Passaggio 6: Agent Harness

Crea un agente di harness a partire da qualsiasi IChatClient con il metodo di estensione AsHarnessAgent. Poiché un harness funziona in modo interattivo eseguendo attività in più passaggi, in genere lo si gestisce tramite un ciclo di conversazione: mantenere un AgentSession in modo che lo stato dell'harness (piano, attività da svolgere e cronologia) venga mantenuto tra un turno e l'altro, leggere l'istruzione successiva dell'utente e trasmettere in streaming l'output dell'agente man mano che viene prodotto.

using System;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

// chatClient is any IChatClient implementation (Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, ...).
AIAgent agent = chatClient.AsHarnessAgent();

// A session carries the harness state (plan, todos, history) across turns.
AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();

Console.WriteLine("Harness agent ready. Type 'exit' to quit.");
while (true)
{
    Console.Write("> ");
    string? input = Console.ReadLine();
    if (string.IsNullOrWhiteSpace(input) || input.Equals("exit", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
    {
        break;
    }

    // Stream this turn's output as the harness plans and works through the request.
    await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync(input, session))
    {
        Console.Write(update);
    }

    Console.WriteLine();
}

L'harness gestisce la pianificazione, il rilevamento di todo e la persistenza della cronologia per l'intera conversazione. Per una console completa, con prompt di approvazione degli strumenti, rendering todo/mode e comandi barra, vedere l'esperienza utente del terminale di esempio.

Crea un agente harness con la factory create_harness_agent. Poiché un harness esegue attività in modo interattivo nell’arco di molti passaggi, in genere lo si gestisce tramite un ciclo di conversazione: mantenere una sessione affinché lo stato dell’harness (piano, attività da svolgere e cronologia) persista tra un turno e l’altro, leggere l’istruzione successiva dell’utente e trasmettere in streaming l’output dell’agente man mano che viene generato.

from agent_framework import create_harness_agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

agent = create_harness_agent(
    OpenAIChatClient(model="gpt-4o"),
)

# A session carries the harness state (plan, todos, history) across turns.
session = agent.create_session()

print("Harness agent ready. Type 'exit' to quit.")
while True:
    user_input = input("> ")
    if user_input.strip().lower() in {"exit", "quit"}:
        break

    # Stream this turn's output as the harness plans and works through the request.
    async for chunk in agent.run(user_input, session=session, stream=True):
        if chunk.text:
            print(chunk.text, end="", flush=True)
    print()

L'harness gestisce la pianificazione, il rilevamento di todo e la persistenza della cronologia per l'intera conversazione. Per una console completa, con prompt di approvazione degli strumenti, rendering todo/mode e comandi barra, vedere l'esperienza utente del terminale di esempio.