SimpleAIAgent：使用免费的glm-4-flash即可开始构建简单的AI Agent应用

最新推荐文章于 2025-11-25 15:20:05 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-25 15:20:05 发布 · 1k 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #c#

SimpleAIAgent是基于C# Semantic Kernel 与 WPF构建的一款AI Agent探索应用。主要用于使用国产大语言模型或开源大语言模型构建AI Agent应用的探索学习，希望能够帮助到感兴趣的朋友。

接下来我想分享一下我的AI Agent应用实践。

翻译文本并将文本存入文件

第一个例子是翻译文本，并将文本存入指定的文件。

输入如下内容：

执行过程

第一步，LLM判断应该调用的函数与参数如下：

第二步，LLM帮我们调用这个函数，并返回结果：

第三步，LLM再次判断需要调用的函数与参数：

第四步，LLM调用这个函数，并返回函数返回值：

第五步，LLM判断任务已经完成，调用结束函数：

第六步，返回最终的回应：

查看结果

会发现桌面多了一个文件，打开如下所示：

以上AI Agent应用使用glm-4-flash即可实现，当然也可以尝试其他模型，模型越强，成功概率越高。

实现文件到文件的翻译

输入：

文件1.txt的内容如下：

是一段关于WPF的中文描述，现在我想让LLM帮我翻译成英文之后再保存到另一个文件。

同样还是使用免费的glm-4-flash

执行过程

第一步，LLM判断应该调用的函数与参数如下：

第二步，LLM帮我们调用这个函数，并返回结果：

第三步，LLM判断任务已经完成，调用结束函数：

第四步，返回最终的回应：

查看结果

实现要点

大家可能会注意到实现的要点其实就是要让LLM自动调用函数，也就是实现自动函数调用的功能。

之后要做的就是根据你想让LLM自动做的事去写插件，然后导入这个插件罢了。

插件中函数最好不要太多，太多模型能力弱的就会乱调用。根据你的需求，实现不同人物导入不同的插件比较好。

插件可以这样写，以上面的翻译插件为例：

#pragma warning disable SKEXP0050
    internal class TranslationFunctions
    {
   
   
        private readonly Kernel _kernel;
        public TranslationFunctions()
        {
   
   
            var handler = new OpenAIHttpClientHandler();
            var builder = Kernel.CreateBuilder