使用Microsoft Learn MCP的Agent Framework

两个.NET控制台应用程序演示了如何将Microsoft Agent Framework与**模型上下文协议（MCP）**集成，以访问Microsoft Learn文档。

� 项目

1. AgentFrameworkWithLearnMcp

简单的示例，仅执行单个问题。非常适合学习基础知识。

2. AgentFrameworkCopilot ⭐

具有对话历史记录、命令和增强UI的交互式ChatGPT风格体验。使用AgentThread在多个交互中维护对话上下文和状态。推荐用于交互式使用。

✨ 主要功能

• 🔌 连接到Microsoft Learn MCP服务器
• 🔍 动态工具发现（搜索、获取、代码示例）
• 🤖 由Azure OpenAI驱动的AI代理
• 🧵 AgentThread 用于维护对话上下文和状态
• 🧠 记忆存储用于持久用户上下文和个人化
• 💬 带有对话历史记录的交互式聊天循环
• 📊 实时指标和彩色UI
• 💾 将对话保存到文件

📋 先决条件

• .NET 9.0 SDK
• 配置了部署的Azure OpenAI服务
• Azure CLI (az login)

⚙️ 快速设置

1. 使用Azure进行身份验证：

az login

2. 配置您的Azure OpenAI设置：

编辑每个项目Properties文件夹中的launchSettings.json：

{
  "profiles": {
    "AgentFrameworkCopilot": {
      "commandName": "Project",
      "environmentVariables": {
        "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "https://your-resource.openai.azure.com/",
        "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME": "gpt-5-mini"
      }
    }
  }
}

3. 运行项目：

# 简单示例
### 选项2：PowerShell中的环境变量

```powershell
$env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT = "https://your-resource.openai.azure.com/"
$env:AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME = "gpt-5-mini"

选项3：永久环境变量

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'https://your-resource.openai.azure.com/', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME', 'gpt-5-mini', 'User')

🏃 运行

cd AgentFrameworkWithLearnMcp
dotnet run

# 交互式聊天（推荐）
cd AgentFrameworkCopilot
dotnet run

💬 交互式命令

运行AgentFrameworkCopilot后：

命令	描述
/help	显示可用命令
/clear	开始新的对话
/history	查看对话历史
/memory	显示所有存储的记忆
/profile	显示用户个人资料信息
/save	将对话保存到文件
/exit	退出应用

📦 依赖项

• Azure.AI.OpenAI (2.5.0-beta.1)
• Azure.Identity (1.17.0)
• Microsoft.Agents.AI.OpenAI (1.0.0-preview.251028.1)
• ModelContextProtocol (0.4.0-preview.3)

🔄 工作原理

1. 连接到Microsoft Learn MCP服务器（https://learn.microsoft.com/api/mcp）
2. 发现可用工具（文档搜索、代码示例等）
3. 创建一个使用Azure OpenAI（gpt-5-mini）的AI代理
4. 初始化一个AgentThread来维护对话状态
5. 代理自动使用MCP工具获取官方文档
6. AgentThread跟踪整个对话中的所有消息和上下文
7. 返回带有官方Microsoft Learn引用的答案

🧵 关于AgentThreads

AgentThread是Microsoft Agent Framework的关键组件，它：

• 在多个用户交互中维护对话上下文
• 自动跟踪所有消息（用户查询和代理响应）
• 在代理运行之间保留状态
• 支持具有记忆的多轮对话
• 可以通过/clear命令重置，开始新的对话

🧠 关于记忆存储

记忆存储提供持久上下文和个人化能力：

• 用户个人资料：存储个人信息（姓名、头衔、兴趣、位置）
• 情境感知：代理记住用户的偏好和细节，跨越对话
• 自定义记忆：可扩展的键值存储，用于任何特定用户的数据
• 与系统提示集成：记忆上下文会自动注入到代理指令中
• 命令：
  • /memory - 查看所有存储的记忆
  • /profile - 显示格式化的用户个人资料

默认用户个人资料

应用程序加载默认个人资料用于演示：

姓名: Pablo Piovano
昵称: Pablito Piova
头衔: Microsoft MVP
兴趣: 咖啡、烹饪阿根廷烧烤、旅行
位置: 圣克鲁斯省，圣菲
国家: 阿根廷

您可以通过编辑Program.cs中的LoadDefaultUserProfile()方法来自定义个人资料。

🔐 认证

使用AzureCliCredential进行Azure认证。确保您已：

• 安装Azure CLI
• 通过az login进行身份验证
• 对Azure OpenAI资源具有适当的权限

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祝编程愉快！ 🎉