08 · 01.dotnet-agent-framework-workflow-ghmodel-basic

返回：多 Agent 协作 · 不可变原始文件

原课程补充材料

根据对应简体中文译本整理。原代码片段未进行云端验证。

🔄 使用 Azure OpenAI（Responses API）的基础 Agent 工作流（.NET）

📋 工作流编排教程

本笔记本演示如何使用 Microsoft Agent Framework for .NET 和 Azure OpenAI（Responses API）构建复杂的 Agent 工作流 。你将学习创建多步骤业务流程，其中 AI Agent 通过结构化的编排模式协作完成复杂任务。

🎯 学习目标

🏗️ 工作流架构基础

• 工作流构建器 ：设计和编排复杂的多步骤 AI 过程
• Agent 协调 ：在工作流中协调多个专门化 Agent
• Azure OpenAI（Responses API） ：在工作流中利用 Azure OpenAI Responses API
• 可视化工作流设计 ：创建和可视化工作流结构以便更好理解

🔄 流程编排模式

• 顺序处理 ：按逻辑顺序串联多个 Agent 任务
• 状态管理 ：维护跨工作流阶段的上下文和数据流
• 错误处理 ：实现强健的错误恢复和工作流弹性
• 性能优化 ：设计高效的企业级工作流

🏢 企业工作流应用

• 业务流程自动化 ：自动化复杂的组织工作流
• 内容生产管线 ：包含审核和审批阶段的编辑工作流
• 客户服务自动化 ：多步骤的客户咨询解决流程
• 数据处理工作流 ：带 AI 驱动转换的 ETL 工作流

⚙️ 先决条件与设置

📦 所需 NuGet 包

此工作流演示使用了几个关键的 .NET 包：

<PackageReference Include="Microsoft.Extensions.AI" Version="10.*" />


<PackageReference Include="Azure.AI.OpenAI" Version="2.1.0" />
<PackageReference Include="Azure.Identity" Version="1.15.0" />






<PackageReference Include="DotNetEnv" Version="3.1.1" />

🔑 Azure OpenAI 配置

环境设置（.env 文件）：

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://<your-resource>.openai.azure.com
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-5-mini

Azure OpenAI 访问：

1. 在 Azure 门户中创建 Azure OpenAI 资源
2. 部署一个模型（例如 gpt-5-mini）并记下部署名称
3. 使用 az login 登录，并按上述方式配置环境变量

🏗️ 工作流架构概览

原课程流程图 · 保留原图节点与关系

查看 Mermaid 源码

graph TD
    A[工作流构建器] --> B[代理注册表]
    B --> C[工作流执行引擎]
    C --> D[Agent 1: 内容生成器]
    C --> E[Agent 2: 内容审核员] 
    D --> F[工作流结果]
    E --> F
    G[Azure OpenAI（响应 API）] --> D
    G --> E

关键组件：

• WorkflowBuilder ：设计工作流的主要编排引擎
• AIAgent ：具有特定能力的独立专业 Agent
• Azure OpenAI 客户端 ：Azure OpenAI Responses API 集成
• 执行上下文 ：管理工作流阶段之间的状态和数据流

🎨 企业工作流设计模式

📝 内容生产工作流

User Request → Content Generation → Quality Review → Final Output

🔍 文档处理管线

Document Input → Analysis → Extraction → Validation → Structured Output

💼 商业智能工作流

Data Collection → Processing → Analysis → Report Generation → Distribution

🤝 客户服务自动化

Customer Inquiry → Classification → Processing → Response Generation → Follow-up

🏢 企业优势

🎯 可靠性与可扩展性

• 确定性执行 ：一致、可重复的工作流结果
• 错误恢复 ：在任何工作流阶段优雅地处理失败
• 性能监控 ：跟踪执行指标和优化机会
• 资源管理 ：高效分配和利用 AI 模型资源

🔒 安全性与合规性

• 安全认证 ：通过 az login 使用 Microsoft Entra ID 认证（AzureCliCredential）
• 审计跟踪 ：完整记录工作流执行和决策点
• 访问控制 ：针对工作流执行和监控的细粒度权限
• 数据隐私 ：在整个工作流中安全处理敏感信息

📊 可观察性与管理

• 可视化工作流设计 ：清晰表现流程流向和依赖关系
• 执行监控 ：实时跟踪工作流进展和性能
• 错误报告 ：详细的错误分析和调试能力
• 性能分析 ：用于优化和容量规划的指标

让我们构建你的首个面向企业的 AI 工作流！🚀

💻 运行代码

完整实现可见于 01.dotnet-agent-framework-workflow-ghmodel-basic.cs。该文件展示了：

1. 环境配置 — 从 .env 文件加载 Azure OpenAI 配置
2. Azure OpenAI 客户端设置 — 配置客户端以使用 Azure OpenAI Responses API
3. Agent 创建 — 定义专业 Agent（前台和礼宾）
4. 工作流构建器 — 创建带顺序处理的多 Agent 工作流
5. 工作流执行 — 使用流式结果运行工作流

🚀 运行示例

# 使脚本可执行（Unix/Linux/macOS）
chmod +x 01.dotnet-agent-framework-workflow-ghmodel-basic.cs

# 运行工作流程
./01.dotnet-agent-framework-workflow-ghmodel-basic.cs

或在 Windows 上：

dotnet run 01.dotnet-agent-framework-workflow-ghmodel-basic.cs

📝 预期输出

工作流将：

1. 接受你的旅行目的地请求（“我想去巴黎”）
2. 前台 Agent 提供初步推荐
3. 礼宾 Agent 审查并完善推荐
4. 最终输出显示完整对话流

🔧 自定义

你可以通过以下方式自定义工作流：

• 修改 Agent 指令以改变其行为
• 添加更多 Agent 以创建复杂的多步骤工作流
• 更改用户消息以测试不同场景
• 调整工作流边缘以创建不同的执行模式

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