使用Agent Framework进行多Agent工作流编排
Agent Framework是微软提供的用于构建多Agent系统的开发框架，支持C#和.NET环境。以下是如何使用该框架进行多Agent工作流编排的示例代码和关键概念。
具体实现可参考NetCoreKevin中的kevin.AI.AgentFramework模块
一个基于NET8搭建DDD-微服务-AI智能体-现代化Saas企业级WebAPI前后端分离架构：前端Vue3、IDS4单点登录、多级缓存、自动任务、分布式、AI智能体、一库多租户、日志、授权和鉴权、CAP事件、SignalR、领域事件、MCP协议服务、IOC模块化注入、Cors、Quartz自动任务、多短信、AI、AgentFramework、SemanticKernel集成、RAG检索增强+Qdrant矢量数据库、OCR识别、API多版本、单元测试、RabbitMQ
项目地址：github：https://github.com/junkai-li/NetCoreKevin
Gitee: https://gitee.com/netkevin-li/NetCoreKevin
创建基础Agent类
继承Agent基类创建自定义Agent，这是构建多Agent系统的基础单元：
public class WorkerAgent : Agent
{protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken cancellationToken){while (!cancellationToken.IsCancellationRequested){// 处理接收到的消息var message = await ReceiveAsync();if (message != null){Console.WriteLine($"Agent {Id} received: {message.Payload}");// 处理逻辑...}await Task.Delay(1000, cancellationToken);}}
}
配置Agent工作流
使用AgentWorkflow类定义多个Agent之间的交互流程：
var workflow = new AgentWorkflow().AddAgent<WorkerAgent>("worker1").AddAgent<WorkerAgent>("worker2").AddAgent<CoordinatorAgent>("coordinator").AddChannel("task-queue", ChannelType.Queue).AddChannel("result-broadcast", ChannelType.Broadcast);
实现Agent间通信
通过消息传递实现Agent协作，这是多Agent系统的核心机制：
// 发送消息示例
await SendAsync(new AgentMessage
{Recipient = "worker1",Payload = "Process this data",Channel = "task-queue"
});// 广播消息示例
await BroadcastAsync(new AgentMessage
{Payload = "System update",Channel = "result-broadcast"
});
处理复杂工作流
对于需要条件判断和分支的工作流，可以使用DecisionAgent：
public class DecisionAgent : Agent
{protected override async Task HandleMessageAsync(AgentMessage message){if (message.Payload.ToString().Contains("urgent")){await SendAsync("priority-handler", message.Payload);}else{await SendAsync("standard-handler", message.Payload);}}
}
监控和调试
框架提供内置的监控功能，可以跟踪Agent状态和消息流：
var monitor = new WorkflowMonitor(workflow);
monitor.OnMessageSent += (sender, args) => Console.WriteLine($"Message sent from {args.Sender} to {args.Receiver}");
monitor.OnAgentEvent += (sender, args) => Console.WriteLine($"Agent {args.AgentId} state changed to {args.State}");
持久化和恢复
工作流状态可以持久化以便故障恢复：
// 保存状态
var snapshot = workflow.CreateSnapshot();
File.WriteAllText("workflow_state.json", JsonSerializer.Serialize(snapshot));// 恢复状态
var restoredSnapshot = JsonSerializer.Deserialize<WorkflowSnapshot>(File.ReadAllText("workflow_state.json"));
var recoveredWorkflow = AgentWorkflow.FromSnapshot(restoredSnapshot);
高级模式匹配
使用框架内置的模式匹配功能处理复杂消息路由：
[MessagePattern("order-.*")]
public class OrderProcessingAgent : Agent
{[MessageHandler("order-new")]public async Task HandleNewOrder(AgentMessage message){// 处理新订单逻辑}[MessageHandler("order-update")]public async Task HandleOrderUpdate(AgentMessage message){// 处理订单更新逻辑}
}
性能优化
对于高吞吐量场景，可以配置批量处理：
var highPerfWorkflow = new AgentWorkflow().Configure(options =>{options.BatchSize = 100;options.ProcessingInterval = TimeSpan.FromMilliseconds(500);options.MaxConcurrentMessages = 10;});
以上代码示例展示了Agent Framework的核心功能，实际开发中可根据具体需求组合这些模式构建复杂的工作流系统。
