如何编排 AI Agent？

一句话简介

本文将探讨如何将AIAgent作为一等公民集成到工作流中，利用TurnToken机制触发智能体协作，构建复杂的 AI 业务流程。

🤔 Executor vs Agent

在 MAF Workflow 中，我们有两种主要的执行单元。理解它们的区别是编排的第一步：

✅ 最佳实践：混合使用！用 Executor 处理结构化数据和确定性任务，用 Agent 处理需要“思考”的模糊任务。

🔗 集成 Agent 到工作流

WorkflowBuilder对 Agent 提供了原生支持，你就像添加普通 Executor 一样添加 Agent。

// 1. 定义翻译 Agentvar frenchAgent = new ChatClientAgent(client, "Translate to French");var chineseAgent = new ChatClientAgent(client, "Translate to Chinese");// 2. 编排工作流：法语 -> 中文var workflow = new WorkflowBuilder(frenchAgent) .AddEdge(frenchAgent, chineseAgent) .WithOutputFrom(chineseAgent) .Build();

🔑 核心机制：TurnToken

与普通 Executor 收到消息立即执行不同，Agent 在工作流中是“懒加载”的。它们会缓存收到的消息，直到收到TurnToken令牌才会开始思考和生成。

为什么设计 TurnToken？

• 🛑等待上下文：Agent 可能需要等待多游消息（如用户输入 + 工具结果）到齐。
• 🚦控制节奏：精确控制 Agent 何时开始与 LLM 交互。

代码实现

执行包含 Agent 的工作流时，必须显式发送TurnToken：

await usingvar run = await InProcessExecution.StreamAsync(workflow, input);// 🔑 关键步骤：发送令牌触发 Agentawait run.TrySendMessageAsync(new TurnToken(emitEvents: true));// 监听 Agent 的思考过程awaitforeach (var evt in run.WatchStreamAsync()){ if (evt is AgentRunUpdateEvent update) { Console.WriteLine($"🤖 {update.ExecutorId}: {update.Data}"); }}

🏢 实战案例：翻译链

通过工作流编排多个 Agent 顺序协作，实现多级翻译任务。

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