彻底颠覆！谁说AI Agent是Python的天下？.NET实战：自定义上下文记忆，我们也能玩！

原创于 2025-12-22 13:58:00 发布 · 389 阅读

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#人工智能 #python #.net #服务器 #java #前端 #开发语言

AIContextProvider：Agent 记忆机制的核心原理

一句话简介

AIContextProvider 是 MAF 的抽象基类，用于在 Agent 调用 AI 模型前后注入自定义逻辑，实现用户信息记忆、知识库检索等企业级功能。

🎯 核心价值

✅ InvokingAsync：调用模型前注入上下文（用户信息、知识库检索结果）
✅ InvokedAsync：调用模型后提取信息，更新内部状态
✅ Serialize：序列化记忆状态，支持持久化和跨 Thread 共享

📝 核心接口

public abstract class AIContextProvider{    // 1️⃣ 调用前：注入上下文信息    public virtual ValueTask<AIContext> InvokingAsync(        InvokingContext context,         CancellationToken ct = default);        // 2️⃣ 调用后：提取信息，更新状态    public virtual ValueTask InvokedAsync(        InvokedContext context,         CancellationToken ct = default);        // 3️⃣ 序列化：保存记忆状态    public virtual JsonElement Serialize(        JsonSerializerOptions? options = null);}

💻 执行流程

📊 三个核心方法详解

方法	执行时机	主要用途	返回值
InvokingAsync	调用模型前	注入 Instructions、Messages	`AIContext`
InvokedAsync	调用模型后	提取信息、更新状态	`ValueTask`
Serialize	Thread 序列化时	保存记忆状态	`JsonElement`

典型应用场景

场景	InvokingAsync	InvokedAsync
用户信息记忆	注入已知姓名、年龄	从对话中提取新信息
知识库检索(RAG)	注入检索到的文档	记录检索命中情况
个性化配置	根据用户偏好调整 Instructions	学习用户偏好
统计分析	注入用户行为统计	更新统计数据

💻 实现示例

用户信息记忆

public sealedclassUserInfoMemory : AIContextProvider{    privatereadonly IChatClient _chatClient;  // ❌ 不序列化    public UserInfo UserInfo { get; set; }      // ✅ 序列化        // 构造函数1：首次创建    public UserInfoMemory(IChatClient chatClient, UserInfo? userInfo = null)    {        _chatClient = chatClient;        UserInfo = userInfo ?? new UserInfo();    }        // 构造函数2：反序列化恢复    public UserInfoMemory(IChatClient chatClient, JsonElement serializedState, ...)    {        _chatClient = chatClient;        UserInfo = serializedState.Deserialize<UserInfo>()!;    }        // 调用前：注入用户信息    public override ValueTask<AIContext> InvokingAsync(...)    {        var instructions = UserInfo.UserName isnull            ? "Ask the user for their name."            : $"The user's name is {UserInfo.UserName}.";                returnnew ValueTask<AIContext>(new AIContext { Instructions = instructions });    }        // 序列化：只保存数据状态    public override JsonElement Serialize(...)    {        return JsonSerializer.SerializeToElement(UserInfo);    }}

🏢 最佳实践

✅ DO - 推荐做法

// ✅ 分离数据状态和服务依赖private readonly IChatClient _chatClient;  // 不序列化public UserInfo UserInfo { get; set; }      // 序列化// ✅ 实现两个构造函数public MyProvider(IChatClient client) { }               // 首次创建public MyProvider(IChatClient client, JsonElement) { }  // 反序列化// ✅ 使用 ??= 运算符仅更新未知信息UserInfo.UserName ??= extractedInfo.UserName;// ✅ 异常处理不影响主流程try { /* 提取信息 */ }catch { Console.WriteLine("提取失败"); }

❌ DON’T - 避免的错误

// ❌ 序列化服务依赖return JsonSerializer.SerializeToElement(new { ChatClient = _chatClient });// ❌ 在 InvokingAsync 中执行耗时操作await _db.GetAsync(...);  // 每次调用都执行！// ❌ 直接修改 Agent.Instructionsagent.Instructions += "...";  // 应该通过 AIContext.Instructions 注入

🎯 总结

✅ 三个核心方法：InvokingAsync（注入上下文）、InvokedAsync（提取信息）、Serialize（持久化）
✅ 两个构造函数：首次创建 + 反序列化恢复
✅ 分离原则：数据状态（序列化）vs 服务依赖（不序列化）
✅ 应用场景：用户信息记忆、RAG、个性化配置、统计分析

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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