惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
博客园 - 司徒正美
博客园_首页
J
Java Code Geeks
V2EX - 技术
V2EX - 技术
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
T
Troy Hunt's Blog
Forbes - Security
Forbes - Security
Schneier on Security
Schneier on Security
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
O
OpenAI News
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
H
Heimdal Security Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
博客园 - 聂微东
量子位
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
WordPress大学
WordPress大学
美团技术团队
V
V2EX
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
小众软件
小众软件
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
有赞技术团队
有赞技术团队
腾讯CDC
Cloudbric
Cloudbric
Google DeepMind News
Google DeepMind News
博客园 - 【当耐特】
SecWiki News
SecWiki News
IT之家
IT之家
C
Cisco Blogs
雷峰网
雷峰网
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
B
Blog RSS Feed
S
Schneier on Security
Security Latest
Security Latest
Scott Helme
Scott Helme
H
Help Net Security
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
P
Palo Alto Networks Blog
L
LINUX DO - 热门话题
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC

博客园_首页

Plist 二进制格式 Milvus 和 PGVector,哪个更好? OpenClaw 已过时?在 VS Code 中运行 Hermes Agent! 分享一下笔者的 Mac 装机必备软件 第30篇文章:一个大三计科生的自白 Manim如何在数学公式中完美显示中文? Docker 部署 RocketMQ 5 并发编程核心概念辨析 C#事务处理最佳实践:别再让“主表存了、明细丢了”的破事发生 CLI 是什么?为什么大厂突然集体卷命令行? 【从0到1构建一个ClaudeAgent】协作-自主Agent UIImageView 设置图片不生效的原因排查 最小二乘问题详解20:无先验约束下的增量式SFM自由网平差 痞子衡嵌入式:大话双核i.MXRT1180之XIP应用里借助MU实现可靠Flash IAP的方法 AI Chat 封装, SemanticKerne.AiProvider.Unified 已发布 Windows下右键编辑js文件无法打开记事本——在注册表中使用环境变量 在后台服务中使用 Scoped 服务,为什么总是报错? H200 安装驱动并使用sglang启动模型 wireshark 抓包Trap上报告警内容 我用 AI 辅助开发了一系列小工具(2):图片压缩工具 [A Primer On MC and CC] 2.1 Memory Consistency 1 - 指令重排序和 SC 模型 Oracle数据库SCN推进技术详解与实践指南 玩转控件:封装个带图片的Label控件 Claude Code 4.7 真正该升级的不是模型,而是你的工作流 前端小白一句话,AI 帮我做了个颜值拉满的桌面媒体播放器。当代码不再是门槛,一句话编程就是现实。 5. WorkBuddy: 小龙虾的灵魂三件套,让你的小龙虾不只是工具 SQLite 分片方案实战:三种分片策略的深度对比 告别简陋 UI!一款基于 Fluent Design 和基于 WinUI 的开源免费、现代化的 Avalonia UI 控件库 关于二进制排列组合枚举的总结 AI开发-python-LangGraph框架(3-27-LangGraph从零实现大模型智能决策工作流) ElasticSearch主分片和副本分片概念详解 【002】HTTPS 粗解:证书、TLS 握手与对后端配置的影响 Hermes Agent 一周暴涨五万 Star,但我劝你别急着追 明明连接的是Redis的DB0,为什么能查到DB3的数据? 【从0到1构建一个ClaudeAgent】协作-Agent团队 熟悉电子元器件之后,电子小白下一步该怎么走? .NET 高级开发 | 手写一个对象映射框架 FastAPI数据库ORM怎么选?我肝了三个Demo后,终于不再纠结了 mysqldump 参数拾遗:在遗忘与铭记之间 C# .NET 周刊|2026年3月5期 Claude code入门 - 陈彦斌 一文学习入门 ThingsBoard 开源物联网平台 GitHub 热门项目 | 2026年04月16日 如何为GIT设置全局勾子,为每次提交追加信息 Number.isFinite和isFinite与isNaN()和Number.isNaN的区别 PortSwigger SQL注入LAB2 推荐一个测试人必备的Skills,从功能到性能全搞定(附详细实操和安装下载方式) 筑基期:掌握Odoo基础核心知识点02(Odoo XML 开发方式详解) GLM模型这么火,咱们用vllm也咧一个呗! 深入理解 AbortController:从底层原理到跨语言设计哲学 字符串学习笔记 多租户系统框架的基础模块设计和分析设计 Apache SeaTunnel Zeta 为什么能做到“又快又稳”? AI开发-python-LangGraph框架(3-26-LangGraph基本概念及第一个简单样例) Vue 3 组件通信,别只会用 Props 和 Emits 了,这几个狠活儿你得看看 ElasticSearch7.X版本配置密码 用Manim实现动态交点计算--从一个动点问题说起 团结引擎+Addressable+Instant Game打包抖音小游戏 function call 实战:让 LLM 自动判断 pod 异常、调用日志工具并完成故障分析 bubseek —— 让 Agent 的足迹,变成团队的洞察 通过 C# 读取并导出 PDF 书签 如何用 GitHub Actions 实现 Steam 自动化发布 【从0到1构建一个ClaudeAgent】并发-后台任务 .NET 高级开发 | 定制 ASP.NET Core 框架 电子小白:什么是运算放大器(运放) zero2Agent:面向大厂面试的 Agent 工程教程,从概念到生产的完整学习路线 堆上的ORW HC32F460 USB CDC通信异常:非对齐访问异常排查 20260413-Hyperbridge 攻击事件:发生在默克尔山上的验证绕过 那些喊着AI 要淘汰你的人,正在靠你的焦虑赚大钱! 深度学习进阶(八)Swin Transformer 最小二乘问题详解19:带先验约束的增量式SFM优化与实现 SnapTranslate 3.0 正式发布:全局划词翻译 + 完整英语学习闭环,一站式搞定查词、记词、复习 工作的意义、工作的困难认知再思考 .NET + AI 进阶实战:基于类的技能开发 - 打造可治理的 Agent 能力模块 【从0到1构建一个ClaudeAgent】规划与协调-技能 上周热点回顾(4.6-4.12) 电子小白的工具三件套:面包板、杜邦线、万能板 单表五亿数据的查询优化 | Mysql、StarRocks 2. WorkBuddy:从“我是谁”到“帮我干活” C# 如何减少代码运行时间:7 个实战技巧 基于HelixToolkit.SharpDX 渲染3D模型 - 笺上知微 从零开始的双臂具身VLA起源及现阶段发展综述 - SkyXZ 记对 xonsh shell 的使用, 脚本编写, 迁移及调优 - pluvium27 受够了Vibe Coding的失控?换个起点,让AI事半功倍 从开始配置漏洞环境到漏洞复现流程 - 難しい 关于10年工作经验的程序员对OpenClaw的实战经验分享以及看法 - 虚无境 Any metadata 的内存布局 C# .NET 周刊|2026年3月2期 - InCerry 我帮你测过了,测试圈排名第二的 Skill 依然很牛逼 Skill Discovery | 无监督技能发现的经典工作总结 - MoonOut 上下文工程是什么?过时了么?一文讲明白! - 一枫说码 开了 TUN 模式还是直连?90% 的人都踩过这个坑 AScript扩展多种脚本语言 - rockey627 AI 学习笔记:Agent 的记忆机制 你能被装进一个文件里吗?——7 万人把同事"蒸馏"成了 AI - 我没有三颗心脏 Claude Code 通关手册(七):给 AI 装上技能包——Skills 完全指南 - 暮色之狐 在浏览器中快速编辑代码:VSCode Web 集成实践 - Newbe36524 蒸馏自己 skill?基于 Deepseek 的蒸馏器,丐版蒸馏方式,简单便捷 - To_Carpe_Diem Spring AI Aliababa和AgentScope,哪个更好? - 苏三说技术
MAF快速入门(23)通过C#类定义Skills
EdisonZhou · 2026-04-17 · via 博客园_首页

