MAF快速入门（7）工作流的状态共享

大家好，我是Edison。
最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF的开发技巧，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！
上一篇，我们学习了MAF中进行了Agent和Executor的混合编排，相信你一定有了更多地理解。本篇，我们来通过一个经典的例子了解下MAF中工作流如何实现状态的共享。
状态共享的应用场景

在实际业务场景中，一个AI工作流的多个步骤之间往往需要共享上下文数据，例如用户原始输入、模型的输出缓存等。在MAF中，提供了一个 WorkflowContext 的模型，它原生提供了工作流上下文的状态共享能力。
举个例子，在下面这个聚合统计流程中，创建了一个FileContentState的共享内容通过WorkflowContext进行传递共享给后续的两个统计Executor使用，进而进行聚合输出结果。

WorkflowContext API一览

在WorkflowContext API中，它提供了以下一些状态读取和设置的接口，作为字典我们可以了解一下：

这里我们用的比较多的是：QueueStateUpdateAsync 和 ReadStateAsync 两个方法。
实验案例

今天来实践一个文档统计的工作流案例，和上面的例子相似：

这是一个典型的扇入扇出（Fan-In & Fan-Out）工作流：
首先，用户输入一个文件名，FileReadExecutor会读取该文件的内容并将文件内容传入工作流上下文中共享，同时将文件ID号传递给后续流程。
然后，单词统计Executor 和 段落统计Executor 会分别统计该文件内容的 单词数 和 段落数。
最后，聚合统计Executor会将收集到的 单词数 和 段落数 交由LLM进行友好信息的输出，最初反馈给用户。
这个案例展示了一次写入，多处读取的经典场景，它也是并发协作的基础。
准备工作

在今天的这个案例中，我们仍然创建了一个.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：

1. {
2.   "OpenAI": {
3.     "EndPoint": "https://api.siliconflow.cn",
4.     "ApiKey": "******************************",
5.     "ModelId": "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507"
6.   }
7. }

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这里我们使用 SiliconCloud 提供的 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 模型，之前的 Qwen2.5 模型在这个案例中不适用。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：

1. var config = new ConfigurationBuilder()
2.     .AddJsonFile($"appsettings.json", optional: false, reloadOnChange: true)
3.     .Build();
4. var openAIProvider = config.GetSection("OpenAI").Get<OpenAIProvider>();

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定义数据传输模型

首先，我们定义一下在这个工作流中需要生成传递的数据模型：
（1）FileStats ：统计结果DTO

1. internal sealed class FileStats
2. {
3.     public int WordCount { get; init; }
4.     public int ParagraphCount { get; init; }
5. }

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（2）FileContentStateConstants ：常量，类似于Cache Key的作用

1. internal static class FileContentStateConstants
2. {
3.     public const string ScopeName = "FileContentState";
4. }

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定义示例数据集

这里我们Mock了一个文档数据集，用于模拟读取的文件内容。

1. internal static class SharedStateSampleData
2. {
3.     private static readonly IReadOnlyDictionary<string, string> Documents = new Dictionary<string, string>
4.     {
5.         ["ProductBrief"] = "MAF Workflow 让 .NET 团队可以像积木一样组合 Agent、Executor 与工具, 支持流式事件、并发节点和可观测性。\n\n它强调企业级能力, 包括状态管理、依赖注入、权限控制, 适合搭建端到端 AI 业务流程。",
6.         ["WeeklyReport"] = "本周平台完成了 Shared State 功能的代码走查, 已经覆盖 Fan-out/Fan-in, Loop, Human-in-the-Loop 三种场景。\n\n下周计划: 1) 集成多模型投票; 2) 增加异常回滚; 3) 落地监控指标。"
7.     };
8.     public static string GetDocument(string name)
9.         => Documents.TryGetValue(name, out var content)
10.             ? content
11.             : throw new ArgumentException($"未找到文档: {name}");
12. }

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文件读取Executor

MAF中定义了一个Executor的基类，所有自定义Exectuor都需要继承于它。
[code]internal sealed class FileReadExecutor() : Executor("FileReadExecutor"){    public override async ValueTask HandleAsync(string message, IWorkflowContext context, CancellationToken cancellationToken = default)    {        var content = SharedStateSampleData.GetDocument(message);        var fileId = Guid.NewGuid().ToString("N");        await context.QueueStateUpdateAsync(fileId, content,             FileContentStateConstants.ScopeName, cancellationToken);        Console.WriteLine($"
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