route to either specialist
.WithHandoffs(, triageAgent) // Math or History tutor can return to triage
.Build();怎么样，是不是很简单？
下面，我们进行一个多轮对话测试：
List<ChatMessage> messages = new();
while (true)
{
Console.Write("User: ");
string userInput = Console.ReadLine()!;
messages.Add(new(ChatRole.User, userInput));
// Execute workflow and process events
var response = await workflow.AsAgent().RunAsync(messages);
Console.WriteLine($"Agent: {response}\n");
// Add new messages to conversation history
messages.AddRange(response.Messages);
}这里我们使用了Workflow as Agent的方式，即将工作流转换为一个独立的Agent来调用。
测试结果如下图所示：
可以看到，编排Agent根据用户的输入将请求转给了对应的数学话题Agent 和 历史话题Agent，进而使用户获得正确的回答。
实现顺序编排
首先，创建一个ChatClient，同上。
然后，封装一个AgentFactory来定义我们用到的3个Agent：
[*]Analyst 需求分析
[*]Writer 文案写手
[*]Editor 文案审稿人/编辑
public class FunctionAgentFactory
{
public static ChatClientAgent CreateAnalystAgent(ChatClient client)
{
return client.CreateAIAgent(
"""
You are a marketing analyst. Given a product description, identify:
- Key features
- Target audience
- Unique selling points
""",
"Analyst",
"An agent that extracts key concepts from a product description.");
}
public static ChatClientAgent CreatWriterAgent(ChatClient client)
{
return client.CreateAIAgent(
"""
You are a marketing copywriter. Given a block of text describing features, audience, and USPs,
compose a compelling marketing copy (like a newsletter section) that highlights these points.
Output should be short (around 150 words), output just the copy as a single text block.
""",
"CopyWriter",
"An agent that writes a marketing copy based on the extracted concepts.");
}
public static ChatClientAgent CreateEditorAgent(ChatClient client)
{
return client.CreateAIAgent(
"""
You are an editor. Given the draft copy, correct grammar, improve clarity, ensure consistent tone,
give format and make it polished. Output the final improved copy as a single text block.
""",
"Editor",
"An agent that formats and proofreads the marketing copy.");
}
}基于这几个Agent我们快速定一个顺序工作流：
var analyst = FunctionAgentFactory.CreateAnalystAgent(chatClient);
var writer = FunctionAgentFactory.CreatWriterAgent(chatClient);
var editor = FunctionAgentFactory.CreateEditorAgent(chatClient);
// Workflow: Analyst -> Writer -> Editor
var workflow = AgentWorkflowBuilder.BuildSequential(
"content-team-workflow",
);快速运行，直接得到答案：
var userMessage = "Please help to introduce our new product: An eco-friendly stainless steel water bottle that keeps drinks cold for 24 hours.";
Console.Write($"User: {userMessage}\n");
// Execute the workflow via RunAsync
var response = await workflow.AsAgent().RunAsync(userMessage);
Console.WriteLine($"Agent: {response}");这里用户给的任务是："Please help to introduce our new product: An eco-friendly stainless steel water bottle that keeps drinks cold for 24 hours."
假设客户公司有一个新产品：一个环保的不锈钢水瓶，可以让饮料保持24小时的低温，需要帮忙创作一个广告文案。
我们仍然将其转换为Agent来执行，获取结果下图所示：
可以看到，它将最后审核校对的最终版内容输出给了我们。借助事件机制监控
假设我们想要获取每个步骤对应Agent的输出内容，进而实现一定程度的监控。那么，同步执行就不合适了，这时我们就需要用到工作流的事件机制 结合 流式执行获取事件流 来实现。
MAF的工作流事件机制内置了一些系统事件，例如：
[*]AgentRunUpdatedEvent
[*]ExecutorCompletedEvent 执行器完成事件，例如Workflow中的某个Agent完成了任务，准备转到下个Agent执行。
[*]WorkflowOutputEvent 整个工作流已完成任务处理准备进行最终输出。
这里我们使用MAF中的StreamAsync 和 WatchStreamAsync，其主要流程如下图所示：
下面我们直接看代码：
await using (StreamingRun run = await InProcessExecution.StreamAsync(workflow, userMessage))
{
await run.TrySendMessageAsync(new TurnToken(emitEvents: true)); // Enable event emitting
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine("Process Tracking");
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine();
var result = new List<ChatMessage>();
var stageOutput = new StringBuilder();
int stepNumber = 1;
await foreach (WorkflowEvent evt in run.WatchStreamAsync())
{
if (evt is AgentRunUpdateEvent updatedEvent)
{
stageOutput.Append($"{updatedEvent.Data} ");
}
else if (evt is ExecutorCompletedEvent completedEvent)
{
if (stageOutput.Length > 0)
{
Console.WriteLine($"Step {stepNumber}: {completedEvent.ExecutorId}");
Console.WriteLine($"Output: {stageOutput.ToString()}\n");
stepNumber++;
stageOutput.Clear();
}
}
else if (evt is WorkflowOutputEvent endEvent)
{
result = (List<ChatMessage>)endEvent.Data!;
break;
}
}
// Display final result and skip user message
foreach (var message in result.Skip(1))
Console.WriteLine($"Agent: {message.Text}");
}
Console.WriteLine("\nTask Finished!");最终，输出的结果如下所示：
Step1: Analyst
Step2 ~3: Writer & Editor
最终输出的内容：
由上图可以看出，如果我们需要对于Workflow进行进度监控，使用流式执行 并 监听内置事件 完全可以实现这个目的。
其他更多的内置工作流事件如下代码示例所示：
// 执行工作流并监听所有事件Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");Console.WriteLine("
来源：程序园用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！ 前排留名，哈哈哈 收藏一下 不知道什么时候能用到 很好很强大我过来先占个楼 待编辑 谢谢楼主提供！ 感谢分享，学习下。 不错，里面软件多更新就更好了 感谢，下载保存了 喜欢鼓捣这些软件，现在用得少，谢谢分享！ 这个有用。 感谢分享 yyds。多谢分享 这个有用。 不错，里面软件多更新就更好了 谢谢分享，辛苦了 这个有用。 喜欢鼓捣这些软件，现在用得少，谢谢分享！ 谢谢楼主提供！ 很好很强大我过来先占个楼 待编辑 懂技术并乐意极积无私分享的人越来越少。珍惜
页:
[1]
2