Шаг 6: Обвязка агента

Обвязка оборачивает чат-клиент, добавляя инфраструктуру, необходимую агенту для работы с длительными многошаговыми задачами — режимы планирования и выполнения, список задач для планирования, сжатие контекста, память о файлах, доступ к файлам и подтверждение использования инструментов с опцией «больше не спрашивать». Вместо того чтобы собирать эти компоненты самостоятельно, вы создаёте агент Harness и получаете всё готовым к использованию.

Создайте агент harness из любого IChatClient с помощью метода расширения AsHarnessAgent. Поскольку harness интерактивно выполняет задачи за много шагов, обычно им управляют через цикл диалога: поддерживайте AgentSession, чтобы состояние harness (план, список дел и история) сохранялось между репликами, считывайте следующую инструкцию пользователя и передавайте вывод агента потоком по мере его формирования.

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();
}

Система берёт на себя планирование, ведение списка задач и сохранение истории на протяжении всего разговора. Полнофункциональный интерфейс консоли — с запросами на подтверждение использования инструментов, отображением todo/mode и слеш-командами — см. в примере интерфейса терминала.

Tip

Ознакомьтесь с примерами использования .NET для полнофункционируемых приложений.

Полный пример создает клиент чата Microsoft Foundry, оборачивает его с помощью create_harness_agent и повторно использует один сеанс в течение двух ходов. Обвязка добавляет планирование, отслеживание задач и сжатие, а пример отключает файловую память и поиск в Интернете, чтобы оставаться в фокусе.

import asyncio

from agent_framework import create_harness_agent
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential


async def main() -> None:
    agent = create_harness_agent(
        client=FoundryChatClient(
            project_endpoint="https://your-account.services.ai.azure.com/api/projects/your-project",
            model="gpt-6-luna",
            credential=AzureCliCredential(),
        ),
        agent_instructions="Help users plan and complete multi-step tasks.",
        disable_file_memory=True,
        disable_web_search=True,
    )
    session = agent.create_session()

    print(await agent.run("Plan a weekend trip to Seattle.", session=session))
    print(await agent.run("Turn that plan into a checklist.", session=session))


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Общий сеанс сохраняет состояние тестовой обвязки для обоих вызовов. Для полнофункциональной консоли — с запросами на утверждение инструментов, to-do, отображением режимов и слеш-командами — см. пример пользовательского интерфейса терминала.

Tip

См. полный пример начала работы. Дополнительные шаблоны см. в образцах harness для Python.

Tip

Навык agent-framework-builder-python агента кодирования может направлять составление harness и выбор пакетов. Это отдельно от Agent Skills во время выполнения, которые остаются дополнительной возможностью Python harness.

Prerequisites

  • Go 1.26 или более поздняя версия.
  • Локальная копия репозитория Agent Framework Go.
  • Конечная точка проекта Foundry и развертывание модели, настроенные с помощью FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT и FOUNDRY_MODEL.
  • Учетные данные Azure, поддерживаемые DefaultAzureCredential, например, вход в Azure CLI с помощью az login.

Настройка harness для Go

Пакет agent/harness настраивает обычный агент с провайдером. Передайте результат в конструктор поставщика:

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"
    "path/filepath"

    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent/harness"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/examples/internal/demo"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/message"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/foundryprovider"
)
    workingDirectory, err := os.Getwd()
    if err != nil {
        return fmt.Errorf("get working directory: %w", err)
    }
    cfg, err := harness.AgentConfig(harness.Config{WorkingDirectory: workingDirectory}, agent.Config{
        Name:        "HarnessAssistant",
        Middlewares: []agent.Middleware{logger},
    })
    if err != nil {
        return err
    }
    a := foundryprovider.NewAgent(
        demo.FoundryProjectEndpoint,
        demo.FoundryTokenCredential(),
        foundryprovider.ModelDeployment(demo.FoundryModel),
        foundryprovider.AgentConfig{
            Config:             cfg,
            DisableStoreOutput: true,
            Instructions:       "Help with software engineering tasks. Use memory and todos to track the current session's work.",
        },
    )

По умолчанию доступны todo, режимы планирования и выполнения, изолированная на уровне сеанса файловая память, навыки, размещенный веб-поиск, промежуточный слой для подтверждения инструментов и инструментарий OpenTelemetry. Вспомогательный элемент также обеспечивает сохранение истории и внедрение сообщений для каждого вызова службы.

Этот пример Foundry задает значение DisableStoreOutput: true, чтобы локальная история управляла диалогом. Установите значение DisableWebSearch в harness.Config, если выбранный поставщик или развертывание не поддерживает размещенный веб-поиск.

Запустите полный пример из корневого каталога репозитория Go:

go run .\examples\02-agents\harness\step04_composite_harness

Пример повторно использует сеанс в течение двух обменов, обрабатывает запросы на утверждение инструментов и открывает отдельный сеанс для демонстрации изоляции памяти. Содержимое файла сохраняется в agent-file-memory в рабочем каталоге.

Сжатие и циклирование являются необязательными, а не значениями по умолчанию в Go harness. Сведения о границах конфигурации и компонентов см. в разделе Agent Harness.

Tip

Ознакомьтесь с полным примером составного harness и руководством по настройке harness Go.

Дальнейшие действия

Шаг 7. Размещение агента

Вернитесь глубже:

  • Средства агента — сжатие, циклирование, оболочка и пример пользовательского интерфейса терминала
  • Навыки агента — постепенно загружают навыки из файловой системы
  • Последнее обновление: