Etapa 6: Arcabouço do Agente

Uma estrutura envolve um cliente de chat com o arcabouço de que um agente precisa para executar tarefas longas e de várias etapas – modos de planejamento/execução, uma lista de tarefas para orientar o planejamento, compactação de contexto, memória em arquivos, acesso a arquivos e aprovação de ferramentas com a opção não perguntar novamente. Em vez de montar esses componentes por conta própria, você cria uma estrutura de agentes e já recebe tudo pronto.

Crie uma estrutura de agentes de qualquer IChatClient com o método de extensão AsHarnessAgent. Como um orquestrador executa tarefas de forma interativa em várias etapas, normalmente você o controla por meio de um loop de conversa: mantenha um AgentSession para que o estado do orquestrador (plano, tarefas pendentes e histórico) persista entre os turnos, leia a próxima instrução do usuário e transmita a saída do agente à medida que ela for sendo gerada.

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();
}

A estrutura cuida do planejamento, do acompanhamento de tarefas e da persistência do histórico para você ao longo de toda a conversa. Para obter um console com todos os recursos – com solicitações de aprovação de ferramentas, renderização de listas de tarefas/modos e comandos com barra – consulte a experiência do usuário no terminal de exemplo.

Tip

Consulte os exemplos de harness do .NET com aplicativos completos e executáveis.

O exemplo completo cria um cliente de chat do Microsoft Foundry, encapsula-o com create_harness_agent e reutiliza uma sessão ao longo de duas interações. O arcabouço adiciona planejamento, acompanhamento de tarefas e compactação, enquanto o exemplo desabilita a memória de arquivos e a pesquisa na Web para manter o foco.

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())

A sessão compartilhada preserva o estado do harness em ambas as chamadas. Para obter um console completo - com prompts de aprovação de ferramentas, to-do e renderização de modo e comandos de barra - consulte o exemplo de UX do terminal.

Tip

Veja o exemplo completo de primeiros passos. Para obter mais padrões, consulte os exemplos de harness do Python.

Note

O suporte em Go para agent harnesses chegará em breve. Consulte o repositório Agent Framework Go para obter o status mais recente.

Próximas Etapas 

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