大家好,我是Edison。

最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF开发智能体应用,我强烈推荐你也上车跟我一起出发!

MAF 1.1.0 推出了强类型Skill,是的你没有看错,我们可以通过C#类来定义可维护的Skill了。

1 强类型Skill

在写File类型的Skill的时候,我就在想MAF会不会支持强类型Skill,没想到这么快就来了。通过类定义Skill的优势在于强类型、可测试、易分发等。

类定义Skill的价值在于可以 资源、脚本、业务规则 内聚到一个C#类中,这样就便于代码治理、单元测试 与 团队协作。

不过,目前MAF的Agent Skills仍然属于实验性支持阶段,生产落地还需谨慎。这也就意味着,我们需要显示加入 #pragma warning disable MAAI001 来取消实验性告警

2 快速开始:跨境物流运营助手

这里我们来做一个跨境物流运营AI助手,体验一下强类型Skills。

在物流问答场景中,运营人员经常需要:

  • 读取换算规则(资源)
  • 执行换算动作(脚本)
  • 组织可解释的业务回复

在这个案例中,我们可以将上面提到的三类统一内聚到一个类中来管理。

本文案例使用的模型为:Qwen3.5-35B-A3B

在开始之前,我们创建了一个控制台应用,并安装了以下NuGet包:

<PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI.OpenAI" Version="1.1.0" />

