AI Agent系列-什么是AI智能体，使用Semantic Kernel开发一个AI Agent

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今年最热的技术除了LLM大语言模型外，AI Agent智能体成为下一个最热的技术发展热点。、

近期准备整理几篇AI智能体的博客，带着大家了解并学习AI 智能体的开发和应用。

一、什么是AI 智能体

AI智能体（AI Agent）是指一个由人工智能驱动的系统或程序，能够在一定的环境中自主感知、决策和执行任务，同时不断学习和优化自身行为。

智能体的目标是完成特定任务或解决问题，模拟或增强人类的智能活动。

核心特性

自主性：智能体可以独立完成任务，而不需要人类的实时干预。
感知能力：通过传感器（物理或虚拟），获取环境中的信息。
决策能力：根据感知到的信息，分析情况并制定行动计划。
执行能力：实施决策，改变自身或环境状态。
学习能力：通过与环境的交互不断优化决策和行为。

组成部分

感知模块：采集数据，例如通过摄像头、麦克风、API接口等获取外界信息。
决策模块：利用算法或规则制定行动策略。
执行模块：实施决策，例如控制机器人动作或生成文本回复。
学习模块：通过机器学习或深度学习模型改进未来的行为。

应用领域

自动驾驶：自动驾驶汽车利用智能体感知道路状况，做出驾驶决策。
智能客服：通过自然语言处理技术与用户交流，解决问题或提供服务。
游戏开发：NPC智能体增强了游戏的互动性和挑战性。
金融分析：智能体可以根据市场数据提供投资建议或进行风险评估。

通俗理解

AI智能体就像是一个有“眼睛”“大脑”和“手脚”的虚拟助手。它能看（感知）、想（决策）、做（执行），并且能从错误中学习，让自己变得更聪明。无论是帮助你回答问题、完成任务，还是自动驾驶和导航，它都可以独立完成，而不需要你时时刻刻指导它。

二、使用Microsoft Semantic Kernel开发AI Agent

Semantic Kernel 是一个软件开发工具包（SDK），用于将大型语言模型（LLM），如 OpenAI、Azure OpenAI 和 Hugging Face，与传统编程语言（如 C#、Python 和 Java）集成。

它通过定义插件，并以几行代码将它们串联在一起，实现这一点。

Semantic Kernel 的独特之处在于其能够利用人工智能自动协调插件。通过 Semantic Kernel 的计划器，可以请求 LLM 生成一个实现用户特定目标的计划，然后由 Semantic Kernel 为用户执行该计划。

它提供了以下功能：

AI 服务的抽象（如聊天、文本转图像、音频转文本等）和内存存储。
针对 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、本地模型等服务的这些抽象的实现，以及针对众多向量数据库（如 Chroma、Qdrant、Milvus 和 Azure）的实现。
插件的通用表示形式，之后可由 AI 自动协调。
从多种来源创建此类插件的能力，包括 OpenAPI 规范、提示和用目标语言编写的任意代码。
对提示管理和渲染的可扩展支持，包括对 Handlebars 和 Liquid 等常见格式的内置处理。
基于这些抽象的丰富功能，例如负责任的 AI 过滤器、依赖注入集成等。

由于其灵活性、模块化和可观察性，Semantic Kernel 被企业广泛使用。它具备增强安全性的功能，如遥测支持，以及挂钩和过滤器，能够大规模提供负责任的 AI 解决方案。

三、详细开发流程

1. 安装和配置 Semantic Kernel

- 安装 SDK：通过 NuGet 或 pip 安装 Semantic Kernel 的库。
- 配置 API：将 OpenAI、Azure OpenAI 或其他 LLM API 集成到项目中。

var kernel = Kernel.Builder     .WithOpenAIChatCompletionService("gpt-4", "YOUR_API_KEY", "https://api.openai.com/v1/")     .Build();

2. 定义功能插件

插件类型：插件可以是用提示（Prompts）、代码函数，或 OpenAPI 规范定义的功能模块。
创建插件：插件可以封装不同的任务，例如处理文本、执行计算、或与外部服务交互。

示例（简单文本生成插件）：

var textPlugin = kernel.CreateSemanticFunction("What's your goal? Summarize the following: {{input}}");

3. 编排和组合插件

单一任务执行：直接调用一个插件完成任务。
任务链式执行：通过 Semantic Kernel 的“计划器”自动将多个插件组合起来完成复杂任务。

示例（任务链式执行）：

var planner = kernel.ImportPlannerPlugin(); var plan = await planner.CreatePlanAsync("Summarize a long document and translate it into French."); var result = await kernel.RunAsync(plan, new ContextVariables("Input text here.")); Console.WriteLine(result.Result);

4. 集成内存功能

记忆用户上下文：Semantic Kernel 提供内存存储支持，可以将数据保存到向量数据库中（如 Chroma、Milvus）。
查询历史记录：通过语义查询，智能体可以动态访问存储的上下文信息。

示例（内存集成）：

kernel.ImportMemoryPlugin(); await kernel.Memory.SaveInformationAsync("userData", "User's preference for French summaries.");

5. 扩展和优化

自定义 Prompt 模板：支持 Handlebars 和 Liquid 模板格式，轻松管理复杂的提示。
安全性和责任感：启用遥测和过滤器，确保解决方案符合企业要求。
多模型支持：切换到新的 LLM 模型（例如 GPT-4、Claude）时，只需替换 API，而无需改动代码。

四、示例应用：多功能 AI Agent

目标：开发一个 AI Agent，具备以下能力：

分析并总结输入文本。
将总结翻译成用户指定语言。
保存用户偏好到内存中。

完整代码示例（C#）：

using Microsoft.SemanticKernel;  class Program {     static async Task Main(string[] args)     {         // 初始化 Semantic Kernel         var kernel = Kernel.Builder             .WithOpenAIChatCompletionService("gpt-4", "YOUR_API_KEY", "https://api.openai.com/v1/")             .Build();          // 定义插件         var summarizer = kernel.CreateSemanticFunction("Summarize the following: {{input}}");         var translator = kernel.CreateSemanticFunction("Translate to {{language}}: {{input}}");          // 用户输入         string inputText = "Semantic Kernel is a framework for integrating LLMs into apps.";         string targetLanguage = "French";          // 执行任务         var summary = await kernel.RunAsync(summarizer, new ContextVariables(inputText));         var translatedText = await kernel.RunAsync(translator, new ContextVariables(summary.Result)         {             ["language"] = targetLanguage         });          // 保存用户偏好到内存         kernel.ImportMemoryPlugin();         await kernel.Memory.SaveInformationAsync("userPreferences", $"Preferred language: {targetLanguage}");          // 输出结果         Console.WriteLine("Summary: " + summary.Result);         Console.WriteLine("Translation: " + translatedText.Result);     } }