运行代理

对于非流式处理，请使用 RunAsync 该方法。

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the weather like in Amsterdam?"));

对于流式处理，请使用 RunStreamingAsync 该方法。

await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync("What is the weather like in Amsterdam?"))
{
    Console.Write(update);
}

对于非流式处理，请使用 run 该方法。

result = await agent.run("What is the weather like in Amsterdam?")
print(result.text)

对于流式处理，请使用 run_stream 该方法。

async for update in agent.run_stream("What is the weather like in Amsterdam?"):
    if update.text:
        print(update.text, end="", flush=True)

基本代理抽象允许为每个代理运行传递选项对象，但自定义抽象级别的运行的能力相当有限。 代理可能有很大差异，因此没有真正常见的自定义选项。

对于调用方知道其使用的代理类型的情况，可以传递特定类型选项以允许自定义运行。

例如，此处的代理是一个 ChatClientAgent ，可以传递 ChatClientAgentRunOptions 继承自 AgentRunOptions的对象。 这样，调用方就可以提供与任何代理级别选项合并的自定义 ChatOptions 项，然后再传递到 IChatClient 构建的 ChatClientAgent 代理级别选项。

var chatOptions = new ChatOptions() { Tools = [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)] };
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the weather like in Amsterdam?", options: new ChatClientAgentRunOptions(chatOptions)));

Python 代理支持传递关键字参数来自定义每个运行。 可用的特定选项取决于代理类型，但 ChatAgent 支持许多可以传递给两者 run 以及 run_stream 方法的聊天客户端参数。

常见 ChatAgent 选项包括：

• max_tokens：要生成的令牌的最大数目
• temperature：控制响应生成的随机性
• model：覆盖此特定运行的模型
• tools：仅为此运行添加其他工具
• response_format：指定响应格式（例如结构化输出）

# Run with custom options
result = await agent.run(
    "What is the weather like in Amsterdam?",
    temperature=0.3,
    max_tokens=150,
    model="gpt-4o"
)

# Streaming with custom options
async for update in agent.run_stream(
    "Tell me a detailed weather forecast",
    temperature=0.7,
    tools=[additional_weather_tool]
):
    if update.text:
        print(update.text, end="", flush=True)

当同时提供代理级默认值和运行级别选项时，运行级别选项优先。

若要从响应中提取文本结果，需要聚合来自所有项的所有TextContentChatMessages项。 为了简化这一点，我们在聚合所有TextContent响应类型上提供一个Text属性。

对于非流式处理情况，所有内容均在一个 AgentRunResponse 对象中返回。 AgentRunResponse 允许通过 Messages 属性访问生成的消息。

var response = await agent.RunAsync("What is the weather like in Amsterdam?");
Console.WriteLine(response.Text);
Console.WriteLine(response.Messages.Count);

对于流式处理情况， AgentRunResponseUpdate 对象在生成时进行流式处理。 每个更新可能包含来自代理的结果的一部分，以及各种其他内容项。 与非流式处理情况类似，可以使用 Text 该属性获取更新中包含的结果部分，并通过属性钻取详细信息 Contents 。

await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync("What is the weather like in Amsterdam?"))
{
    Console.WriteLine(update.Text);
    Console.WriteLine(update.Contents.Count);
}

对于非流式处理情况，所有内容均在一个 AgentRunResponse 对象中返回。 AgentRunResponse 允许通过 messages 属性访问生成的消息。

若要从响应中提取文本结果，需要聚合来自所有项的所有TextContentChatMessage项。 为了简化这一点，我们在聚合所有TextContent响应类型上提供一个text属性。

response = await agent.run("What is the weather like in Amsterdam?")
print(response.text)
print(len(response.messages))

# Access individual messages
for message in response.messages:
    print(f"Role: {message.role}, Text: {message.text}")

对于流式处理情况， AgentRunResponseUpdate 对象在生成时进行流式处理。 每个更新可能包含来自代理的结果的一部分，以及各种其他内容项。 与非流式处理情况类似，可以使用 text 该属性获取更新中包含的结果部分，并通过属性钻取详细信息 contents 。

async for update in agent.run_stream("What is the weather like in Amsterdam?"):
    print(f"Update text: {update.text}")
    print(f"Content count: {len(update.contents)}")

    # Access individual content items
    for content in update.contents:
        if hasattr(content, 'text'):
            print(f"Content: {content.text}")

Microsoft代理框架使用抽象提供 Microsoft.Extensions.AI 的消息和内容类型。 消息由 ChatMessage 类表示，所有内容类都继承自基 AIContent 类。

存在各种 AIContent 子类，用于表示不同类型的内容。 有些作为基础 Microsoft.Extensions.AI 抽象的一部分提供，但提供程序还可以根据需要添加自己的类型。

下面是以下一些常用类型：Microsoft.Extensions.AI

Python 代理框架使用包中的 agent_framework 消息和内容类型。 消息由 ChatMessage 类表示，所有内容类都继承自基 BaseContent 类。

存在各种 BaseContent 子类，用于表示不同类型的内容：

下面介绍如何使用不同的内容类型：

from agent_framework import ChatMessage, TextContent, DataContent, UriContent

# Create a text message
text_message = ChatMessage(role="user", text="Hello!")

# Create a message with multiple content types
image_data = b"..."  # your image bytes
mixed_message = ChatMessage(
    role="user",
    contents=[
        TextContent("Analyze this image:"),
        DataContent(data=image_data, media_type="image/png"),
    ]
)

# Access content from responses
response = await agent.run("Describe the image")
for message in response.messages:
    for content in message.contents:
        if isinstance(content, TextContent):
            print(f"Text: {content.text}")
        elif isinstance(content, DataContent):
            print(f"Data URI: {content.uri}")
        elif isinstance(content, UriContent):
            print(f"External URI: {content.uri}")