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摘要:微软近期发布的《Generative AI for Beginners.NET: Version 2》(生成式人工智能初学者.NET第二版)课程体系,及与之配套的.NET 10生态系统,标志着.NET平台在人工智能原生应用开发领域的全面重构与技术成熟 。 基于.NET 10的核心底层更新、Micro 阅读全文
posted @ 2026-03-25 22:39 张善友 阅读(1051) 评论(4) 推荐(7)
摘要:AgentEval 的技术实现充分体现了 .NET 平台的企业级特性。框架采用 C# 作为核心开发语言(占比 99.7%),充分利用了 .NET 的类型安全、异步编程模型(async/await)、依赖注入容器等现代软件工程特征 阅读全文
posted @ 2026-03-20 07:17 张善友 阅读(106) 评论(0) 推荐(1)
摘要:在 Microsoft Agent Framework 的生态架构内,DelegatingAIAgent 与 ChatClientAgent 的关系不仅是基础类与派生类的层级递进,更是系统工程化中极具智慧的双子星协同范式体现 阅读全文
posted @ 2026-03-14 22:10 张善友 阅读(197) 评论(0) 推荐(1)
摘要:智能家居的演进轨迹与自治化编排的时代必然性 在过去的十余年间,智能家居(Domotics)技术的发展轨迹经历了从被动响应到规则自动化的缓慢演进。以 Amazon Alexa 和 Google Home 为代表的商业化云端智能助手,曾作为这一领域的先驱,成功地将语音交互计算引入了大众消费市场。然而,随 阅读全文
posted @ 2026-02-23 09:56 张善友 阅读(330) 评论(0) 推荐(1)
摘要:环境智能代理(Ambient Agent)的崛起标志着人工智能进入了其发展的第二阶段:从一种能够“交谈”的智力,转变为一种能够“行动”且“持续存在”的环境基础设施 。以 OpenClaw 为代表的开源项目向我们展示了一个去中心化、本地优先且高度自治的未来,但也通过 ClawHavoc 等安全事件为我们敲响了警钟。 阅读全文
posted @ 2026-02-11 08:06 张善友 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
摘要:通过对 Microsoft Agent Framework 的深度调查可以发现,.NET AI 生态系统正在经历一场从“功能集成”向“代理原生”的蜕变。微软通过整合 Semantic Kernel 的工程基因与 AutoGen 的创新灵魂,不仅提供了一个更强大的开发工具,更是在.NET 平台上确立了一套关于 AI 代理如何思考、协作、记忆和执行的标准。 阅读全文
posted @ 2026-02-02 07:45 张善友 阅读(929) 评论(4) 推荐(3)
摘要:随着Agentic AI 的最新进展,Microsoft 正在改进其相关开发工具,整合 Semantic Kernel 和 AutoGen 的功能,提供新的开源 Microsoft Agent Framework,以简化 AI Agent和Multi-Agent工作流程的构建、编排和部署,支持 Py 阅读全文
posted @ 2025-10-09 07:12 张善友 阅读(1565) 评论(1) 推荐(3)
摘要:.NET Conf China 2024中国 .NET 开发者峰会即将在上海召开,这次大会是一届完全由社区组织举办的中国.NET 开发者盛会,我们筹备大会之初就定下了大会的主题是“智能、创新、开放”。我们将聚焦于人工智能和机器学习在 .NET 中的应用,将围绕“.NET x AI”这一议程展开,汇聚 阅读全文
posted @ 2024-12-01 10:24 张善友 阅读(1273) 评论(2) 推荐(4)
摘要:本文是基于 LLama 2是由Meta 开源的大语言模型,通过LocalAI 来集成LLama2 来演示Semantic kernel(简称SK) 和 本地大模型的集成示例。SK 可以支持各种大模型,在官方示例中多是OpenAI 和 Azure OpenAI service 的GPT 3.5+。今天 阅读全文
posted @ 2024-01-25 20:00 张善友 阅读(1994) 评论(7) 推荐(13)
摘要:微软在2023年12月19日在博客上(Say hello to Semantic Kernel V1.0.1[1])发布了Semantic kernel的.NET 正式1.0.1版本。新版本提供了新的文档,以解释 SDK 创建 AI 代理的能力,这些代理可以与用户交互、回答问题、调用现有代码、自动化 阅读全文
posted @ 2023-12-24 11:28 张善友 阅读(1904) 评论(2) 推荐(16)
