第二篇：Microsoft Agent Framework的主角——Agent

用 Azure OpenAI + Microsoft Agents 写一个真正“像人一样”的 AI最近在用 Azure OpenAI 写 AI 的时候，发现一个很现实的问题：

模型是很强，但你每次都得从零开始教它怎么做人

于是就开始用 Microsoft Agent Framework。用下来最大的感受就一句话：它不是让你“调用模型”，而是让你“养一个 AI”。

先讲点原理

以前我们是怎么用大模型的？
很真实的一种写法：

“你是一个 C# 程序员……
你要遵循 SOLID……
你要写完整代码……
你要加注释……”
然后把这一坨 Prompt 丢给模型。

问题是：

每次都要写一堆“你是谁”
多轮对话很容易串
想流式输出？还得自己拆 token
业务一复杂，Prompt 就开始失控
本质上就是一句话：你在手写一个很不稳定的“伪 Agent”。

Agent Framework 到底帮你干了什么？
Agent Framework 干的事，其实特别朴素。

它帮你把下面这些东西拆开并固定下来：

（1）你是谁（角色）

比如：

你是一个资深 C# 工程师
你遵循企业级代码规范
你不写垃圾代码
这些不应该每次都写 Prompt，而是 Agent 的“人设”。

（2）你怎么说话（行为规则）

用中文
不废话
代码一次性给全
有设计思路再写代码
这更像是工作规范，而不是一次性指令。

（3）你记得住前面聊了啥

Agent 会帮你处理上下文，你不需要：

自己拼历史消息
自己区分 system / user / assistant
你只管继续“跟这个人说话”。

（4）流式输出是标配

你不用自己研究：

token
partial response
callback
Agent 天生就支持一边生成一边吐结果。

换个更接地气的说法
不用官方定义，我直接给你一个比喻：Agent 就是一个你已经培训好的 AI 同事。

模型是他的“大脑”
Instructions 是他的“入职培训 + 工作手册”
Agent 是他这个“人”
你以后不是在“调用模型”，

而是在说：“老王，帮我写个注册模块。”

Azure OpenAI 在这里扮演什么角色？
Azure OpenAI：提供稳定、企业级的模型服务
Agent Framework：负责“怎么用这个模型”
一个管算力和模型，一个管怎么干活。

上代码

using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;
using System.ClientModel;
class Program
{
static async Task Main()
{
var agent = CreateAzureAgent();
await foreach (var message in agent.RunStreamingAsync(
“给我定义一个注册实体类，并实现 Service。”))
{
Console.Write(message);
}
}
static AIAgent CreateAzureAgent()
{
// 从本地文件读取 Azure OpenAI 配置
var lines = File.ReadAllLines(“C:/gpt/azure_key.txt”);
var deploymentName = lines[0];
var endpoint = lines[1];
var apiKey = lines[2];
var credential = new ApiKeyCredential(apiKey);
// 这里就是给 AI 定“人设”的地方
var instructions = “””
你是一名经验丰富的 C# / .NET 程序员。
– 熟悉 .NET、OOP、SOLID 原则
– 能写企业级、可维护的代码
– 命名规范必须清晰
– 先说设计思路，再给完整代码
– 不要零碎输出
回答使用中文，代码要加必要注释。
“””;
var agent =
new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), credential)
.GetChatClient(deploymentName)
.AsIChatClient()
.AsAIAgent(
instructions: instructions,
name: “DotNetProgrammer”);
return agent;
}
}
因为Microsoft Agent为让大家能准确运行起代码，这里把项目文件也分享出来，以便三方包的版本统一。

Exe net10.0 enable enable
运行结果：