类定义Skill

首先,我们创建一个class文件命名为UnitConverterSkill,内容如下:

internal sealed class UnitConverterSkill : AgentClassSkill<UnitConverterSkill>
{
    public override AgentSkillFrontmatter Frontmatter { get; } = new(
        "unit-converter",
        "Convert between common units using multiplication factors.");
    
    protected override string Instructions => """
        当用户询问距离或重量换算时:
        1. 先读取 conversion-table 资源,找到对应换算系数。
        2. 再调用 convert 脚本执行计算,参数为用户输入的数值value和换算系数factor。
        3. 回复内容需要清晰地展示换算系数、换算过程和换算结果,并同时标明换算前后的两个单位。
        """;
    
    protected override JsonSerializerOptions? SerializerOptions => null;
    
    [AgentSkillResource("conversion-table")]
    [Description("常见距离与重量换算系数表。")]
    public string ConversionTable => """
        # Conversion Table
        Formula: result = value × factor
        | From       | To         | Factor   |
        |------------|------------|----------|
        | miles      | kilometers | 1.60934  |
        | kilometers | miles      | 0.621371 |
        | pounds     | kilograms  | 0.453592 |
        | kilograms  | pounds     | 2.20462  |
        """;

    [AgentSkillScript("convert")]
    [Description("按 value × factor 执行换算,并返回 JSON。")]
    public static string ConvertUnits(double value, double factor)
    {
        double result = Math.Round(value * factor, 4);
        return JsonSerializer.Serialize(new { value, factor, result });
    }
}

可以看到上面的内容其实就是把我们之前在文件skill中的内容都体现出来,只不过是通过继承AgentClassSkill<T> + Attribute的声明式组合来实现的。

创建中间件

为了方便看到Skill调用过程,我们实现一个带日志记录的工具调用中间件,其作用主要是记录Tool的执行日志,也可以方便我们验证Skill是否触发。

internal class ToolExecutionLoggingMiddleware
{
    /// <summary>
    /// 简化版函数调用中间件 - 记录 Tool 执行日志
    /// </summary>
    public static async ValueTask<object?> ExecuteAsync(
        AIAgent agent,
        FunctionInvocationContext context,
        Func<FunctionInvocationContext, CancellationToken, ValueTask<object?>> next,
        CancellationToken cancellationToken)
    {
        Console.WriteLine($"\n→ 🍴Tool: {context.Function.Name}");
        var result = await next(context, cancellationToken);
        Console.WriteLine($"← 🥣Result: {result}");
        return result;
    }
}

创建Agent

这里我们通过AgentSkillsProvider来创建Agent,同时使用AgentBuilder注册我们写的日志中间件:

var skillsProvider = new AgentSkillsProvider(new UnitConverterSkill());
AIAgent agent = chatClient.AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
{
    Name = "UnitConverterAgent",
    ChatOptions = new()
    {
        Instructions = "你是一个专业的AI助手,负责帮助用户实现单位的转换,使用用户提问的语言进行回复。",
    },
    AIContextProviders = [skillsProvider],
});
// 💡 使用 Agent Builder 注册函数调用中间件
agent = agent
    .AsBuilder()
    .Use(ToolExecutionLoggingMiddleware.ExecuteAsync) // 使用工具执行日志中间件,记录工具调用的日志
    .Build();
Console.WriteLine("✅ 基于强类型Skills 的 AI Agent 创建成功");
Console.WriteLine();

测试回答问题

这里还是之前的两个问题,一个中文一个英文来测试一下:

var session = await agent.CreateSessionAsync();
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine($"开始测试:基于 Class-Based Skills");
// 中文问题:英里 -> 公里
var question1 = "马拉松比赛的距离26.2 英里是多少公里?";
Console.WriteLine($"👤 用户: {question1}");
Console.WriteLine();
var response1 = await agent.RunAsync(question1, session);
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine($"🤖 Agent: {response1.Text}");
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine();
// 英文问题:磅 -> 千克
var question2 = "How many pounds is 75 kilograms?";
Console.WriteLine($"👤 用户: {question2}");
Console.WriteLine();
var response2 = await agent.RunAsync(question2, session);
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine($"🤖 Agent: {response2.Text}");
Console.WriteLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━");
Console.WriteLine();

测试结果如下图所示:

问题1:可以看到unit-convert skill的相关资源都被调用触发,最终完成回复。

image

问题2:由于问题一已经加载了skill.md和reference文档,它们已经在上下文中了,所以这次直接执行了脚本就完成了回复。

image

3 小结

本文介绍了MAF新推出的强类型Skill这个特性,通过类定义Skill可以将 资源、脚本、业务规则内聚到一个C#类中,这样就便于代码治理、单元测试 与 团队协作。

不过,目前MAF的Agent Skills仍然属于实验性支持阶段,生产落地还需谨慎。

示例源码

GitHub: https://github.com/EdisonTalk/MAFD

参考资料

圣杰,《.NET + AI 智能体开发进阶》(推荐指数:★★★★★)

Microsoft Learn,Agent Framework Tutorials