# 第29篇-基于FileBased和CodeBased和ClassBased组合Skills与Agent Framework的实践探索

我们在前面的文章中介绍了FileBased、CodeBased和ClassBased三种不同的技能实现方式，并且在Agent Framework中也提供了相应的支持。 在Agent Framework中，我们可以通过组合不同类型的技能来让一个 Agent 同时具备多种能力。这一节将介绍如何在Agent Framework中使用FileBased、CodeBased和ClassBased技能，例如：

* 电商系统中的单位换算（重量 / 体积）
* 国际化应用中的温度转换
* 数据分析中的多单位统一处理

### 1. 创建项目 + 安装包

先建一个控制台项目，然后把依赖装上：

```bash
dotnet add package Azure.AI.OpenAI --version 2.9.0-beta.1
dotnet add package Azure.Identity --version 1.21.0
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --version 1.1.0
```

需要注意的是，如果使用 `GetResponsesClient()`，必须安装 `Azure.AI.OpenAI 2.9.0-beta.1` 及以上版本，否则可能会出现接口不可用或运行时报错（如 404）的情况。

### 2. 组合Skills

前面我们已经分别实现了三种 Skill：

* File-Based（基于文件）
* Code-Based（基于代码）
* Class-Based（基于类）

但这些方式本质上都是在使用“单个 Skill”，对应的类是 `AgentSkillsProvider`。

在实际场景中，我们往往需要让一个 Agent 同时具备多种能力，这时候就需要将多个 Skill 组合起来。这里使用 `AgentSkillsProviderBuilder` 来组合不同来源的 Skill，是实现多能力 Agent 的关键。

```csharp
var skillsProvider = new AgentSkillsProviderBuilder()
    .UseFileSkill(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"))    // 基于文件unit-converter
    .UseSkill(volumeConverterSkill)                                    // 代码定volume-converter
    .UseSkill(temperatureConverter)                                    // 基于类temperature-converter
    .UseFileScriptRunner(myRunner)
    .Build();
```

我们把三种技能组合在一起，形成一个统一的技能提供者 `skillsProvider`，并注入到 Agent 的 `AIContextProviders` 中。

```csharp
AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
    .GetResponsesClient()
    .AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
    {
        Name = "MultiConverterAgent",
        ChatOptions = new()
        {
            Instructions = "你是一个乐于助人的助手，可以进行单位、体积和温度转换。",
        },
        AIContextProviders = [skillsProvider],
    },
    model: deploymentName);
```

这里的 `AIContextProviders` 会把所有 Skill 暴露给模型。

模型在推理过程中会根据用户的问题，自动判断是否需要调用某个 Skill，并选择合适的工具来完成任务（类似 Function Calling 的机制）。

### 3. 运行效果

```csharp
await foreach (var response in agent.RunStreamingAsync(
    "我需要三个换算：" +
    "1）马拉松（26.2 英里）是多少公里？" +
    "2）5 加仑是多少升？" +
    "3）98.6°F 是多少摄氏度？"))
{
    Console.WriteLine(response.Text);
}
```

输出示例：

tupian

### 🔗 Skill 的扩展能力

其实 Skill 不只是本地写的代码，你也可以把它理解成一层“对外能力的入口”，可以接各种东西：

* 🌍 **HTTP API**：比如调天气、地图、支付这些接口
* 🗄️ **数据库查询**：直接查你系统里的业务数据
* 🤖 **其他 AI 模型**：多个 Agent 一起配合干活
* 🔌 **外部协议**：以后也可以接像 MCP 这种标准能力

💡 说白了：你能接多少东西，Agent 就能干多少事。

### 总结

`AgentSkillsProviderBuilder` 提供了一种统一的组合方式，可以将通过不同路径实现的 Skill（File / Code / Class）整合在一起。

通过这种方式，Agent 不再只是单一能力的工具，而是可以根据用户问题，自动选择并调用不同 Skill 来完成任务。

随着 Skill 的不断扩展（HTTP、数据库、AI 等），Agent 的能力也会随之增强，随着 Skill 的不断扩展（HTTP、数据库、AI 等），Agent 的能力也会持续增强，能够处理更加复杂的任务。


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://bingbing-gui.gitbook.io/blog/ai-agent/agent-framework/di-28-pian-ji-yu-filebased-he-codebased-he-classbased-zu-he-skills-yu-agent-framework-de-shi-jian-ta.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.