还在用.NET写传统CRUD？太OUT了！教你用.NET构建AI Agent，打造下一代智能应用！

一句话简介

通过 ApprovalRequiredAIFunction 为敏感工具加上人工审批环节，快速构建符合企业合规要求的 MAF 人机协作智能体。

🎯 核心收获

• ✅ 区分高/低风险工具，一键套上审批保护层
• ✅ 用 UserInputRequests + FunctionApprovalRequestContent 驱动审批循环
• ✅ 同时兼容同步调用与流式响应，审批后继续执行原线程
• ✅ 混合工具集成案例：IT 运维、银行转账、内容发布等

🧠 审批机制一图看懂

🛠️ 实现步骤

1. 标记敏感工具

普通工具函数（如资金转账、账户删除）先用 AIFunctionFactory.Create() 注册，随后再决定是否需要审批。

2. 添加审批包装

对高风险函数使用 new ApprovalRequiredAIFunction(innerFunction)，Agent 仍像普通工具一样调用，但框架会在真正执行前抛出审批请求。

3. 处理审批循环

每次 RunAsync 或 RunAsync(messages, thread) 后，检查 response.UserInputRequests：

1. OfType<FunctionApprovalRequestContent>() 获取所有待批项目。
2. 展示 FunctionCall.Name 与 Arguments，让人工做出决策。
3. 用 CreateResponse(bool approved) 生成审批结果，并封装为 ChatMessage。
4. 将这些消息回传给 Agent，直到没有新的审批请求为止。

4. 流式场景

流式接口使用 await agent.RunStreamingAsync(...).ToListAsync() 收集全部 ChatResponseUpdate，再从中提取审批请求；审批结束后再次流式调用即可继续输出。

💻 关键代码

// 1. 定义并包装敏感工具var transferTool = AIFunctionFactory.Create(TransferMoney);var approvalTool = new ApprovalRequiredAIFunction(transferTool);// 2. 创建 Agentvar agent = chatClient.CreateAIAgent(    instructions: "执行转账前必须获得用户确认",    name: "BankAssistant",    tools: [approvalTool]);// 3. 审批循环var thread = agent.GetNewThread();var response = await agent.RunAsync(userRequest, thread);var pending = response.UserInputRequests.ToList();while (pending.Count > 0){    var approvals = pending.OfType<FunctionApprovalRequestContent>();    var replies = approvals        .Select(req => req.CreateResponse(approved: true))        .Select(content => new ChatMessage(ChatRole.User, [content]))        .ToList();    response = await agent.RunAsync(replies, thread);    pending = response.UserInputRequests.ToList();}

提示：在真实系统中应将 approved 由管理员输入决定，并记录审计日志。

🏢 企业级场景

场景	审批策略
💰 银行助手：转账、退款	所有资金操作默认要求审批；查询余额可直接返回
🏢 IT 助手：服务器操作	查询/诊断无需审批；RestartServer、DeleteUser 必须人工确认
📢 内容发布：公告推送	发布、上线、群发均需审批；草稿保存与预览无需审批

混合工具技巧： 低风险工具直接注册，高风险工具使用 ApprovalRequiredAIFunction 包装即可共存。

✅ 最佳实践清单

• 🛡️ 风险分级：仅对高风险函数引入审批，避免过度打扰
• 🔁 while 循环：永远用循环处理 UserInputRequests，确保批量审批场景的完整性
• 🧾 审计可追溯：保存函数名、参数、审批人、时间戳，满足合规要求
• 🔄 线程持久化：审批可能跨小时甚至跨天，记得序列化 AgentThread 以便恢复上下文
• 📡 流式收集：流式接口必须 ToListAsync() 后再解析审批内容

🎯 总结

• ✅ ApprovalRequiredAIFunction 让敏感工具一键升级为“人机协同”模式
• ✅ UserInputRequests + CreateResponse() 构成审批闭环，兼容同步与流式调用
• ✅ 分类注册工具 + 审批循环 + 审计记录，才是企业可落地的整体解决方案

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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