摘要:在 OpenAI 和Semantic kernel 之上构建代理将更快、更容易。SK团队正在博客里推出系列文章与大家分享我们将Assistants 整合到Semantic kernel中的计划,以及它们如何融入我们的 v1 提案中。 阅读全文
posted @ 2023-11-07 08:45 张善友 阅读(947) 评论(2) 推荐(3)
摘要:大模型应用 Copilot在节省用户时间,更快地获得他们正在寻找的数据,甚至自动或通过简单的对话交互完成任务或通信方面的潜力是巨大的。还有一个完整的自定义API连接世界,可以扩展Copilot的功能,以覆盖业务线(LOB)应用程序。问题是,要让 Copilot 完成所有这些操作,它需要访问权限、可见 阅读全文
posted @ 2023-10-25 08:42 张善友 阅读(347) 评论(0) 推荐(0)
摘要:介绍 Semantic Kernel (SK) 是一个开源的将大型语言模型(LLM)与流行的编程语言相结合的SDK,Microsoft将Semantic Kernel(简称SK)称为轻量级SDK,结合了OpenAI,Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员 阅读全文
posted @ 2023-10-11 20:46 张善友 阅读(997) 评论(1) 推荐(3)
摘要:微信公众号文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ,它使用的示例代码是Python ,他却发了这么一个疑问:支持的语言对比(因为 Semantic Kernel 是用 C#开发的,所以它对 C#比较支持)如上所示。不清楚 Semantic Kernel 为什 阅读全文
posted @ 2023-10-04 10:20 张善友 阅读(1252) 评论(0) 推荐(4)
摘要:以OpenAI 的ChatGPT 所掀起的GenAI 快速创新浪潮,其中连接LLM 和 应用之间的桥梁的两大开源项目:LangChain[1]和Semantic Kernel[2] ,在半年前写过一篇文章 LangChain vs Semantic Kernel [3],这半年以来Semantic 阅读全文
posted @ 2023-10-02 22:35 张善友 阅读(1800) 评论(0) 推荐(3)
摘要:Semantic Kernel[1] 是一个开源的将大型语言模型(LLM)与流行的编程语言相结合的SDK,Microsoft将Semantic Kernel(简称SK)称为轻量级SDK,结合了OpenAI,Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员能够通过编 阅读全文
posted @ 2023-09-17 23:22 张善友 阅读(874) 评论(0) 推荐(1)
摘要:这两天你可能看过这篇文章:微软面向企业的Private ChatGPT 开源!超详细安装流程反馈![1], 这篇文章顶多就是一个Azure OpenAI 服务的简单Demo, 就连插件机制都没有,这也是促使我写这篇文章的因素之一。 微软在Build 大会上宣布了Copilot Stack,Copil 阅读全文
posted @ 2023-08-09 19:40 张善友 阅读(1026) 评论(1) 推荐(5)
摘要:美国时间 2023 年 7 月 19 日,Semantic Kernel 团队在其官方博客[1]上宣布发布 Java 版Semantic Kernel。 Samantic Kernel系列的源代码可在GitHub上 [2]找到,但Java的0.2.6-alpha版本可从[3]Maven Centra 阅读全文
posted @ 2023-07-21 10:32 张善友 阅读(669) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Semantic Kernel 是一个开源的 SDK,它允许开发人员将大型语言模型(LLM)与传统的编程语言进行混合使用。 微软Semantic Kernel团队 在博客上正式公布了Semantic Kernel 项目秋季发展路线图[1]。这家公司的设计和AI副总裁John Maeda在官方博客中写 阅读全文
posted @ 2023-07-13 06:54 张善友 阅读(678) 评论(0) 推荐(4)
摘要:Semantic Kernel是一个开源SDK,可让您轻松地将OpenAI,Azure OpenAI和Hugging Face等AI服务与C#和Python等传统编程语言相结合。通过这样做,您可以创建结合两全其美的 AI 应用程序。 Semantic Kernel 团队在博客上发布了2篇文章:Sem 阅读全文
posted @ 2023-06-29 21:57 张善友 阅读(413) 评论(0) 推荐(1)