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Microsoft Agent Framework

当处理基于 Microsoft Agent Framework 构建的应用、Agent、工作流或迁移时，请使用此技能。

Microsoft Agent Framework 是 Semantic Kernel 和 AutoGen 的统一继任者，融合了二者的优势并引入了新能力。由于它仍处于公开预览阶段且变化迅速，务必始终以最新的官方文档和示例作为实现建议的依据，而不要依赖过时的知识。

首先确定目标语言

在给出建议或进行代码更改之前，先选择语言工作流：

1. 当仓库包含 .cs、.csproj、.sln、.slnx 或其他 .NET 项目文件，或用户明确要求提供 C# 或 .NET 指导时，使用 .NET 工作流。请遵循 references/dotnet.md。
2. 当仓库包含 .py、pyproject.toml、requirements.txt，或用户明确要求提供 Python 指导时，使用 Python 工作流。请遵循 references/python.md。
3. 如果仓库同时包含两种生态，则匹配正在编辑的文件所使用的语言或用户指定的目标语言。
4. 如果语言不明确，先检查当前工作区，然后选择最接近的语言专属参考文件。

始终查阅实时文档

• 先阅读 Microsoft Agent Framework 概述：https://learn.microsoft.com/agent-framework/overview/agent-framework-overview
• 优先使用针对当前 API 表面的官方文档和示例。
• 在可用时使用 Microsoft Docs MCP 工具获取最新的框架指南和示例。
• 将较旧的 Semantic Kernel 或 AutoGen 模式视为迁移输入，而非默认的实现模型。

通用指导

在任何语言中使用 Microsoft Agent Framework 时：

• 对 Agent 和工作流操作使用异步模式。
• 实现显式的错误处理和日志记录。
• 优先使用强类型、清晰的接口和可维护的组合模式。
• 当 Azure 身份验证适用时，使用 DefaultAzureCredential。
• 将 Agent 用于自主决策、临时规划、对话流程、工具使用和 MCP 服务交互。
• 将工作流用于多步骤编排、预定义执行图、长时间运行的任务和人工介入场景。
• 支持 Azure AI Foundry、Azure OpenAI、OpenAI 等模型提供程序，但对于新项目，当符合用户需求时优先使用 Azure AI Foundry 服务。
• 在适合问题时，使用基于线程或等效的状态处理、上下文提供程序、中间件、检查点、路由和编排模式。

迁移指导

• 如果从 Semantic Kernel 迁移，请使用官方迁移指南：https://learn.microsoft.com/agent-framework/migration-guide/from-semantic-kernel/
• 如果从 AutoGen 迁移，请使用官方迁移指南：https://learn.microsoft.com/agent-framework/migration-guide/from-autogen/
• 首先保持行为一致，然后逐步采用原生 Agent Framework 模式。

工作流

1. 确定目标语言并阅读匹配的参考文件。
2. 在做出实现选择之前，获取最新的官方文档和示例。
3. 应用此技能中的通用 Agent 和工作流指导。
4. 使用所选参考中的语言专属包、仓库、示例路径和编码实践。
5. 当仓库中的示例与当前文档不一致时，说明差异并遵循当前受支持的模式。

参考

• .NET 参考
• Python 参考

完成标准

• 建议与目标语言匹配。
• 包名、仓库路径和示例位置与所选生态匹配。
• 指导反映当前 Microsoft Agent Framework 文档，而非旧有假设。
• 仅在相关时才提及 Semantic Kernel 和 AutoGen 的迁移建议。