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Microsoft Agent Framework 进阶：会话持久化 + 历史缩减，长会话不超模型限制

在《》上一篇文章中，我已经掌握了如何用微软 agent Framework 实现会话记录的三方存储，解决了内存存储易丢失、多实例不共享的核心痛点。但随着对话场景的深入，新的问题浮出水面：

最近被各种 AI 代理（AI Agent）的消息刷屏了？从自动写报告到批量处理邮件，这些能 “主动干活” 的智能体，正在悄悄改变我们的工作方式。但搭建一个能对话、会调用工具的 AI 代理，真的需要复杂的技术吗？

在AI快速发展的今天，微软推出了多个AI开发框架，从早期的AutoGen到Semantic Kernel，再到最新的Microsoft Agent Framework。很多开发者可能会有疑问：为什么微软要推出这么多框架？它们之间有什么区别？本文将通过一个实际的

在构建高级 AI 助手时，一个核心需求是能够跨多个会话记住对话历史。用户期望能够随时中断对话，并在稍后返回时从上次离开的地方继续。Microsoft Agent Framework 提供了一套强大的工具，可以轻松实现对话的持久化。

在与大型语言模型（LLM）交互时，我们通常会得到非结构化的文本回复。虽然这对于聊天机器人应用来说很棒，但在许多场景下，我们需要稳定、可预测的格式化数据，例如 JSON。结构化输出确保了 AI 的响应可以直接被应用程序的其他部分（如业务逻辑、API 或 UI 组

就像一个聪明的大脑如果被关在真空里,再聪明也无济于事。AI Agents(智能体)的出现,正是为了打破这个困境。它们不仅能思考,还能调用工具、检索知识、协同工作——这才是真正的"智能"。

在这个人人都在谈AI的时代，有人还在用ChatGPT复制粘贴，有人已经在玩Agent协作了。今天给大家聊聊如何用微软刚发布的Agent Framework，搞出一个能自己收集资料、撰写博客、还能自我审查的"打工人三件套"系统。

This paper is grounded in a fundamental historical observation: there exists no eternal and universally optimal solution to a stat

最近新出了一个Microsoft Agent Framework框架，我感觉还挺有意思的，就通过它的那个Using function tools with human in the loop approvals例子，做了一个终端助手Agent。我觉得使用这个作

如果你已经在用 Semantic Kernel（后文简称 SK）写“会调用几个插件”的聊天助手，突然发现微软又冒出一个Agent Framework，并且还一堆Microsoft.Agents.AI.*的项目目录正向你招手——此刻的你，也许就像十年前刚理解依赖

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-Agen

JEP 517（HTTP/3 for the HTTP Client API）已从 Proposed to Target 状态提升至Targeted 状态，并纳入 JDK 26。该 JEP 提议“更新 HTTPClient API 以支持 HTTP/3 协议

During a two-day meeting with U.S. officials in Madrid, China and U.S. engaged in candid and in-depth discussions on TikTok and th

An aerial drone photo shows an exterior view of the main venue of the Shanghai Cooperation Organization (SCO) Summit 2025 in North

微软发布了Visual Studio 2026首个预览版，这是自2021年以来Visual Studio的首次重大版本更新。本次更新主打更深层的人工智能集成及全新界面设计，为广大开发者带来了全新体验。

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